基于双能量CT参数和临床病理特征列线图预测喉鳞状细胞癌的Ki-67表达水平

摘要

目的:探讨基于双能量CT参数和临床病理特征构建的列线图在术前预测喉鳞状细胞癌(LSCC)Ki-67表达水平中的应用价值。方法:选取2019年1月至2021年12月期间在温州医科大学附属第五医院经手术病理证实为LSCC并接受双能量CT检查的患者96例,采用7:3的比例随机分为训练集(67例)和验证集(29例)。根据免疫组化结果,将患者分为Ki-67高表达组和Ki-67低表达组。纳入分析的临床病理特征包括年龄、性别、吸烟史、肿瘤位置、临床T分期、分化程度和CT报告淋巴结状态;双能量CT参数包括动脉期和静脉期的标准化碘浓度(NIC)、能谱曲线斜率(λ_(HU))和标准化有效原子序数(nZ_(eff))。采用Logistic回归分析筛选影响LSCC患者Ki-67高表达的独立危险因素。进一步建立基于临床病理特征和双能量CT参数的联合模型,并绘制列线图。使用受试者操作特征曲线和校准曲线评估列线图的效能。决策曲线用于评价列线图的临床实用性。结果:训练集中,CT报告淋巴结状态和分化程度在两组之间差异均有统计学意义(均P<0.05)。Ki-67高表达组LSCC的动脉期NIC、λ_(HU)、nZ_(eff)和静脉期NIC均高于Ki-67低表达组(均P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,CT报告淋巴结阳性(OR=10.219,95%CI=1.591~65.651)、分化程度低(OR=3.555,95%CI=1.165~10.852)、动脉期NIC高(OR=5.592,95%CI=1.583~19.751)和动脉期nZ_(eff)高(OR=9.943,95%CI=1.999~49.450)是预测Ki-67高表达的独立危险因素。基于上述4个指标构建的列线图模型可表现出较高的预测效能,在训练集、验证集的曲线下面积分别为0.939和0.875。校准曲线和决策曲线分析显示,列线图具有良好的稳健性和临床实用性。结论:基于双能量CT参数和临床病理特征的列线图对LSCC患者Ki-67表达水平具有较高的预测价值。