Um modelo de nomograma para prever a metástase do linfonodo central no carcinoma papilar da tireoide

1000 pacientes submetidos à tireoidectomia total ou lobectomia e diagnosticados como PTC por exame patológico entre junho de 2014 e setembro de 2019 no Sun Yat-sen Memorial Hospital (Guangzhou, Sul da China) e 200 pacientes no Primeiro Hospital Afiliado da Universidade de Zhengzhou (Zhengzhou, Norte China) de março de 2019 a novembro de 2020 foram selecionados como sujeitos para construir o nomograma. 1.000 pacientes foram randomizados em 7:3 e divididos em um conjunto de treinamento e um conjunto de verificação. Além disso, 200 casos que atenderam aos critérios de inclusão e exclusão mencionados acima no Primeiro Hospital afiliado da Universidade de Zhengzhou foram inscritos como um conjunto de verificação externa.

As seguintes características clínicas de cada paciente foram obtidas antes da cirurgia: sexo, idade, ocupação, complicada com doenças autoimunes (ausente/presente), história de exposição à radiação (ausente/presente), história familiar de câncer de tireoide (ausente/presente), com outros tumores (ausente/presente) e exames laboratoriais pré-operatórios incluindo contagem de neutrófilos, contagem de linfócitos, contagem de plaquetas, hormônio estimulante da tireoide (TSH), triiodotironina livre (fT3), tiroxina livre (fT4), anticorpo antitireoglobulina (TgAb), tireóide anticorpo peroxidase (TPOAb).

Assinaturas pré-operatórias de US de tumores de tireoide também foram incluídas: distribuição (unilateral/bilateral), forma (regular/irregular), diâmetro máximo, número (único/múltiplo), limite (transparente/helicoidal/indefinido), componente (sólido/cístico-sólido ), calcificação (ausente/microcalcificação/macrocalcificação), fluxo sanguíneo (ausente/interno/anular), linfonodomegalia cervical (ausente/presente).

Um nomograma foi estabelecido para prever CLNM com base nas características de linha de base universalmente disponíveis de pacientes com PTC em um hospital terciário no sul da China e validá-lo externamente com dados do norte da China. Razões ímpares (ORs), intervalo de confiança de 95% (IC) e valores de probabilidade foram obtidos por análise de regressão logística. A área sob a curva característica de operação do receptor (ROC) (AUC) foi calculada para avaliar a precisão do nomograma para prever CLNM. A curva de calibração e os testes de Hosmer-Lemeshow foram realizados para avaliar a calibração do nomograma. A análise da curva de decisão (DCA) foi aplicada para validar a utilidade clínica do nomograma.