基于基线CT预测进展期胃癌新辅助化疗反应的Logistic回归模型研究

摘要

目的:构建基于基线CT预测进展期胃癌新辅助化疗反应的Logistic回归模型。方法:收集156例进展期胃癌患者接受新辅助化疗前后的CT影像资料及临床资料，按3∶1的比例随机分为训练集(n=117)与验证集(n=39)。单因素分析训练集治疗前相关指标与胃癌新辅助化疗反应性的关系；多因素Logistic回归分析影响预测胃癌新辅助化疗反应性的独立因素，并构建Logistic回归模型；受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评估模型的预测效能，并在验证集中通过Kappa检验予以验证。结果:单因素分析显示，训练集患者治疗前cT分期、淋巴结转移及原发肿瘤体积(GTV)在有反应和无反应患者中比较，差异有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示，cT分期、cN分期、GTV是影响治疗反应性的独立影响因素(P<0.05)。ROC曲线分析显示，基于独立影响因素构建的Logistic回归模型在训练集中预测治疗反应性的AUC为0.724。Kappa检验显示，基于独立影响因素构建的Logistic回归模型在验证集中预测效能表现良好(Kappa=0.623)。结论:基于治疗前cT分期、淋巴结转移、GTV构建的Logistic回归模型对预测进展期胃癌新辅助化疗反应性有较大价值。

关键词

胃癌 / 新辅助化疗 / 治疗反应性 / 预测 / 体层摄影术,X线计算机