Model nomogramu do przewidywania przerzutów do węzłów chłonnych centralnych w raku brodawkowatym tarczycy

1000 pacjentów poddanych całkowitej tyreoidektomii lub lobektomii, u których rozpoznano PTC na podstawie badania histopatologicznego między czerwcem 2014 a wrześniem 2019 w szpitalu Sun Yat-sen Memorial Hospital (Guangzhou, południowe Chiny) oraz 200 pacjentów w First Affiliated Hospital of Zhengzhou University (Zhengzhou, North Chiny) od marca 2019 do listopada 2020 zostały wybrane jako podmioty do skonstruowania nomogramu. 1000 pacjentów zrandomizowano w stosunku 7:3 i podzielono na zbiór treningowy i zbiór weryfikacyjny. Poza tym 200 przypadków, które spełniły wyżej wymienione kryteria włączenia i wyłączenia w pierwszym stowarzyszonym szpitalu Uniwersytetu Zhengzhou, zostało zarejestrowanych jako zewnętrzny zestaw weryfikacyjny.

U każdego pacjenta przed operacją uzyskano następujące cechy kliniczne: płeć, wiek, zawód, powikłania chorobami autoimmunologicznymi (brak/obecność), wywiad narażenia na promieniowanie (brak/obecność), wywiad rodzinny w kierunku raka tarczycy (brak/obecność), z inne guzy (brak/obecność) oraz przedoperacyjne badania laboratoryjne, w tym liczba neutrofili, liczba limfocytów, liczba płytek krwi, hormon tyreotropowy (TSH), wolna trójjodotyronina (fT3), wolna tyroksyna (fT4), przeciwciała przeciw tyreoglobulinie (TgAb), tarczyca przeciwciało peroksydazy (TPOAb).

Uwzględniono również przedoperacyjne sygnatury USG guzów tarczycy: rozmieszczenie (jednostronne/obustronne), kształt (regularny/nieregularny), maksymalna średnica, liczba (pojedyncza/mnoga), granica (jasna/spiralasta/niejasna), składowa (lite/torbielowate-lite ), zwapnienia (brak / mikrozwapnienia / makrozwapnienia), przepływ krwi (brak / wewnętrzny / pierścieniowy), powiększenie węzłów chłonnych szyjnych (brak / obecny).

Opracowano nomogram do przewidywania CLNM w oparciu o powszechnie dostępną wyjściową charakterystykę pacjentów z PTC w szpitalu trzeciego stopnia w południowych Chinach i zweryfikowano go zewnętrznie za pomocą danych z północnych Chin. Iloraz nieparzystości (OR), 95% przedział ufności (CI) i wartości prawdopodobieństwa uzyskano za pomocą analizy regresji logistycznej. Powierzchnia pod krzywą charakterystyki działania odbiornika (ROC) (AUC) została obliczona w celu oceny dokładności nomogramu do przewidywania CLNM. W celu oceny kalibracji nomogramu wykonano krzywą kalibracyjną i testy Hosmera-Lemeshow. Analiza krzywej decyzyjnej (DCA) została zastosowana do walidacji klinicznej przydatności nomogramu.