甲状腺がん患者における偽陰性中心リンパ節の影響因子と予測モデル

設定と母集団 この研究では、2013 年 1 月から 2023 年 12 月までに山東省病院の乳腺甲状腺外科に入院し、術後の病理検査により TC と診断された 6,369 人の患者を収集しました。 (SDC、図 1) 研究に参加したすべての患者は、手術前に書面によるインフォームドコンセントフォームに署名しました。 この研究の倫理的承認（NO.SWYX2024-225）は、2024年4月15日に中国済南市の山東省病院の倫理委員会によって提供されました。 関連文献によると、超音波検査下で異常な子宮頸部 LN を特定するための基準は、LN 門部構造の消失または皮膚および髄質の異常、LN が丸くなるかアスペクト比が増加する、LN 内の微小石灰化、子宮頸部に存在する嚢胞性変化です。 LN、および LN.17 の異常な血流信号 包含基準と除外基準は次のとおりです。すべての症例は新たに診断された TC 症例です。すべての症例は、山東省病院の超音波部門によって術前に甲状腺と頸部のLN検査を受けました。全例が初めて甲状腺手術を受けた。全例は術後の病理検査によりTCと診断された。他の合併腫瘍または主要な疾患の場合は除きます。 この研究では、術後のパラフィン病理学の結果を診断検査のゴールドスタンダードとして使用しました。 すべての超音波検査は 2 人の超音波医師によって実行されました。 2 人の超音波医師の意見が異なる場合は、3 人目の上級超音波医師に評価の補助を依頼しました。

データ収集 書面による同意を得た後、患者の関連情報を詳細に記録し、患者の術後のパラフィン病理結果を追跡調査しました。 収集および整理された項目には、1) 性別、年齢、過去の病歴、2) が含まれます。 2）術前の超音波情報。 3）術前の細針生検情報。 4) 手術情報。 5）術後の病理学的情報。 6) 免疫組織化学的情報。

統計分析 この研究では、まず対象患者のベースラインデータを分析し、TC 患者の現在の状態に関する記述データを取得しました。 (表 1) この研究では、頸部 LN の評価における超音波と穿刺吸引 (FNA) の有効性も分析しました。 (表 2) 続いて、TC の偽陰性 CLN を引き起こす可能性のある 52 の要因について分析が行われました。 (表 3) 合計 16 の統計的に有意な影響因子が特定されました。 (表 4) 甲状腺の偽陰性 CLN 発生の予測モデルを構築するために、8 つの術前影響因子から予測的有意性のある 5 つの術前影響因子を選択し、データの視覚化と転帰予測のためにフォレスト チャートを作成しました。

この調査は、IBM SPSS 29.0 ソフトウェアを使用して分析されました。 定量的データは、正規分布および分散の均一性に従う場合、平均 ± 標準偏差で表され、2 つのグループ間の比較には独立サンプルの t 検定が使用されます。中央値 (P25、P75) は非正規分布を表すために使用され、ノンパラメトリック マンホイットニー検定は 2 つのグループ間の比較に使用されます。 定性データはパーセンテージ (%) で表され、カイ二乗検定またはフィッシャーの直接確率検定を使用してグループ間比較が行われました。 単変量解析で統計的に有意な変数と、専門的に結果に影響を与えると考えられる変数は、結果に影響を与える独立した要因を調査するためにロジスティック回帰モデルに組み込まれました。 テストレベル P は 0.05 に設定されました。 森林地図は Graphpad Prism 10.12 ソフトウェアを使用して描画され、縦棒グラフと信頼性分析は R Studio 4.3 ソフトウェアを使用して描画されました。