温州医院/医院，普通外科
背景
准确诊断由肝内胆管结石（IHL）所致的肝内胆管癌（ICC）对于及时有效的外科干预至关重要。本研究的目的是开发一个列线图，以识别与IHL相关的ICC（IHL-ICC）。方法
本研究纳入了名伴有IHL的患者，他们在肝切除术或诊断性活检后进行了病理学诊断。包括Lasso回归和随机森林算法在内的机器学习算法被用于识别可用特征中的重要特征。采用单变量和多变量Logistic回归分析来重新确认上述特征并开发出列线图。随后在两个独立的队列中对列线图进行外部验证。结果
揭示了IHL-ICC的七个潜在的预测因素，包括年龄、腹痛、呕吐、综合影像学诊断、碱性磷酸酶（ALK）、癌胚抗原（CEA）和CA19-9。血清CEA、CA19-9的最佳临界值（cutoff值）分别为2.05μg/L、.65U/mL。列线图预测ICC的准确率为82.6%。训练集中列线图的曲线下面积（AUC）为0.。验证集中，温州医院的AUC为0.，福建医院的AUC为0.。结论
列线图可以及时识别IHL中的病变，以进行肝切除术或避免不必要的手术切除，其有望成为预测IHL-ICC的新颖且准确的工具。译者
李常灿
制版
叶子
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