【摘 要】
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目的:比较GI-RADS分类、IOTA Logistic回归模型（LR2）与ADNEX模型在低年资医师中诊断附件肿瘤良恶性的价值。方法:回顾性分析经病理证实的634例附件肿瘤患者的资料,由低年资医师分别用GI-RADS分类、LR2模型及ADNEX模型判断肿瘤性质。针对GI-RADS分类,采取3种分界法以判断肿瘤良恶性,分别为GR1、GR2和GR3:GR1将GI-RADS 1～3类判定为良性病变,4
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目的:比较GI-RADS分类、IOTA Logistic回归模型（LR2）与ADNEX模型在低年资医师中诊断附件肿瘤良恶性的价值。方法:回顾性分析经病理证实的634例附件肿瘤患者的资料,由低年资医师分别用GI-RADS分类、LR2模型及ADNEX模型判断肿瘤性质。针对GI-RADS分类,采取3种分界法以判断肿瘤良恶性,分别为GR1、GR2和GR3:GR1将GI-RADS 1～3类判定为良性病变,4a～5类判定为恶性病变;GR2将GI-RADS 1～4a类病变判定为良性病变,4b～5类判定为恶性病变;GR3将GI-RADS 1～4b类判定为良性病变,5类判定为恶性病变。LR2模型界值取10%;ADNEX模型界值取10%。以病理结果为诊断金标准,分析并比较GI-RADS分类、LR2模型及ADNEX模型的诊断效能。结果:1.GI-RADS分类诊断效能:GR1、GR2、GR3的诊断效能分别为:敏感度90.15%、71.97%、48.48%,特异度87.65%、95.82%、98.80%,阳性预测值65.75%、81.90%、91.43%,阴性预测值97.13%、92.86%、87.94%,准确率88.17%、90.85%、88.33%,约登指数0.778、0.678、0.473,GR1的诊断效能胜于GR2及GR3。GI-RADS分类的曲线下面积（AUC）为0.924（95%CI:0.900～0.943）。2.LR2模型诊断效能:敏感度为83.33%,特异度为90.84%,阳性预测值为70.51%,阴性预测值为95.40%,准确率为89.27%,约登指数为0.742,AUC为0.915（95%CI:0.891～0.936）。3.ADNEX模型诊断效能:敏感度为84.85%,特异度为85.86%,阳性预测值为61.20%,阴性预测值为95.57%,准确率为85.65%,约登指数为0.707,AUC为0.933（95%CI:0.911～0.951）。4.GI-RADS分类、LR2模型与ADNEX模型诊断效能的比较:GI-RADS分类与LR2模型、GI-RADS分类与ADNEX模型间的诊断效能相当（P>0.05）。LR2模型的特异度高于ADNEX模型（P0.05）。GI-RADS分类、LR2模型与ADNEX模型分类对附件肿瘤的定性诊断与病理诊断结果一致性较高。5.ADNEX模型在区分不同病理类型（即良性肿块、交界性肿块、Ⅰ期卵巢癌、Ⅱ-Ⅳ期卵巢癌、转移性癌）的附件肿瘤时,对良性肿块和Ⅱ-Ⅳ期卵巢癌的鉴别能力最好,AUC为0.990（95%CI:0.978～0.997）;对Ⅰ期卵巢癌与转移性癌、Ⅰ期卵巢癌与交界性肿块鉴别能力最差,AUC分别为0.689（95%CI:0.538～0.816）、0.735（95%CI:0.620～0.830）。结论:1.三种定义下GI-RADS分类判断附件肿瘤良恶性时,以GR1诊断效能最佳。2.ADNEX模型在低年资医师鉴别不同病理类型的附件肿瘤时有一定价值,但在区分Ⅰ期卵巢癌与转移性癌、Ⅰ期卵巢癌与交界性肿块上表现较差。3.GI-RADS分类、LR2模型与ADNEX模型在低年资医师中对附件肿瘤良恶性的诊断效能相当且较高,GI-RADS分类相对简便易行,在筛查附件恶性肿瘤时可首选GI-RADS分类,若要区分不同类型的附件肿瘤时可配合使用ADNEX模型。
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