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中华普外科手术学杂志(电子版) ›› 2023, Vol. 17 ›› Issue (04) : 375 -379. doi: 10.3877/cma.j.issn.1674-3946.2023.04.008

论著

胃癌肝转移危险因素分析及预测模型构建
于恒, 陆晓峰, 宋鹏, 毛永欢, 孙锋, 艾世超, 王峰, 陶亮, 胡琼源, 王萌, 刘颂, 王琼(), 沈晓菲(), 管文贤()   
  1. 210008 南京,南京医科大学鼓楼临床医学院;210008 南京,南京大学医学院附属鼓楼医院普外科
    210008 南京,南京大学医学院附属鼓楼医院普外科
    210019 南京,南京中医药大学第二附属医院,江苏省第二中医院
  • 收稿日期:2022-06-24 出版日期:2023-08-26
  • 通信作者: 王琼, 沈晓菲, 管文贤

Analysis of risk factors for liver metastasis in gastric cancer and construction of prediction model

Heng Yu, Xiaofeng Lu, Peng Song, Yonghuan Mao, Feng Sun, Shichao Ai, Feng Wang, Liang Tao, Qiongyuan Hu, Meng Wang, Song Liu, Qiong Wang(), Xiaofei Shen(), Wenxian Guan()   

  1. Nanjing Drum Tower Hospital, Clinical College of Nanjing Medical University, Department of General Surgery, Nanjing 210008, China;Department of General Surgery, Affiliated Drum Tower Hospital of Nanjing University Medical School, Nanjing 210008, China
    Department of General Surgery, Affiliated Drum Tower Hospital of Nanjing University Medical School, Nanjing 210008, China
    The second Affiliated Hospital of Nanjing University of Chinese Medicine, Jiangsu Second Provincial Hospital of Traditional Chinese Medicine, Nanjing 210019, China
  • Received:2022-06-24 Published:2023-08-26
  • Corresponding author: Qiong Wang, Xiaofei Shen, Wenxian Guan
  • Supported by:
    National Natural Science Foundation of China(81970500)
引用本文:

于恒, 陆晓峰, 宋鹏, 毛永欢, 孙锋, 艾世超, 王峰, 陶亮, 胡琼源, 王萌, 刘颂, 王琼, 沈晓菲, 管文贤. 胃癌肝转移危险因素分析及预测模型构建[J]. 中华普外科手术学杂志(电子版), 2023, 17(04): 375-379.

Heng Yu, Xiaofeng Lu, Peng Song, Yonghuan Mao, Feng Sun, Shichao Ai, Feng Wang, Liang Tao, Qiongyuan Hu, Meng Wang, Song Liu, Qiong Wang, Xiaofei Shen, Wenxian Guan. Analysis of risk factors for liver metastasis in gastric cancer and construction of prediction model[J]. Chinese Journal of Operative Procedures of General Surgery(Electronic Edition), 2023, 17(04): 375-379.

目的

通过回顾性分析单中心胃癌患者临床数据,得到胃癌肝转移的独立危险因素,并建立Nomogram预测模型。

方法

纳入2010年1月1日至2020年12月31日85例胃癌伴肝转移(GCLM)患者,以及2015年1月1日至2015年12月31日行胃癌根治术治疗的536例无肝转移患者,运用统计学软件SPSS 22.0及R 3.6.3进行数据分析。应用单因素、多因素Logistic回归分析及绘制ROC曲线,通过绘制诺模图(Nomogram)将多因素分析结果进行可视化展示。P<0.1为差异有统计学意义。

结果

肿瘤位置、N分期、年龄、性别、肿瘤分化程度、中性粒细胞-淋巴细胞比值(NLR)、癌胚抗原(CEA)、糖类抗原125(CA125)、糖类抗原242(CA242)均为胃癌肝转移的独立危险因素,基于此分析建立Nomogram预测模型(C=0.911,95%CI:0.880-0.958)。

结论

通过引入肿瘤位置分类方法、中性粒细胞-淋巴细胞比值(NLR)、血小板-淋巴细胞比值(PLR)等全身炎症反应指标,营养学指标预后营养指数(OPNI),确定了胃癌肝转移危险因素并建立预测性Nomogram模型,可以为胃癌肝转移临床预测提供参考。

Objective

By retrospective analysis of clinical data of patients with single-center gastric cancer,independent risk factors for liver metastasis of gastric cancer were obtained,and a Nomogram prediction model was established.

Methods

Eighty-five patients with gastric cancer with liver metastasis(GCLM)from January 1,2010 to December 31,2020,and 536 patients without liver metastasis who underwent radical gastrectomy from January 1,2015 to December 31,2015 were included in the study. Statistical software SPSS 22.0 and R 3.6.3 were used for data analysis. Univariate and multifactor Logistic regression and ROC curve were applied,and the results of multifactor analysis were visualized by Nomogram. P<0.1 was considered statistically significant.

Results

Tumor location,N stage,age,sex,degree of tumor differentiation,neutrophil-lymphocyte ratio(NLR),CEA,CA125,CA242 were independent risk factors for liver metastasis of gastric cancer,and a Nomogram was established(C=0.911,95%CI:0.880-0.958).

Conclusions

By introducing tumor location classification,neutrophil-lymphocyte ratio(NLR),platelet-lymphocyte ratio(PLR)and other systemic inflammatory response indicators,and nutritional indicators prognostic nutrition index(OPNI),we determined the risk factors for liver metastasis of gastric cancer and established a predictive Nomogram model to provide a reference for clinical prediction of liver metastasis of gastric cancer.

表1 536例胃癌无肝转移与85例胃癌伴肝转移患者基线资料[例(%)]
图1 536例胃癌不伴肝转移患者及85例胃癌伴肝转移患者各消化道肿瘤学指标ROC曲线
表2 ROC曲线分析炎症反应指标、肿瘤标志物指标及其cut-off
表3 胃癌患者肝转移危险因素单因素、多因素分析
图2 胃癌发生肝转移预测模型及内部验证图注:A=胃癌肝转移Nomogram预测模型,单项危险因素得分为图表上端分数,各项危险因素得分之和对应图表下方总分,可预测胃癌肝转移发生;B=X轴表示诺模图预测的概率,y轴表示胃癌肝转移的实际概率。完美的预测对应虚线(Ideal)。点状需线(Apparent)表示整个队列,实线(Bias-corrected)通过Bootstrapping(1000次重复)进行偏差校正,表示观察到的诺模图性能。
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