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應(yīng)用Logistic回歸模型分析甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)的超聲特征

發(fā)布時(shí)間:2020-03-25 22:38
【摘要】:目的:以超聲聲像圖特征及患者性別、年齡作為甲狀腺結(jié)節(jié)良、惡性鑒別診斷的自變量,,建立Logistic回歸模型,比較超聲聲像圖特征及患者性別、年齡等因素在甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性鑒別診斷中的價(jià)值。 材料與方法:收集經(jīng)手術(shù)切除后病理證實(shí)的286例甲狀腺結(jié)節(jié),其中良性結(jié)節(jié)183例作為對照組,惡性結(jié)節(jié)103例作為病例組。收集兩組患者的年齡、性別資料以及甲狀腺結(jié)節(jié)的超聲聲像圖特征,包括結(jié)節(jié)的數(shù)目、最大直徑、形態(tài)、縱橫比、邊界、邊緣特征、回聲水平、內(nèi)部質(zhì)地、有無聲暈、鈣化情況、后方回聲有無衰減和血流情況。兩組之間年齡因素使用t檢驗(yàn),其余兩組間參數(shù)采用兩獨(dú)立樣本比較的χ2檢驗(yàn),比較兩組的參數(shù)有無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。將有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異的參數(shù)作為自變量,以甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性作為應(yīng)變量,分別進(jìn)行賦值,向前逐步法測定惡性結(jié)節(jié)的超聲特征,最后建立Logistic回歸模型,P<0.05有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。 結(jié)果:兩組病例之間年齡經(jīng)t檢驗(yàn),其余變量經(jīng)χ2檢驗(yàn)。兩組病例之間結(jié)節(jié)的數(shù)目無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(P=0.718),其余兩組之間參數(shù)均有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。經(jīng)過最大似然估計(jì)前進(jìn)法逐步回歸,篩選出邊緣特征、鈣化情況、年齡、有無侵犯包膜、回聲水平這五個最有價(jià)值的參數(shù),其中邊緣毛刺(OR=20.830,r=2.970)、微鈣化(OR=14.540,r=1.796)、年齡(OR=16.359,r=-0.074)、有侵犯包膜(OR=6.890,r=1.351)、極低回聲(OR=9.747,r=2.553)作為自變量進(jìn)入Logistic回歸模型。建立模型為:Logit(P)=0.719+2.970×邊緣(2)+1.796×鈣化(3)-0.074×年齡+1.351×包膜(1)+2.553×回聲(4)。該模型經(jīng)似然比檢驗(yàn)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(χ2=170.571,P=0.000),以該模型預(yù)報(bào)286例甲狀腺結(jié)節(jié),如果P0.5時(shí)預(yù)報(bào)為惡性結(jié)節(jié),P≤0.5時(shí)預(yù)報(bào)為良性結(jié)節(jié),預(yù)報(bào)正確率達(dá)85.3%。 結(jié)論:1.甲狀腺結(jié)節(jié)的單、多發(fā)對良惡性的鑒別沒有意義。2. Logistic回歸模型篩選出5個對甲狀腺結(jié)節(jié)惡性鑒別有意義的特征變量:患者的年齡、甲狀腺結(jié)節(jié)的邊緣特征、鈣化情況、有無侵犯包膜、回聲水平。3.患者的年齡與甲狀腺結(jié)節(jié)的惡性呈負(fù)相關(guān),年齡越小,其甲狀腺結(jié)節(jié)的惡性可能性越大。4.邊緣毛刺、微鈣化、有侵犯包膜、極低回聲與甲狀腺結(jié)節(jié)的惡性呈正相關(guān),這四個特征出現(xiàn)越多,其甲狀腺結(jié)節(jié)的惡性可能性越大。5.進(jìn)入方程的變量對方程重要程度:邊緣毛刺>年齡>微鈣化>極低回聲>侵犯包膜。6.以超聲聲像圖特征及患者的年齡等多個因素建立Logistic的回歸模型有助于甲狀腺結(jié)節(jié)的良、惡性鑒別。
【學(xué)位授予單位】:蘇州大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2013
【分類號】:R445.1;R736.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號:2600546

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