肺部恶性小结节危险因素分析及恶性预测模型建立附视频

被引:12
作者
潘宴青
王朝
邹卫
马国栋
杨如松
机构
[1] 江苏省南京市胸科医院胸外科
关键词
肺小结节; 恶性肿瘤; 危险因素; logistic回归分析;
D O I
暂无
中图分类号
R734.2 [肺肿瘤];
学科分类号
100117 [系统生物医学];
摘要
目的分析肺部小结节恶性病变的危险因素,并建立恶性病变的数学预测模型,探讨有效检出恶性病变的理论依据。方法回顾性分析2017年1月至2017年6月南京市胸科医院胸外科手术治疗的100例肺部小结节患者的临床资料。收集患者的性别、年龄、肿瘤指标、以及胸部CT影像学特征等资料并进行单因素分析。采用多因素logistic回归分析筛选肺部恶性小结节的危险因素,并建立相应的数学预测模型。结果多因素logistic回归分析提示病灶位置(OR=4.218,P=0.042)、病灶类型为磨玻璃结节(GGN)(OR=24.625,P=0.000)、病灶类型为部分实性结节(PSN)(OR=6.228,P=0.052)、血管穿行征(OR=10.646,P=0.036)、分叶征(OR=18.162,P=0.027)及毛刺征(OR=8.054,P=0.018)为肺部恶性小结节的独立危险因素。恶性预测值(P)=ez/(1+ez),Z=-2.761+(3.204×GGN)+(1.829×PSN)+(1.439×位置)+(2.086×毛刺征)+(2.899×分叶征)+(2.365×血管穿行征)。根据ROC曲线,选取预测概率0.64作为良恶性判断的临界值,模型预测的准确率为87.0%,敏感性为97.4%,特异性为54.2%,阳性预测值87.1%,阴性预测值为86.7%。结论肺部病灶位于上叶,CT影像特征表现为GGN、PSN、血管穿行征、毛刺征和分叶征的小结节,恶性概率较高。通过logistic回归建立的数学预测模型预测肺部小结节恶性概率具有较高的准确性。
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