本文選題：結節(jié)病 + 肺��； 參考：《中國醫(yī)學影像學雜志》2017年06期

【摘要】：目的探討表現為磨玻璃結節(jié)(GGN)的惡性孤立性肺結節(jié)(SPN)的獨立預測因子,并建立一個預測模型。資料與方法回顧性研究2014年1月—2015年12月上海交通大學附屬胸科醫(yī)院經病理證實的362例(A組)表現為GGN的SPN患者的臨床和CT影像特征,篩選出惡性SPN的獨立預測因子并建立預測模型。同時收集溫州醫(yī)科大學附屬舟山醫(yī)院119例SPN患者作為B組,用于驗證模型診斷效能。結果多因素Logistic回歸分析篩選出邊界清楚(OR=6.274,P0.01)、邊緣光滑(OR=0.391,P0.01)、分葉征(OR=3.387,P0.01)、胸膜牽拉征(OR=2.430,P0.01)及空泡征(OR=3.076,P0.01)為惡性SPN患者的獨立預測因子。根據獨立預測因子建立的模型受試者工作特性(ROC)曲線下面積為0.859(95%CI:0.804~0.903),診斷準確率85.92%,敏感度91.03%,特異度81.97%,陽性預測值92.03%,陰性預測值73.53%。結論本研究篩選出表現為GGN的惡性SPN的獨立預測因子,并建立了可用于準確鑒別SPN的預測模型,可為SPN的早期診斷提供幫助。
[Abstract]:Objective to investigate the independent predictors of malignant solitary pulmonary nodules (SPN) with glass grinding nodules (GGN) and to establish a predictive model. Materials and methods Clinical and CT imaging features of 362 patients (group A) with GGN who were pathologically confirmed in the chest Hospital affiliated to Shanghai Jiaotong University from January 2014 to December 2015 were retrospectively studied. The independent predictive factors of malignant SPN were screened and the prediction model was established. 119 patients with SPN in Zhoushan Hospital affiliated to Wenzhou Medical University were collected as group B to verify the diagnostic efficacy of the model. Results the multivariate logistic regression analysis showed that the borderline was clearly defined (ORG 6.274 P 0.01), the margin was smooth (ORP 0.01), the lobulation sign (ORN 3.387% P0.01), pleural traction sign (ORP 0.01) and vacuole sign (ORN 3.076P0.01) were independent predictors of malignant SPN. The area under the operating characteristic (ROC) curve of model subjects established by independent predictors was 0.859 (95 CI: 0.804 / 0.903), the diagnostic accuracy was 85.92, the sensitivity was 91.03, the specificity was 81.97, the positive predictive value was 92.03, and the negative predictive value was 73.53. Conclusion in this study, independent predictors of malignant SPN with GGN were screened, and a predictive model was established for the accurate identification of SPN, which may be helpful for the early diagnosis of SPN.
【作者單位】： 溫州醫(yī)科大學附屬舟山醫(yī)院胸心外科;上海交通大學附屬胸科醫(yī)院胸外科;舟山市肺癌研究中心;溫州醫(yī)科大學附屬舟山醫(yī)院病理診斷中心;溫州醫(yī)科大學附屬舟山醫(yī)院放射診斷中心;
【基金】：國家衛(wèi)生計生委科學研究基金-浙江省醫(yī)藥衛(wèi)生重大科技計劃(省部共建計劃)(WKJ2014-2-021) 浙江省科技廳公益技術社會發(fā)展項目(2015C33254) 國家自然科學基金青年基金項目(81301996)
【分類號】：R563;R816.41

【參考文獻】

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本文編號：2054539