人工智能辅助技术在进展期胃癌原发灶不同区域HER-2评估及判断预后中的应用

背景与目的：胃癌中人类表皮生长因子受体2 (HER-2)表达存在较高的异质性,全面地评估患者的HER-2状态有利于发现抗HER-2治疗的潜在受益者。人工智能（AI）辅助显微镜可以通过大量读片以综合判断HER-2的状态,并减少人为评估的视觉误差。本研究旨在探讨AI辅助显微镜在胃癌原发灶多区域HER-2评估中的实用性和可行性。方法：对264例进展期胃癌患者术后标本同一区域HER-2免疫组化染色切片,分别使用普通光学显微镜视觉评估、AI辅助显微镜两种方法进行评估,评价AI辅助显微镜在胃癌HER-2评估中的准确性;并使用AI辅助显微镜对上述胃癌患者原发灶的其他区域的HER-2表达进行评估,将两个区域HER-2评分较高者作为最终判读结果,并进一步分析HER-2过表达与进展期胃癌患者临床病理特征及术后生存的关系。结果：视觉评估、AI辅助显微镜与金标准三者之间HER-2评分总体差异无统计学意义（P>0.05）,但AI辅助显微镜相较视觉评估与金标准具有更高的一致性（κ=0.86 vs.κ=0.81,P<0.05）。使用AI辅助显微镜对胃癌原发灶两个不同区域的HER-2评估结果显示,两个区域...     

局部进展期胃癌新辅助化疗后非病理性完全缓解患者预后模型建立与验证

目的 分析影响局部进展期胃癌新辅助化疗(NAC)后非病理完全缓解(non-pCR)患者生存期的影响因素,构建生存预测模型,为临床NAC治疗决策提供帮助。方法 选取河北医科大学第四医院2011-01-01-2016-05-01收治的Ⅲ期临床试验(NCT01516944)中的302例行NAC的局部进展期胃癌患者纳入建模组,选取2016-03-01-2017-12-01符合相同纳入条件的104例局部进展期胃癌NAC后non-pCR患者作为验证组。通过单因素及多因素Cox等比例回归模型分析确定NAC患者的独立预后因素,然后纳入影响因素并构建列线图模型,采用一致性指数(C-index)、受试者工作特征曲线(ROC)和曲线下面积(AUC)评估模型的准确性、实际生存情况和模型预测的一致性,并进行外部验证,最后通过临床决策曲线分析(DCA)评价模型的临床获益和应用价值。结果 建模组和验证组p53基因分型(χ²=7.750,P=0.021)差异有统计学意义。建模组单因素及多因素Cox比例风险回归分析结果显示：糖类抗原19-9(HR=1.59,95%CI为1.14～2.22,P=0....     

经鼻空肠营养管置入技术在全达芬奇机器人胃癌根治术中的应用：附视频

目的 探讨并总结经鼻空肠营养管置入技术在全达芬奇机器人胃癌根治术中的应用技巧及体会,以及置管过程中常见问题及解决方法。方法 收集2019年12月至2021年9月河北医科大学第四医院行全达芬奇机器人胃癌根治术中置入经鼻空肠营养管的192例患者资料,总结操作步骤,记录术中营养管置入时间、术后经管行肠内营养开始时间、首次排气时间、肠内营养并发症等情况。结果 192例患者中远端胃切除129例（均为毕Ⅱ式+Braun’s吻合）,全胃切除39例（均为食管-空肠π式吻合）,近端胃切除24例（均为空肠间置吻合）,置管满意183例（95.31%）,置管耗时（3.65±2.15）min,术后肠内营养开始时间为（16.59±2.43）h,首次排气时间为（3.26±1.52）d;除11例（5.73%）出现喂养不耐受外,181例（94.27%）耐受良好。结论 全达芬奇机器人下胃癌根治术中经鼻置入空肠营养管安全有效,整体上不影响手术时长,是早期开展肠内营养治疗的基础。