胸心外科

Thorax:使用NLST數據對Brock模型進行外部驗證和重新校準,以預測肺結節中癌症的概率

作者:xiangting 來源:MedSci梅斯 日期:2019-03-24
導讀

         使用NLST數據對Brock模型進行外部驗證和重新校準,以預測肺結節中癌症的概率

關鍵字:  肺癌 |  | Brock模型 |  | 肺結節 |  | NLST |  

        這項研究使用全國肺部篩查試驗(NLST)數據集對Brock模型進行了外部驗證,遵循針對個體預後或診斷多因素預測模型透明報告的嚴格指導。這篇文章報道了如何解釋外部驗證結果,並突出了重新校準和模型更新的作用。

        研究人員使用NLST數據集評估模型的辨別度和校準。根據McWilliams等人報告的納入/排除標準,確定了基線低劑量CT篩查發現的7879例非鈣化結節,並隨訪2年。研究描述了泛加拿大肺癌早期檢測研究與NLST隊列之間的差異。通過將原始Brock模型擬合到NLST來計算預後指數的斜率和截距係數。研究還評估了模型重新校準和添加新協變量的影響,如體重指數、吸煙狀況、包年和石棉。

        雖然該模型的曲線下麵積(AUC)良好,為0.905(95%CI 0.882至0.928),但直方圖顯示該模型區別良性和惡性病例的能力差。校準曲線顯示該模型高估了癌症的可能性。在重新校準模型中,更新了肺氣腫,毛刺征和結節計數的係數。更新模型的校準力得到改善並且樂觀校正的AUC為0.912(95%CI 0.891至0.932)。在評估的新協變量中,僅發現吸煙史有顯著性(p<0.01)。

        雖然Brock模型在NLST數據集上驗證時達到了高AUC,但該模型得益於更新和重新校準。然而,模型中使用的協變量不足以充分辨別惡性病例。

        原始出處:

        Audrey Winter.External validation and recalibration of the Brock model to predict probability of cancer in pulmonary nodules using NLST data.Thorax. 21 March 2019.

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