腹部CTに基づいて算出した腹部脂肪と筋肉面積の胃がん患者に対する予測効果

これは後ろ向き観察研究であり、重慶医科大学第一付属病院消化器外科、重慶医科大学第二付属病院消化器外科で胃がんと診断され根治的胃がん手術を受ける患者を対象とすると予想される。重慶医科大学、重慶医科大学付属永川病院消化器外科、旗江人民病院消化器外科と共同で、腹部脂肪と筋肉面積の短期的および長期的な予測効果について議論することを目的としています。 -胃がん患者の手術後の長期転帰。

1. 症例収集 胃がんと診断され、根治的胃がん手術を受ける患者を対象基準に従ってスクリーニングした。 すべての患者はインフォームドコンセントに署名しました。

包含基準:

1. 病理学または細胞診により胃癌と診断された。
2. 年齢 > 18 歳;
3. 化学療法、放射線療法、標的療法、免疫療法を受けていない。
4. ステージ IV 以外の術後病理学的ステージを有する患者、または CT、MRI または B 超音波画像診断によって肝臓、肺、またはその他の遠隔臓器に転移がなく、外科的治療を受けていないことが確認された患者。
5. 術前のCT検査データは当院で保管しております。

2. データ収集 性別、年齢、体格指数 (BMI)、合併症、腫瘍の病期などの患者の術前ベースライン情報を収集します。患者の術前 CT スキャンを収集します (腰椎 1 から腰椎 5 までの画像を必ず含めてください)。 手術時間や術中出血などの患者の手術状況を収集します。 入院中に患者の術後合併症を収集します。 3. 予後の追跡 手術後の患者の死亡または癌の再発を注意深く追跡します。 4. 成果指標

1. 主要評価指標：全生存期間（OS）、無病生存期間（DFS）、術後合併症。
2. 二次アウトカム指標：術後の回復時間、入院時間、術後の体重変化。

5. 画像処理 3D Slicer を用いて、増強 CT (5.0mm) 画像上でウエスト 1 からウエスト 5 までの皮下脂肪、内臓脂肪、筋肉の範囲を輪郭表示します。 セグメンテーション結果を gpj.format としてエクスポートし、Area Reading Calculator を選択して各レベルの脂肪と筋肉の面積を計算します。 各レベルでの脂肪面積と筋肉面積を計算し、腹部全体の脂肪面積と筋肉面積を計算し、筋肉面積に対する脂肪面積の比率（内臓脂肪/骨格筋など）を予測変数として使用して、必要な定量分析を生成します。

6. 統計分析

1. 基本的な特性と画像指数は、平均値と標準偏差、または中央値と標準偏差として説明されました。
2. カプランマイヤー生存分析およびログランク検定を含む単変量分析を使用して、術後の生存および合併症に対する脂肪および筋肉面積の影響を評価した。
3. コックス回帰モデルまたはロジスティック回帰モデルを含む多変量解析を使用して、潜在的な交絡因子（例、年齢、性別、BMI、腫瘍の進行期など）を制御しながら、手術結果に対する腹部の脂肪と筋肉面積の独立した予測的役割を評価しました。