基于多模态数据的卵巢癌腹膜转移风险预测模型的构建与外部验证

《BMC Medical Imaging》：Develop and validate a risk prediction model and nomogram for peritoneal metastasis in patients with ovarian cancer

　　

摘要

目的

卵巢癌（OC）最常见的转移类型是腹膜转移（PM）。患有PM的OC患者的5年生存率明显低于未患PM的患者。因此，术前对PM的评估至关重要。我们进行这项研究是为了在手术前更好地评估伴有PM的OC。

方法

我们开展了一项多中心研究，回顾性分析了2019年1月至2023年10月期间在三家医院接受手术且病理诊断为OC的患者的经阴道超声检查结果、临床数据及实验室参数。我们利用来自其中两家医院的患者的多模态数据构建了一个风险预测模型和判断图（nomogram），并使用另一组数据作为外部测试集来验证该模型。

结果

共有673名OC患者被纳入研究，其中471名用于训练集，202名用于验证集。研究发现，腹水、腹膜增厚、CA125、HE4和D-二聚体水平异常是PM的独立风险因素。我们利用这些数据构建了一个预测模型，并制作了判断图来评估该模型的性能。训练集和验证集的曲线下面积（AUC）均超过0.80。训练集的ROC曲线最大Youden指数为0.416，敏感性为0.740，特异性为0.760。该模型在132名患者的独立外部验证队列中表现出0.87的AUC值，Hosmer-Lemeshow检验结果表明该模型的拟合度令人满意。

结论

D-二聚体可以作为PM的预测指标。我们团队开发的预测模型能够有效预测PM的发生概率。该模型对指导OC的临床治疗决策具有重要意义。

临床试验编号

不适用。