【摘 要】
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研究目的（1）筛选出肿块型乳腺癌的在临床基本资料、外周血生化指标及全数字乳腺摄影（full-field digital mammography,FFDM）图像方面的独立危险因素。（2）根据上述筛选的独立危险因素构建肿块型乳腺癌的预测模型,用于乳腺癌高危人群危险分层,提高乳腺癌筛查效率。研究方法（1）基于病例对照研究方法,本研究病例组纳入2018年5月～2020年12月在江苏大学附属医院就诊且经病理
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研究目的（1）筛选出肿块型乳腺癌的在临床基本资料、外周血生化指标及全数字乳腺摄影（full-field digital mammography,FFDM）图像方面的独立危险因素。（2）根据上述筛选的独立危险因素构建肿块型乳腺癌的预测模型,用于乳腺癌高危人群危险分层,提高乳腺癌筛查效率。研究方法（1）基于病例对照研究方法,本研究病例组纳入2018年5月～2020年12月在江苏大学附属医院就诊且经病理证实的180例肿块型乳腺癌患者,对照组为同期来院就诊并经病理证实的112例乳腺良性肿块患者。收集并比较两组患者之间的人口学特征（性别、年龄、身高、体重、BMI、血型）、术前一周内的外周血生化指标（ALT、AST、Glu、TC、TG、HDL-C、LDL-C、Apo AI、Apo B、Apo AI/Apo B、LDH、CK、CK-MB）差异。将上述指标分别纳入logistic回归分析进行单因素筛选后,将P＜0.1的因素纳入多因素logistic回归分析,分析后得到的P＜0.05的因素作为预测乳腺癌的独立危险因素,分别用于构建肿块型乳腺癌风险预测模型,并运用受试者工作特征曲线的曲线下面积（Area Under the Curve,AUC）来评价模型效能。（2）收集2018年5月～2020年12月在江苏大学附属医院行FFDM检查且经手术病理证实的180例肿块型乳腺癌患者以及112例乳腺良性病变患者的FFDM影像资料,比较两组患者肿块间的FFDM影像差异,包括肿块最大径、密度、有无分叶、毛刺、钙化、是否伴随结构扭曲、乳头凹陷)、乳腺密度及BI-RADS分类等。将两组患者FFDM影像特征纳入logistic回归分析进行单因素筛选后,P＜0.1的因素纳入多因素logistic回归分析,筛选出乳腺X线摄影影像特征中能预测乳腺癌的独立预测指标;并分别将基于患者临床基本资料及外周血生化指标所建立的模型、基于影像学所建立的预测模型,以及两者联合所建立的模型进行比较,运用受试者工作特征曲线的曲线下面积来评价模型效能,最终得出最优的肿块型乳腺癌预测模型。研究结果（1）本研究最终纳入292名患者,入组者的平均年龄为52.4岁,年龄范围为24-89岁;其中病例组患者数为180,平均年龄为56.8岁,对照组患者数为112,平均年龄为45.3岁,两组患者在年龄存在明显统计学差异（P＜0.05）。两组患者之间的BMI及血型无明显统计学差异（P＞0.05）。比较两组患者的外周血生化结果,结果提示病例组Glu、TG、TC、HDL-C、LDL-C、Apo B、Apo AI/Apo B、LDH均显著高于对照组（P＜0.05）。通过对临床一般资料、外周血生化指标进行单因素、多因素非条件logistic回归分析得出:年龄、TC、LDH为乳腺肿块患者乳腺癌患病的独立危险因素。基于以上独立危险因素构建肿块型乳腺癌独立预测模型:模型一为仅纳入患者临床基本资料的,模型二为仅纳入患者外周血生化指标的,模型三为联合患者临床基本资料及外周血生化指标,三个模型的AUC值分别为0.811,0.706及0.819。联合临床基本资料及外周血生化指标具有较好的预测肿块型乳腺癌效能。（2）比较病例组与对照组乳腺X摄影影像特征,病例组乳腺密度分级、肿块密度及BI-RADS分级均显著高于对照组;病例组形态不规则、有分叶、毛刺、恶性钙化、伴随结构紊乱、乳头凹陷的乳腺肿块均多于对照组（P＜0.05）。通过多因素非条件logistic回归分析得出:乳腺肿块的乳腺X线摄影图像中存在分叶、毛刺、恶性钙化和BI-RADS≥4是预测肿块型乳腺癌的独立危险因素。基于临床基本资料及外周血生化指标构建模型一、基于影像学特征构建预测模型二、两者联合构建模型三,三个模型的AUC值分别为0.838,0.817以及0.957。全数字乳腺X摄影影像学特征可以改善预测肿块型乳腺癌的风险。结论（1）年龄、血清总胆固醇水平（TC）、乳酸脱氢酶（LDH）浓度是肿块型乳腺癌的相关危险因素。（2）乳腺肿块在乳腺X线摄影中存在分叶、毛刺、恶性钙化和BI-RADS评分≥4对预测乳腺癌具有重要的临床价值。（3）联合患者基本信息,外周血生化指标和乳腺X线摄影中影像学预测指标,可以更好地预测肿块型乳腺癌。
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