Page 106 - 南京医科大学自然版

第45卷第10期
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模型中以提高诊断效能，基于MRI简化参数和生物
标志物构建的模型AUC为0.818，灵敏度为80.65%，
特异度为 72.11%，模型诊断效能较前有所提升，具
有中等的诊断价值。近年越来越多的研究利用影
像组学特征构建预测模型。Xia 等
T2WI 序列提取的影像组学特征开发宫颈癌淋巴结
预测模型的内部验证 AUC 为 0.975，外部验证 AUC
为0.852。MRI影像组学诊断效能良好，这为进一步
提高 MRI 对淋巴结转移的预测能力提供了方向。
综上所述，本模型纳入了易于检测、经济简便、
具有良好重复性的生物标志物来补充和校正影像
学检查结果。这种联合诊断方式较单一指标具有
更高的准确性，可以帮助医生制定更个性化的治疗
方案，如手术范围的选择、放疗或化疗的应用等，从
而提高治疗效果，改善患者的生存质量。但本研究
仍存在一定的不足之处。首先，这是一个单中心回
顾性研究，收集的病例来源有限，样本量和阳性病
例数相对较少，可能存在选择偏倚，对模型的预测
性能和稳定性有一定影响；其次，通过电子病历系
统可获取的临床资料有限，部分临床资料（如患者
初始性生活年龄、性伴侣个数等资料）由于记录不完
整，未纳入分析。最后，本研究的预测模型仅经过内
部验证，缺乏外部验证。未来，需要在大样本量、多中
心、前瞻性的研究中进一步验证该模型的可靠性和适
用性。同时可以纳入更加敏感的影像学方法如PET/
CT、PET/MRI等，来探索生物标志物联合影像学检查
对宫颈癌淋巴结转移的预测价值，提高其诊断的准确
性和可靠性，以满足临床实践的需求。
综上所述，基于年龄、SCCA、CA125、MRI 淋巴
结状态构建的列线图模型提升了对宫颈鳞癌盆腔
淋巴结转移的诊断效能，有助于为宫颈鳞癌患者制
定更加个性化的治疗方案。
利益冲突声明：
所有作者声明无利益冲突。
Conflict of Interests：
All authors declare no conflict of interests.
作者贡献声明：
李俊玫负责研究设计、数据整理与分析、论文撰写。王
露负责数据收集、数据分析。毛熙光负责研究设计、数据分
析、论文修改。廖思静负责数据收集、数据整理。
Author’s Contributions：
LI Junmei was responsible for research，data collation and cancer［J］. Guizhou Medicine，2023，47（2）：193-195
analysis，and paper writing. WANG Lu was responsible for data ［9］ LI M L，MEN X J，ZHANG X J. Diagnostic value of carbo⁃
collection and data analysis. MAO Xiguang was responsible for hydrate antigen 72⁃4 combined with carbohydrate antigen
the research design，data analysis，and paper revision. LIAO Si⁃ 15.3 in ovarian cancer，cervical cancer and endometrial
南 京 医 科 大 学 学 报 2025年10月
jing was responsible for data collection and collation.
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