关键词:
超声造影
胰腺囊性肿瘤
恶性预测
列线图
摘要:
目的构建并验证基于临床资料和超声造影特征的胰腺囊性肿瘤(PCN)术前恶性风险预测模型。方法回顾性纳入2017年1月至2025年6月天津医科大学肿瘤医院经手术病理确诊的372例PCN患者,按7∶3分为训练组(262例)与验证组(110例)。通过单因素分析、LASSO及多因素Logistic回归筛选预测因子,并比较6种机器学习模型,以ROC曲线、校准曲线和决策曲线分析评估模型性能。依据列线图截断点进行风险分层,并在病灶大小和糖类抗原19-9(CA19-9)水平下行亚组分析。结果多因素回归确定壁结节阳性(OR=5.85,P<0.001)、静脉期低增强(OR=5.10,P=0.012)、实性或混合成分(OR=9.11,P=0.004)、囊壁厚度≥3 mm(OR=4.05,P=0.010)、主胰管内径≥0.7 cm(OR=7.42,P=0.008)及中性-淋巴比值(每增加1 SD,OR=1.73,P=0.011)为6个独立预测因子。在验证组中,逻辑回归模型表现最优[曲线下面积(AUC)=0.891,布里尔评分=0.115,校准斜率=0.841,0.50阈值下的净获益=0.236,平均净获益=0.221,净获益曲线面积=0.133]。风险分层分析显示,低风险和高风险组的AUC(0.637比0.762)差异无统计学意义(Z=1.227,P=0.221),但恶性发生率差异有统计学意义(χ^(2)=132.29,P<0.001)。亚组分析提示模型在不同病灶大小和CA19-9水平下预测效能稳定。结论基于临床及超声造影特征的逻辑回归模型判别力和校准度良好,可为PCN术前风险评估和个体化治疗提供参考。