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目的 通过分析肺结节的临床特征和影像学表现,筛选影响肺结节良恶性的因素,并建立及验证预测模型,为肺结节良恶性的鉴别提供参考依据.方法 选取肺结节患者1 160例为研究对象,所有患者按2:1随机分为2组,建模组773例,验证组387例.建模组数据进行单因素分析,差异有统计学意义的变量纳入二元Logistic回归分析,获得肺结节良恶性病变的独立预测因子,建立良恶性概率预测模型.验证并比较本研究模型与传统经典模型Mayo模型、Brock模型、VA模型、北京大学人民医院模型之间的预测性能.结果 性别、年龄、肺癌家族史、结节质地、结节直径、分叶征、空泡征、血管集束征、钙化征、细支气管征、胸膜牵拉征为肺结节良恶性病变的独立预测因子(P<0.05).本研究模型的受试者工作特征曲线下面积(0.856)高于Mayo模型(0.604)、Brock模型(0.447)、VA模型(0.569)及北京大学人民医院模型(0.677),其预测敏感度为86.10%,特异度为73.70%.结论 本研究构建的预测模型具有良好的诊断效能,可能优于传统经典模型,对临床医生鉴别肺结节的良恶性有一定的参考价值.

作者:黄语嫣;邓太兵;庞敏;姜永杰;蒋莉

来源:河北医科大学学报 2024 年 45卷 3期

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作者:
黄语嫣;邓太兵;庞敏;姜永杰;蒋莉
来源:
河北医科大学学报 2024 年 45卷 3期
标签:
多发性肺结节 肺肿瘤 预测模型 multiple pulmonary nodules lung neoplasms prediction model
目的 通过分析肺结节的临床特征和影像学表现,筛选影响肺结节良恶性的因素,并建立及验证预测模型,为肺结节良恶性的鉴别提供参考依据.方法 选取肺结节患者1 160例为研究对象,所有患者按2:1随机分为2组,建模组773例,验证组387例.建模组数据进行单因素分析,差异有统计学意义的变量纳入二元Logistic回归分析,获得肺结节良恶性病变的独立预测因子,建立良恶性概率预测模型.验证并比较本研究模型与传统经典模型Mayo模型、Brock模型、VA模型、北京大学人民医院模型之间的预测性能.结果 性别、年龄、肺癌家族史、结节质地、结节直径、分叶征、空泡征、血管集束征、钙化征、细支气管征、胸膜牵拉征为肺结节良恶性病变的独立预测因子(P<0.05).本研究模型的受试者工作特征曲线下面积(0.856)高于Mayo模型(0.604)、Brock模型(0.447)、VA模型(0.569)及北京大学人民医院模型(0.677),其预测敏感度为86.10%,特异度为73.70%.结论 本研究构建的预测模型具有良好的诊断效能,可能优于传统经典模型,对临床医生鉴别肺结节的良恶性有一定的参考价值.

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