基于IOTA简易原则的logistic回归模型在卵巢肿瘤鉴别诊断中的应用

摘要：

目的:探讨基于国际卵巢肿瘤分析(International Ovarian Tumor Analysis,IOTA)组织简易原则的logistic回归模型在卵巢肿瘤诊断中的临床价值.方法:回顾并分析经超声检查并手术后病理学检查证实的221个卵巢肿瘤,由2名对病理学检查结果不知情的超声科医师分析并记录超声形态学特征,应用logistic模型计算每个肿瘤的恶性概率,对照病理学检查结果,计算诊断效能.结果:221个卵巢肿瘤包括168个良性肿瘤、37个恶性肿瘤以及16个交界性肿瘤.若将交界性肿瘤与恶性肿瘤归为非良性组,预测概率30％为阈值,则logistic回归模型判断肿瘤良恶性的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及准确度分别为73.6％、100％、100％、92.3％和93.7％.结论:基于IOTA简易原则的logistic回归模型是诊断卵巢肿瘤的可靠工具,但对交界性肿瘤的判断尚有不足,需结合医师的经验或其他评估手段.

关键词：卵巢肿瘤;超声;简易原则;诊断

所属期刊栏目：30

分类号：R737.31;R445.1(肿瘤学)

资助基金：上海市宝山区科学技术委员会科技创新专项20-E-21

在线出版日期：2022-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：489-493