【摘 要】
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目的筛选对甲状腺单发结节良恶性鉴别诊断有统计学意义的超声特征变量,建立以甲状腺单发结节超声特征为变量的Logistic回归模型。方法194例经手术病理证实的单发甲状腺结节患
【机 构】
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南方医科大学,广东省人民医院超声科,广东省医学科学院
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目的筛选对甲状腺单发结节良恶性鉴别诊断有统计学意义的超声特征变量,建立以甲状腺单发结节超声特征为变量的Logistic回归模型。方法194例经手术病理证实的单发甲状腺结节患者术前均接受二维超声成像,根据结节的超声特征,将Logistic回归模型引入对甲状腺单发结节良恶性判断中,建立Logistic回归模型。绘制ROC曲线,评价Lo-gistic回归模型的预报能力。结果经过二分类Logistic回归分析,结节形态、钙化及回声评分三个特征变量进入Logistic回归模型。二分类Logistic回归模型对甲状腺单发结节良恶性预报的准确率为91.75%(178/194),ROC曲线下面积为0.916±0.035。结论二分类Logistic回归分析能够筛选出对甲状腺单发结节良恶性鉴别诊断有意义的特征变量;二分类Logistic回归模型能够对结节的良恶性做出较准确的判断。
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