基于CT表现的孤立性肺结节良恶性预测模型的研究

摘要：

目的:筛选并分析影响肺结节良恶性的因素,建立预测模型、验证该模型并与梅奥模型、Brock模型对比.方法:回顾性分析2015年1月至2017年12月深圳市人民医院有病理结果的孤立性肺结节病例319例,其中229例作为建模组(A组),90例作为验证组(B组),分析A组病例性别、年龄、直径、吸烟史、毛刺、位于上叶、边界不清楚、分叶征、空泡征、血管集束征、胸膜凹陷征、含磨玻璃密度及钙化,通过单因素分析及Logistic回归分析,筛选出独立影响因子,并建立回归方程.用B组资料进行验证并将B组资料分别代入本研究模型、梅奥模型及Brock模型进行对比.结果:单因素分析示年龄、直径、毛刺、上叶、边界不清楚、分叶、空泡、血管集束征、胸膜凹陷征、是否含有磨玻璃密度在良恶性结节中的差异具有统计学意义(P<0.05),Logistic回归分析示有毛刺、有分叶、边界不清楚和含有磨玻璃密度为恶性孤立性肺结节的独立影响因素,并据此建立的回归方程ROC曲线下面积为0.894,其灵敏度为91.3％,特异度为77.3％,阳性似然比为4.02,阴性似然比为0.11,阳性预测值为80.8％,阴性预测值为89.5％;本研究模型与梅奥模型的差异有统计学意义(P=0.0049),与Brock模型差异没有统计学意义(P=0.79).结论:有毛刺、有分叶、边界不清楚和含有磨玻璃密度为恶性孤立性肺结节的独立影响因素,据此建立的回归方程具有较高的诊断效能.本研究建立的模型诊断效能优于梅奥模型,与Brock模型诊断效能相当.

关键词：孤立性肺结节、CT、logistic回归分析

所属期刊栏目：28

分类号：TR812

资助基金：深圳市科技计划项目JCYJ20150403101028197

在线出版日期：2020-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：677-683