【摘 要】
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目的建立和验证一种结合临床和放射学特征的术前电子计算机断层扫描（Computed tomography,CT）列线图,以区分浸润性和非浸润性肺腺癌。方法对河北省人民医院2020年1月至2020年12月期间收治的167例经病理证实为腺癌的孤立性肺结节（Solitary pulmonary nodule,SPN）患者进行回顾性评估。记录性别、年龄、体重指数、吸烟史、肿瘤病史、癌症家族史、结节直径、平扫
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目的建立和验证一种结合临床和放射学特征的术前电子计算机断层扫描（Computed tomography,CT）列线图,以区分浸润性和非浸润性肺腺癌。方法对河北省人民医院2020年1月至2020年12月期间收治的167例经病理证实为腺癌的孤立性肺结节（Solitary pulmonary nodule,SPN）患者进行回顾性评估。记录性别、年龄、体重指数、吸烟史、肿瘤病史、癌症家族史、结节直径、平扫CT最高密度值、平扫CT平均密度值、边缘、毛刺征、胸膜凹陷征、空泡征、血管集束征、结节位置、癌胚抗原、鳞状细胞癌抗原、神经元特异性烯醇化酶、细胞角蛋白19片段等资料。为了评估浸润性肺腺癌的概率,我们开发了三个模型,分别是多元逻辑回归模型、逐步逻辑回归模型和交叉验证模型。赤池信息准则（Akaike information criterion,AIC）用于比较不同模型之间的相对强度,曲线下的面积（Area under the curve,AUC）用于量化预测模型的准确性。表现最好的模型以列线图的形式呈现,并针对该模型的临床实用性进行校准和评估。结果逐步逻辑回归模型显示CT图像的平扫最高密度值（P=0.0046）、平扫平均密度值（P=0.0196）、分叶征（P=0.0069）和空泡征（P=0.0599）的存在是浸润性肺腺癌重要的预测因素,该模型（AIC=67.528）与多元逻辑回归模型（AIC=69.301）或交叉验证模型（AIC=81.216）相比较而言,AIC值最低,因此该模型被确定为最佳模型,其AUC值[0.9967;95%可信区间（Confidence interval,CI）,0.9887～1]高于其他两个模型。校准曲线显示由列线图预测的浸润性腺癌概率值与实际值的一致性。结论这项研究建立及验证了一个列线图,用于估计SPN患者术前患浸润性肺腺癌的可能性,这可能有助于制订与个体化外科干预和治疗方案选择有关的临床决策。图 7 幅;表 5 个;参 193 篇。
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