目的探讨利用术前临床及影像参数预测颈动脉体副神经节瘤(carotid body paraganglioma,CBP)术中出血量及术后颅神经损伤的临床价值。方法回顾性分析2016年1月至2022年12月中南大学湘雅医院进行手术治疗的63例CBP患者的临床资料,其中男23...目的探讨利用术前临床及影像参数预测颈动脉体副神经节瘤(carotid body paraganglioma,CBP)术中出血量及术后颅神经损伤的临床价值。方法回顾性分析2016年1月至2022年12月中南大学湘雅医院进行手术治疗的63例CBP患者的临床资料,其中男23例,女40例,年龄26~87岁。利用IMEDPACS软件对CT血管成像(CTA)与MRI进行测量,包括肿瘤体积、包裹颈内动脉角度及肿瘤上缘到颅底距离(distance to the base of skull,DTBOS)3种影像参数。分析比较年龄、性别、Shamblin分型、影像参数与术中出血量和颅神经损伤并发症的相关性及预测效能,构建联合参数预测模型并评价其效价。结果多因素Logistic回归分析显示,对于术中出血量,仅肿瘤体积(OR=1.381,95%CI:1.167~1.507,P=0.001)有显著影响,绘制肿瘤体积单一参数的受试者工作特征(ROC)曲线,曲线下面积(AUC)为0.910,敏感度和特异度分别为1.000和0.694。对于术后颅神经损伤,肿瘤体积(OR=1.126,95%CI:1.030~1.231,P=0.002)及DTBOS(OR=0.225,95%CI:0.081~0.630,P=0.005)对其有显著影响;分别绘制这2种参数及联合参数模型的ROC曲线,AUC值分别为0.858、0.788和0.872,联合参数模型AUC值最高,其敏感度与特异度分别为0.833和0.769,差异有统计学意义(Z=3.106,P<0.001)。结论肿瘤体积和DTBOS这2种参数,可有效预测CBP患者术中出血量和/或颅神经损伤并发症,联合参数的Logistic回归模型较单一参数具有更好的临床预测价值。展开更多
文摘目的探讨利用术前临床及影像参数预测颈动脉体副神经节瘤(carotid body paraganglioma,CBP)术中出血量及术后颅神经损伤的临床价值。方法回顾性分析2016年1月至2022年12月中南大学湘雅医院进行手术治疗的63例CBP患者的临床资料,其中男23例,女40例,年龄26~87岁。利用IMEDPACS软件对CT血管成像(CTA)与MRI进行测量,包括肿瘤体积、包裹颈内动脉角度及肿瘤上缘到颅底距离(distance to the base of skull,DTBOS)3种影像参数。分析比较年龄、性别、Shamblin分型、影像参数与术中出血量和颅神经损伤并发症的相关性及预测效能,构建联合参数预测模型并评价其效价。结果多因素Logistic回归分析显示,对于术中出血量,仅肿瘤体积(OR=1.381,95%CI:1.167~1.507,P=0.001)有显著影响,绘制肿瘤体积单一参数的受试者工作特征(ROC)曲线,曲线下面积(AUC)为0.910,敏感度和特异度分别为1.000和0.694。对于术后颅神经损伤,肿瘤体积(OR=1.126,95%CI:1.030~1.231,P=0.002)及DTBOS(OR=0.225,95%CI:0.081~0.630,P=0.005)对其有显著影响;分别绘制这2种参数及联合参数模型的ROC曲线,AUC值分别为0.858、0.788和0.872,联合参数模型AUC值最高,其敏感度与特异度分别为0.833和0.769,差异有统计学意义(Z=3.106,P<0.001)。结论肿瘤体积和DTBOS这2种参数,可有效预测CBP患者术中出血量和/或颅神经损伤并发症,联合参数的Logistic回归模型较单一参数具有更好的临床预测价值。