论文部分内容阅读
目的
研究孤立性肺结节(SPN)的临床和CT影像学特征与其病理诊断结果的关联，建立SPN良恶性预测的数学模型。
方法选取372例经手术切除并获取明确病理诊断的肺结节病例，分析患者的临床特征(性别、年龄、吸烟史、肿瘤史、病理结果)和CT影像学特征(结节位置、是否为磨玻璃结节、结节长径、钙化征、血管集束征、气管充气征、空泡征、胸膜凹陷征、毛刺征、分叶征)。将病例分为建模组(268例)和验证组(104例)。利用建模组患者的资料，进行多因素Logistic回归分析，构建预测结节良恶性的模型。将验证组的数据代入该模型进行验证，并和经典模型(Mayo模型、VA模型、李运模型)进行比较，绘制受试者工作特征曲线(ROC)，评估预测价值。
结果建模组268例肺结节中，良性112例(41.8%)，恶性156例(58.2%)。多因素Logistic回归分析显示，性别、年龄、肿瘤史、结节长径、磨玻璃结节、毛刺征是预测SPN良恶性的独立因素(P<0.05)，SPN良恶性预测模型为p＝ex/(1＋ex)，x＝－4.8029－0.743×性别＋0.057×年龄＋1.306×肿瘤史＋1.305×磨玻璃结节＋0.051×结节长径＋1.043×毛刺征。验证结果显示，所建立模型的ROC曲线下面积为0.742，与Mayo模型(0.696)、VA模型(0.634)、李运模型(0.681)比较，差异均无统计学意义(均P>0.05)。
结论患者的性别、年龄、肿瘤史、磨玻璃结节、结节长径、毛刺征是预测结节恶性的危险因素。建立的预测模型用来预测SPN良恶性，效力不劣于其他经典模型。