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| 目的探讨基于CT征象构建的积分评价系统对术前预测肾透明细胞癌（ccRCC）WHO/国际泌尿病理学会（ISUP）分级的评估价值。方法收集2017年1月至2022年9月杭州市中医院（87例）和浙江大学医学院附属邵逸夫医院（53例）经病理检查证实的ccRCC患者共140例，依据WHO/ISUP分级标准分为低级别组（98例，Ⅰ级13例、Ⅱ级85例）和高级别组（42例，Ⅲ级34例、Ⅳ级8例），并以分层抽样法按照8∶2的比例将患者分为训练集（112例）与验证集（28例）。通过Mann-WhitneyU检验、χ2检验、多因素logistic回归分析CT征象筛选组间差异有统计学意义的因素，并进行加权赋分得到积分模型；绘制ROC曲线评价模型预测效能；最后将积分模型分为3个积分区间。结果多因素logistic回归分析显示，形状与边界、坏死及皮髓质期强化程度为预测ccRCC分级的独立危险因素,该模型的AUC为0.851（95%CI：0.762~0.941），灵敏度为0.794，特异度为0.846。积分模型包括形状与边界（分叶型2分或浸润型3分）、大量坏死（3分）及皮髓质期轻中度强化（2分）。积分模型的AUC为0.850（95%CI：0.760~0.940），应用Youden指数确定最佳阈值（3.5），灵敏度为0.765，特异度为0.859。将积分模型分为3个积分区间：0~3分、4~6分、7~8分。随着积分增加，训练集、验证集各积分区间高级别ccRCC的发生率逐渐增高。结论基于CT征象构建的积分评价系统对术前预测ccRCCWHO/ISUP分级具有较高的临床应用价值。 |
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| DOI：10.12056/j.issn.1006-2785.2022.44.22.2022-1575 |
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| 基金项目:杭州市生物医药和健康产业发展扶持科技项目（2021WJCY355） |
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