[摘要] 目的 探讨基于术前增强CT特征的列线图在术前预测腹膜后肉瘤(RPS)病理分级的价值。

    方法 顾性收集156例术后病理证实为RPS病人的术前增强CT资料。根据法国癌症中心联合会组织学分级系统，高级别RPS病人(Ⅱ～Ⅲ级)113例，低级别RPS病人(Ⅰ级)43例。基于单因素及多因素Logistic回归分析筛选独立预测因子，建立列线图预测模型。通过10折交叉验证评估模型性能，采用中位受试者工作特征曲线下面积(AUC)及中位准确度对模型预测效能进行评估。列线图模型的校准度和临床适用度应用校准曲线、决策曲线评估。

    结果

    根据单因素Logistic回归结果，筛选出病灶数量、形状、强化程度、脂肪成分、液体成分、淋巴结转移纳入多因素Logistic回归分析，最终增强CT影像学特征的病灶数量、强化程度、液体成分被确定为RPS病理分级预测因子。预测模型的中位AUC为0.858(95%CI=0.776～0.944)，中位准确度为84.0%。

    结论 基于增强CT影像学特征的病灶数量、强化程度和液体成分的列线图模型可有效预测RPS病理分级 ......