【摘 要】
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目的:研究子宫颈癌患者术前心率变异性（heart rate variability,HRV）与淋巴结转移（lymph node metastasis,LNM）状态之间是否存在关联,为基于人工智能的子宫颈癌LNM术前诊断寻找特征因子。方法:蚌埠医学院第一附属医院肿瘤妇科2020年11月—2021年4月收治的77例子宫颈癌患者纳入该研究。采集患者术前5分钟静息心电图,根据术后组织病理学检查结果将患者分
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目的:研究子宫颈癌患者术前心率变异性（heart rate variability,HRV）与淋巴结转移（lymph node metastasis,LNM）状态之间是否存在关联,为基于人工智能的子宫颈癌LNM术前诊断寻找特征因子。方法:蚌埠医学院第一附属医院肿瘤妇科2020年11月—2021年4月收治的77例子宫颈癌患者纳入该研究。采集患者术前5分钟静息心电图,根据术后组织病理学检查结果将患者分为LNM阳性组（N=18）和LNM阴性组（N=59）。提取心电RR间期时间序列,然后分别对原始RR间期、线性去趋势后的RR间期以及非线性去趋势后的RR间期进行HRV时域、频域及非线性指标分析。其中,时域指标包括正常RR间期标准差（the standard deviation of all Normal-to-Normal intervals,SDNN）、相邻正常RR间期差值的均方根（the root mean square of the normal successive interval differences,RMSSD）、RR间期三角插值（triangular interpolation of normal-to-normal intervals,TINN）和RR间期三角形指数（RR interval triangular index,RRTi）;频域指标包括极低频段功率（very low frequency power,VLF）、低频段功率（low frequency power,LF）、高频段功率（high frequency power,HF）、总功率（total power,TP）以及LF与HF比值（LF/HF）;非线性指标包括Poincaré散点图（SD1、SD2和SD2/SD1）、近似熵（approximate entropy,Ap En）、样本熵（sample entropy,Samp En）、去趋势波动分析（α1和α2）、关联维数（correlation dimension,CD）、递归图定量分析[平均对角线长度（mean line length,Lmean）、最大线长（max line length,Lmax）、递归率（recurrence rate,REC）、确定度（determinism,DET）和香浓熵（shannon entropy,Shan En）]。结果:（1）对原始RR间期的HRV分析中,LNM阳性组的SDNN、RRTi、TINN、LF、TP、SD2和CD显著低于LNM阴性组（P＜0.05）;Logistic回归分析显示,在校正年龄、体质指数、呼吸频率、平均心率、高血压、糖尿病和绝经状态等混杂因素后,LF、TINN、SD2、SDNN和RRTi与LNM仍显著相关。具体地说,TINN、SD2、SDNN、RRTi每单独减少1 ms或LF每减少1个对数单位,患者发生LNM的几率分别增加3.1%（OR=0.969,95%CI 0.945-0.993,Corrected P=0.45）、9.5%（OR=0.905,95%CI 0.834-0.983,Corrected P=0.042）、12.3%（OR=0.877,95%CI0.787-0.978,Corrected P=0.033）、39.5%（OR=0.605,95%CI 0.396-0.925,Corrected P=0.028）和82.8%（OR=0.278,95%CI 0.111-0.696,Corrected P=0.042）。（2）线性去趋势后的HRV参数仍然与LNM显著相关（P＜0.05）。（3）非线性去趋势后的HRV参数在LNM阳性组与LNM阴性组间无显著差异（P＞0.05）。结论:子宫颈癌患者术前HRV与LNM存在一定关联,HRV降低预示着LNM风险的增加。HRV作为一种无创生物标记物,有可能成为术前预测子宫颈癌LNM的一个特征因子。
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