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目的:对恶性孤立性肺微小结节(solitary pulmonary nodule,SPN)(直径≤10 mm)进行回顾性分析,找出微小SPN的独立预测因子并建立预测模型.方法:选取2012年6月至2014年3月浙江大学附属第一医院102例有明确病理诊断微小SPN患者(A组)的临床数据,进行单因素、二元Logistic回归分析,总结出恶性微小SPN的独立预测因子并建立预测模型.另外收集浙江金华广福医院2015年1月至2017年8月行微小SPN手术并取得病理诊断结果的患者10例(B组),验证本模型的诊断效能,并与经典模型梅奥诊所模型(Mayo Clinic Model)进行对比.结果:102例患者(A组)平均年龄为(55.31±10.77)岁;其中75.5%为恶性,24.5%为良性.无临床症状、CT影像结节位于上肺、结节直径>5 mm、结节边界不清楚、非规则球形、无钙化,上述6项因素为恶性微小SPN的独立预测因子.建立预测模型ROC曲线下面积为0.922,95%CI:0.857~0.986,对应的诊断敏感性为88.3%,特异性为84.0%.比梅奥诊所模型的诊断效果好.结论:本研究总结了恶性微小SPN的独立预测因子,预测模型能较好预测恶性微小SPN.

作者:朱颖;许攀峰;姚亚克;潘建芳;周建英

来源:中国肿瘤临床 2018 年 45卷 10期

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作者:
朱颖;许攀峰;姚亚克;潘建芳;周建英
来源:
中国肿瘤临床 2018 年 45卷 10期
标签:
孤立性肺结节 Logistic回归分析 预测模型 solitary pulmonary nodules Logistic regression analysis prediction model
目的:对恶性孤立性肺微小结节(solitary pulmonary nodule,SPN)(直径≤10 mm)进行回顾性分析,找出微小SPN的独立预测因子并建立预测模型.方法:选取2012年6月至2014年3月浙江大学附属第一医院102例有明确病理诊断微小SPN患者(A组)的临床数据,进行单因素、二元Logistic回归分析,总结出恶性微小SPN的独立预测因子并建立预测模型.另外收集浙江金华广福医院2015年1月至2017年8月行微小SPN手术并取得病理诊断结果的患者10例(B组),验证本模型的诊断效能,并与经典模型梅奥诊所模型(Mayo Clinic Model)进行对比.结果:102例患者(A组)平均年龄为(55.31±10.77)岁;其中75.5%为恶性,24.5%为良性.无临床症状、CT影像结节位于上肺、结节直径>5 mm、结节边界不清楚、非规则球形、无钙化,上述6项因素为恶性微小SPN的独立预测因子.建立预测模型ROC曲线下面积为0.922,95%CI:0.857~0.986,对应的诊断敏感性为88.3%,特异性为84.0%.比梅奥诊所模型的诊断效果好.结论:本研究总结了恶性微小SPN的独立预测因子,预测模型能较好预测恶性微小SPN.

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