运用Logistic回归模型分析评价甲状腺微小结节壁结构声像图特征在鉴别诊断中的价值

摘要：

目的 分析筛选能够鉴别诊断甲状腺微小结节(最大直径≤1.0 cm)良恶性的二维声像图特征,建立Logistic回归模型,评价甲状腺微小结节壁结构在良恶性鉴别诊断中的价值.方法 190例经手术病理或细针穿刺活检证实的最大直径≤1.0 cm的结节的甲状腺病变患者,共208个结节(其中良性结节106个,恶性结节102个).回顾分析其声像图特征,建立回归模型,比较进入方程中的变量优势比(OR值).其中将边缘分为规则和不规则,又将边缘不规则更为精确的分为四个亚型;将边界分为清晰、模糊和并存模式;将周边分为周边回声正常和不正常;将钙化分为无或非微钙化、微钙化.结果 经过Logistic逐步回归分析,共有四个特征变量具有统计学意义.包括:边界、边缘、周边及钙化.得到以下方程:恶性可能性=1/(1+e-z),其中z=5.026×边缘+4.218×边界+4.024×周边+3.892×钙化-15.247.边缘的OR值高于其他自变量.结论 Logistic回归模型筛选出对甲状腺微小结节病理性质有鉴别诊断意义的特征变量包括壁结构(边缘、边界、周边)及钙化,其中甲状腺微小结节边缘超声征象较其他超声特征更有优势,应用壁结构边缘分型赋值对鉴别诊断甲状腺微小结节更具直观性.

关键词：甲状腺结节、超声检查、诊断、鉴别、Logistic模型

所属期刊栏目：50

分类号：R711.5;R695.3;R581

在线出版日期：2015-11-16（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：818-822