术前通过CT计算得出的细胞外容积分数和容积测量数据，可以预测肝细胞癌患者切除术后是否会发生肝衰竭以及患者的总体生存情况

《Abdominal Radiology》：Preoperative CT-derived extracellular volume fraction and volumetry can predict the post-hepatectomy liver failure and overall survival of patients with hepatocellular carcinoma after resection

本研究回顾性纳入2010-2020年265例可切除肝细胞癌患者，构建基于CT衍生的细胞外体积分数（ECV）、脾/肝体积比（SV/LV）、残肝体积指数（FLRV/LV）及体表面积比（SV/BSA）的术后肝衰竭预测模型，以及ECV和AST联合的总体生存预测模型。结果显示新模型在训练集和验证集中的C-index均优于传统临床模型，1/3/5年生存率分别为95.5%/83.4%/68.7%。

　　

摘要

目的

基于术前CT测得的细胞外容积分数（ECV）和体积测量数据，开发并验证预测肝细胞癌（HCC）患者肝切除术后肝衰竭（PHLF）和总体生存率（OS）的诺模图模型。

方法

2010年1月至2020年6月期间，共回顾性纳入265名可切除HCC患者，将其分为训练组（n=157）和独立验证组（n=108）。分析了CT测得的ECV、脾脏体积（SV）、肝脏体积（LV）、未来剩余肝脏体积（FLRV）、体表面积（BSA）以及相关比值（SV/LV、FLRV/LV、LV/BSA、SV/BSA）。通过确定PHLF和OS的独立预测因子来构建诺模图。使用一致性指数（C-index）、接收者操作特征（ROC）曲线、校准图和决策曲线分析（DCA）来评估模型性能。

结果

在265名患者中，77名（29.0%）发生了PHLF。中位随访时间为63个月（49–66个月），1年、3年和5年的OS率分别为95.5%、83.4%和68.7%。用于预测PHLF的诺模图结合了ECV（P<0.001）、FLRV/LV（P=0.002）和SV/BSA（P=0.014），在两个组中的区分能力均优于传统临床模型。用于预测OS的诺模图结合了ECV（P<0.001）和AST（P=0.006），在两个组中的表现也优于传统临床模型。

结论

这些诺模图有助于对可切除HCC患者的PHLF（结合ECV、FLRV/LV和SV/BSA）和OS（结合ECV和AST）进行术前预测。