【摘 要】
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目的：本研究旨在建立一个预测孤立性肺结节恶性可能性的logistic回归模型,并为临床诊断提供指导.方法：回顾性分析了212例有明确病理诊断的孤立性肺结节患者的临床特征和CT影像特征,其中,收集了2012年1月至2015年12月期间的良性孤立性肺结节患者和2013年1月到2013年12月期间的恶性孤立性肺结节患者.多因素回归分析得出孤立性肺结节恶性可能性的独立预测因素.随后建立了一个Logitic
【机 构】
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舟山医院胸心外科 浙江省 上海交通大学附属胸科医院 上海市
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目的：本研究旨在建立一个预测孤立性肺结节恶性可能性的logistic回归模型,并为临床诊断提供指导.
方法：回顾性分析了212例有明确病理诊断的孤立性肺结节患者的临床特征和CT影像特征,其中,收集了2012年1月至2015年12月期间的良性孤立性肺结节患者和2013年1月到2013年12月期间的恶性孤立性肺结节患者.多因素回归分析得出孤立性肺结节恶性可能性的独立预测因素.随后建立了一个Logitic回归预测模型.并用另外242例有明确病理诊断的孤立性肺结节患者验证这个Logistic回归预测模型.
结果：患者中位年龄是56.7岁.其中58％的结节是恶性的,42％是良性的.Logistic回归分析显示良性孤立性肺结节与恶性结节在结节类型,边界清楚,分叶,毛刺,胸膜牵拉征之间是有明显的统计学差异.这些因素认为是孤立性肺结节恶性的独立预测因素.在我们的模型,敏感性是81.8％,特异性是85.7％,阳性预测值是88.2％,阴性预测值是81.8％.
结论：本研究建立的预测模型能准确评估孤立性肺结节恶性的可能性,因此能为孤立性肺结节的临床诊断提供依据.
其他文献
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Coxsackievirus B3(CVB3)infection causes central nervous system diseases including aseptic meningitis and encephalitis.To understand the mechanism of this virus,a yeast two-hybrid system was used to sc
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