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目的 遴选判断孤立性肺结节(SPN)性质的影响因素,构建SPN良恶性数学预测模型,并验证其准确性.方法 回顾分析2008年1月-2013年9月本院收治的诊断明确的SPN患者405例,其中男220例,女185例.通过逻辑回归分析遴选出判断SPN性质的独立影响因素,建立数学预测模型.另收集2013年10月-2015年9月诊断明确的SPN患者168例,验证该预测模型对SPN良恶性判断的敏感性和特异性.通过Hosmer-Lemeshow(H-L)检验判断数学模型的校准度,绘制ROC曲线,通过曲线下面积(AUC)检验其预测能力.结果 多因素Logistic回归分析显示,患者年龄、既往肿瘤病史、肿瘤家族史、结节大小、毛刺、分叶、边界模糊、胸膜牵拉征等8项因素在良恶性SPN之间的差异有统计学意义(P<0.05),是判断SPN良恶性的独立影响因素.应用本模型预测良SPN恶性的灵敏度为94.7

作者:仲崇浩;史宏灿;束余声;石维平;陆世春;孙超

来源:实用临床医药杂志 2017 年 21卷 9期

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作者:
仲崇浩;史宏灿;束余声;石维平;陆世春;孙超
来源:
实用临床医药杂志 2017 年 21卷 9期
标签:
孤立性肺结节 数学预测模型 恶性 对比分析 solitary pulmonary nodule mathematical prediction model malignancy comparative analysis
目的 遴选判断孤立性肺结节(SPN)性质的影响因素,构建SPN良恶性数学预测模型,并验证其准确性.方法 回顾分析2008年1月-2013年9月本院收治的诊断明确的SPN患者405例,其中男220例,女185例.通过逻辑回归分析遴选出判断SPN性质的独立影响因素,建立数学预测模型.另收集2013年10月-2015年9月诊断明确的SPN患者168例,验证该预测模型对SPN良恶性判断的敏感性和特异性.通过Hosmer-Lemeshow(H-L)检验判断数学模型的校准度,绘制ROC曲线,通过曲线下面积(AUC)检验其预测能力.结果 多因素Logistic回归分析显示,患者年龄、既往肿瘤病史、肿瘤家族史、结节大小、毛刺、分叶、边界模糊、胸膜牵拉征等8项因素在良恶性SPN之间的差异有统计学意义(P<0.05),是判断SPN良恶性的独立影响因素.应用本模型预测良SPN恶性的灵敏度为94.7

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