难治性弥漫性大B细胞淋巴瘤的预测性诊断模型：单中心回顾性队列研究

开发一种利用超声和PET-CT等影像学数据并结合临床参数的基线预测模型，用于预测难治性弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）。我们回顾性分析了2018年1月至2023年1月在北京大学第三医院治疗的140例新诊断DLBCL患者的数据。所有患者均接受了超声、组织病理学检查和PET-CT检查。完成6-8个周期标准化疗后，根据Lugano国际反应评估标准将患者分为难治组和非难治组。采用T检验和卡方检验进行单变量分析，并通过logistic回归确定难治性DLBCL的独立危险因素。使用R包“rms”构建列线图预测模型，并对其预测性能进行了验证。单因素分析和logistic回归分析发现，超声图像中受累淋巴结边缘模糊（P<0.001，OR=18.238）和IPI评分（P=0.051，OR=3.131）是疾病进展的显著危险因素。为难治性弥漫性大B细胞淋巴瘤建立的预测列线图显示出0.835的受试者工作特征曲线下面积（AUC），敏感性为85.5%，特异性为79.5%。经内部验证后，该预测模型的估计难治性弥漫性大B细胞淋巴瘤风险与实际观察到的进展事件高度一致。结合超声特征和临床指标的R-DLBCL预测模型有助于识别高危DLBCL人群。