肺腺癌患者のノモグラムによるオカルトリンパ節転移の予測≤2cm

背景：以前の研究では、オカルトリンパ節転移（OLNM）の予測モデルを提案していませんでした。OLNMの発生とOLNM管理の重要性を考慮して、肺腺癌持続患者のOLNMを予測するノモグラムを開発することを目指しました。方法：北京ユニオン医科大学病院で直径2 cm以下の肺腺癌患者の特徴を遡及的にレビューしました。単変量および多変量ロジスティック回帰が実行されました。ノモグラムモデルが開発されました。一致インデックス（Cインデックス）とキャリブレーションおよび決定曲線を使用して、予測能力を評価しました。結果：合計473人の患者が登録され、OLNM発生率は7.4％でした。4つの要因がリスク要因として選択されました。モデルのCインデックスは0.932でした。キャリブレーションと決定曲線が決定されました。結論：純粋な挽いたグラスの不透明度（PGGO）または非侵襲的腺癌の患者は、OLNMのリスクが有意に低いです。Suvmax、CEA、微小毛細血管および固体成分は、独立したリスク要因として特定されました。ノモグラムモデルは、OLNMを術前に予測するのに効果的でした。

Background: Previous researches had not proposed any prediction models for occult lymph node metastasis (OLNM). Considering the occurrence of OLNM and the importance of OLNM management, we aimed to develop a nomogram to predict OLNM of patients with lung adenocarcinoma ≤2 cm. Methods: Characteristics of patients with lung adenocarcinoma of ≤2 cm diameter at the Peking Union Medical College Hospital were retrospectively reviewed. Univariate and multivariate logistic regressions were performed. A nomogram model was developed. The concordance index (C-index) and calibration and decision curves were used to evaluate the predictive ability. Results: A total of 473 patients were enrolled, with an OLNM incidence of 7.4%. Four factors were selected as risk factors. The model had a C-index of 0.932. Calibration and decision curves were determined. Conclusion: Patients with pure ground-glass opacity (pGGO) or noninvasive adenocarcinoma have significantly lower risk of OLNM. SUVmax, CEA, micropapillary and solid component were identified as independent risk factors. The nomogram model was effective in predicting OLNM preoperatively.