【摘要】：目的:回顧性分析經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)的肺純磨玻璃結(jié)節(jié)(pGGN)CT征象,利用二元logistic回歸分析篩選確定浸潤性肺腺癌的獨(dú)立危險(xiǎn)因素,并利用獨(dú)立危險(xiǎn)因素構(gòu)建線列圖模型,通過采用組內(nèi)與組間數(shù)據(jù)來驗(yàn)證模型的預(yù)測效能。方法:回顧性分析收集2015年1月至2018年6月間本地區(qū)兩家三甲醫(yī)院經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)的肺pGGN患者300例,按照3:2的比例隨機(jī)分為模型訓(xùn)練組(180例)和模型驗(yàn)證組(120例),記錄分析患者的一般臨床信息、病理類型(浸潤前病變或浸潤性肺腺癌)以及pGGN的各種CT征象并量化研究,包括患者年齡、性別、病灶的大小、平均CT值、病灶的形狀(圓形、類圓形或多角形、不規(guī)則形)、邊緣(光滑或非光滑)、胸膜凹陷征(無或有)、異�？諝庵夤苷�(無或有)、空泡/空腔(無或有)以及病灶與血管之間的關(guān)系(分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ型)。計(jì)數(shù)資料利用方差、Fisher確切概率檢驗(yàn)分析;計(jì)量資料利用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)分析;將P0.05的因素作為二元logistic回歸分析的輸入變量,利用R軟件(version 3.5.1以及rms軟件包)建立線列圖模型,并采用校正曲線驗(yàn)證模型預(yù)測效能。采用ROC曲線確定診斷浸潤性肺腺癌風(fēng)險(xiǎn)值的最佳臨界點(diǎn)。結(jié)果:(1)一般資料比較:在模型訓(xùn)練組中,浸潤前病變與浸潤性肺腺癌患者在病灶的大小(0.74±0.23cm vs 1.22±0.53cm,P=0.000,0.05),平均CT值(-611.71±99.38HU vs-578.65±93.83HU,P=0.028,0.05),病灶的形狀(P=0.000,0.05),邊緣(P=0.000,0.05),異�？諝庵夤苷�(P=0.000,0.05),空泡/空腔(P=0.029,0.05)以及病灶與血管之間的關(guān)系(P=0.000,0.05)方面的差異均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,而在患者的性別(P=0.107,0.05)、年齡(57.91±9.93歲vs 57.97±9.80歲,P=0.412,0.05),胸膜凹陷征(P=0.359,0.05)上的差異沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。(2)預(yù)測危險(xiǎn)因素的CT征象:經(jīng)過二元logistic回歸分析結(jié)果顯示,本組pGGN病灶的大小(OR=76.96,95%CI:11.540-513.286,P=0.000)、平均CT值(OR=1.006,95%CI:1.002-1.011,P=0.005)是預(yù)測表現(xiàn)為pGGN樣浸潤性肺腺癌的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。(3)線列圖模型診斷效能:利用病灶的大小和平均CT值構(gòu)建的線列圖模型,其組內(nèi)、組間校正曲線C-指數(shù)分別為0.841、0.836;ROC曲線結(jié)果顯示模型訓(xùn)練組預(yù)測的風(fēng)險(xiǎn)值(Risk)最佳臨界點(diǎn)為0.5325,AUC為0.841(95%CI:0.785-0.898),敏感度為81.82%,特異性為71.43%;模型驗(yàn)證組預(yù)測的風(fēng)險(xiǎn)值(Risk)最佳臨界點(diǎn)為0.5404,AUC為0.836(95%CI:0.766-0.907),敏感度為65.15%,特異性為88.89%。結(jié)論:(1)對薄層CT上表現(xiàn)為pGGN的多種征象進(jìn)行綜合性評價(jià)也有助于較好地鑒別浸潤前病變和浸潤性肺腺癌,主要征象為病灶大小、平均CT值、病灶形狀、邊緣、異�？諝庵夤苷�、含氣樣低密度影、病灶與血管之間關(guān)系分型等。(2)在薄層CT上pGGN的諸多征象中,病灶的大小和平均CT值是預(yù)測表現(xiàn)為pGGN樣的浸潤性肺腺癌的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。(3)基于pGGN病灶的大小和平均CT值構(gòu)建的線列圖模型在預(yù)測表現(xiàn)為pGGN樣肺腺癌的惡性浸潤程度方面,具有很好的診斷效能,具有良好的臨床應(yīng)用前景。
【學(xué)位授予單位】：大連大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R730.44;R734.2
【圖文】：

圖 2.1 模型訓(xùn)練組中病灶大小和平均 CT 值鑒別浸潤前病變與浸潤性肺腺癌效能Fig.2.1 The ROC of lesion lesion and mean CT value for differentiating IPA from preinvasivein the development cohort圖 A：病灶大小鑒別兩者的 ROC 的曲線圖，最佳臨界點(diǎn)是 0.93cm，其曲線下的面積 AUC 為敏感度為67.27%，特異性為82.86%；圖B：平均CT值鑒別兩者的ROC曲線圖，最佳臨界點(diǎn)是-6其 AUC 為 0.60，敏感度為 70.91%，特異性為 48.57%。2.3 線列圖模型的建立以及其診斷效能經(jīng)過二元 logistic 回歸分析顯示，病變大小和平均 CT 值從 7 個變量中選出為pGGN 浸潤性肺腺癌獨(dú)立危險(xiǎn)因素，依此構(gòu)建線列圖模型如下圖（圖 2.2）。根圖，每個變量在 0 到 100 的刻度上給出一定的分?jǐn)?shù)�？偡譃椴∽兇笮『推骄� CT 數(shù)之和，根據(jù)總分?jǐn)?shù)投射到風(fēng)險(xiǎn)評分軸上的位置進(jìn)行惡性浸潤性預(yù)測，總分?jǐn)?shù)越著浸潤性肺腺癌的風(fēng)險(xiǎn)越低。該線列圖對于內(nèi)部驗(yàn)證數(shù)據(jù)（訓(xùn)練組）的 C-指數(shù)為 0.841 [95％CI：0.785-0.89A B

圖 2.2 線列圖模型預(yù)測肺 pGGN 樣浸潤性肺腺癌的風(fēng)險(xiǎn)度Fig.2.2 Nomogram predict the risk of IPA in pure GGN圖 2.3 線列圖模型校正曲線Fig.2.3 The calibration curves for nomogramA B

- 10 -圖 2.3 線列圖模型校正曲線Fig.2.3 The calibration curves for nomogramX 軸是用線列圖模型計(jì)算出的預(yù)測能力，Y 軸是觀察者預(yù)測能力，線列圖模型預(yù)測結(jié)果最佳態(tài)是斜率為 45°的虛線。圖 A：內(nèi)部驗(yàn)證曲線（訓(xùn)練組），紅色線表示通過線列圖模型預(yù)測的結(jié)與最佳的虛線相貼近，黑色線代表經(jīng)過重復(fù) 1000 次校正，計(jì)算得到 C-指數(shù)為 0.841，具有較好斷的效能；圖 B：外部驗(yàn)證曲線（驗(yàn)證組），紅色線代表通過線列圖模型預(yù)測的結(jié)果，計(jì)算得指數(shù)為 0.836，亦具有較好的診斷的效能。A B

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本文編號：2749302