【摘 要】
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目的 ：探讨磨玻璃结节肿瘤浸润性的独立危险因素，建立肿瘤浸润性预测模型。方法 ：回顾性分析兰州大学第一医院胸外科2018年6月至2021年5月入院且病理结果明确的389例肺结节患者的临床资料、影像学特征及肿瘤标志物。按照纳入排除标准后共242例患者纳入研究。其中男107例、女135例，平均年龄（57.98±9.57）岁。根据病理诊断结果分成2组，浸润前病变：腺瘤样增生（AAH）/原位腺癌（AIS）
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目的 ：探讨磨玻璃结节肿瘤浸润性的独立危险因素，建立肿瘤浸润性预测模型。方法 ：回顾性分析兰州大学第一医院胸外科2018年6月至2021年5月入院且病理结果明确的389例肺结节患者的临床资料、影像学特征及肿瘤标志物。按照纳入排除标准后共242例患者纳入研究。其中男107例、女135例，平均年龄（57.98±9.57）岁。根据病理诊断结果分成2组，浸润前病变：腺瘤样增生（AAH）/原位腺癌（AIS）及浸润性病变：微浸润性腺癌（MIA）/腺癌（IAC）。应用单因素及多因素分析，筛选磨玻璃结节肿瘤浸润性的独立危险因素，建立预测模型。并绘制受试者工作特征（ROC）曲线，计算出临界值，并根据约登指数得到敏感度和特异度。结果 ：应用单因素及多因素分析，中心CT值、Cyfra21-1、实性成分大小、结节性质、毛刺是判断磨玻璃结节肿瘤浸润性的独立危险因素。浸润前病变和浸润性病变中心CT值、Cyfra21-1、实性成分大小最佳临界值分别为-309.0 HU、3.23 ng/mL、8.65 mm。预测模型的公式为：logit（P）=0.982-（3.369×结节性质）+（0.921×实性成分大小）+（0.002×中心CT值）+（0.526×Cyfra21-1）-（0.095 3×毛刺），回归模型预测值ROC曲线下面积（AUC）为0.908，准确率为91.3%。结论 ：通过分析CT特征及肿瘤标志物所建立的预测模型能够较好的预测肿瘤的浸润性。其预测效果均优于任何一个单一因素的预测效果。
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