目的探討基于高頻超聲聲像圖表現(xiàn)構(gòu)建的多因素Logistic回歸模型對甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性鑒別診斷的價值。方法回顧性分析我院2016年3月～2019年3月收治的甲狀腺占位病變經(jīng)超聲檢查和病理確診患者102例,其中為良性結(jié)節(jié)患者67例,為惡性結(jié)節(jié)患者35例。采用單因素方差分析篩選出良惡性結(jié)節(jié)中高頻超聲聲像圖的差異,再采用多因素Logistic回歸分析確定評價甲狀腺惡性結(jié)節(jié)的聲像圖獨立因素,構(gòu)建ROC曲線判斷該模型的診斷效能。結(jié)果多因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示,邊界模糊、縱橫比≥1、低回聲和微鈣化是鑒別甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的獨立因素。Logistic回歸模型預(yù)測方程為Y=2.76X1+1.68X2+1.19X3+1.73X4-3.79,該模型對甲狀腺惡性結(jié)節(jié)預(yù)測的靈敏度為88.57%,特異度為91.04%,準(zhǔn)確度為90.20%,ROC曲線AUC為0.885。結(jié)論高頻超聲聲像圖邊界不清、縱橫比≥1、微鈣化和低回聲是對甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)具有鑒別意義的特征性變量,綜合這些特征對甲狀腺癌有較高的診斷價值。 

【文章來源】：中國醫(yī)藥科學(xué). 2020,10(03)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

Logistic回歸模型對甲狀腺惡性結(jié)節(jié)預(yù)測的ROC曲線

【參考文獻(xiàn)】：
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