肝癌TACE抵抗的危险因素分析及其预测模型构建与验证
刘传强1
徐小莲2
王玲玲3
管玥4
王锡臻4
1.山东第二医科大学医学影像学院,山东潍坊 261031;寿光市人民医院影像中心2.山东第二医科大学附属医院电生理室3.寿光市人民医院影像中心4.山东第二医科大学附属医院影像中心
摘要：目的 分析肝癌经导管肝动脉化疗栓塞术(TACE)抵抗的危险因素,构建肝癌TACE抵抗的预测模型并验证其预测效能.方法 选择接受至少3次TACE治疗的肝癌患者164例,按1∶1随机分配至训练集和测试集.根据TACE抵抗的CCI定义及专家共识判定TACE抵抗,训练集TACE有效49例、TACE抵抗33例;验证集TACE有效58例、TACE抵抗24例.收集所有研究对象的一般资料、实验室检查资料及影像学检查资料,采用多因素Logistic回归模型分析训练集TACE抵抗的危险因素.通过机器学习随机森林分类筛选其预测变量的特征重要性并绘制预测模型列线图.通过受试者工作特征(ROC)曲线下面积验证该模型的预测效能.采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评价该模型的校准能力.结果 多因素Logistic回归分析发现,合并乙肝、高ALBI评分、高水平甲胎蛋白、无肿瘤包膜以及强化模式3、4型是导致肝癌TACE抵抗的独立危险因素(P均＜0.05).通过机器学习随机森林分类评估训练集TACE抵抗5个独立危险因素的特征重要性,结果发现甲胎蛋白(36.1%)、强化模式(30.4%)、ALBI评分(26.5%)的特征重要性较大,而无肿瘤包膜(2.8%)和合并乙肝(4.1%)的特征重要性较小,故将其排除.利用甲胎蛋白、强化模式、ALBI评分构建肝癌TACE抵抗的预测模型并绘制列线图.ROC曲线分析发现,在训练集中该模型预测肝癌TACE抵抗的曲线下面积为0.899,在测试集中为0.753.Hosmer-Lemeshow拟合优度检验发现,该模型在训练集和测试集中的一致性较好(训练集:χ2=11.829,P＞0.05;测试集:χ2=7.927,P＞0.05).结论 合并乙肝、高ALBI评分、高水平甲胎蛋白、无肿瘤包膜以及强化模式3、4型是导致肝癌TACE抵抗的独立危险因素;以ALBI评分、甲胎蛋白和强化模式构建了肝癌TACE抵抗的预测模型,经验证,该模型的预测效能较好.
关键词：肝癌经导管肝动脉化疗栓塞术抵抗危险因素预测模型
分类号：R735.7(消化系肿瘤)
资助基金：山东省自然科学基金资助项目(ZR2017MH037)山东省重大科技创新工程项目(2019TSLH0410)
论文发表日期：2024-05-05
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 6-10,25 )
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