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目的 构建肺小结节恶性概率预测临床模型.方法 收集经手术切除及病理诊断的肺小结节患者245例,根据术后病理结果,将其分为良性病变和恶性病变者.比较两者临床资料(包括性别,年龄,吸烟史,肿瘤病史或肿瘤家族史,临床症状如咳嗽、咳痰、咳血、胸痛等)及影像学资料(包括肺小结节的部位,肺窗中测定的肺结节最大径,肺小结节有无毛刺、分叶、胸膜牵拉、血管征、空泡征、边缘光滑等),对P<0.05筛选出来的恶性肺小结节预测因子进行Logistic多因素回归分析,依据Logistic回归方程式,构建肺小结节恶性概率预测临床模型.结果 245例患者中,良性病变80例、恶性病变165例,两者性别、血管征、边缘光滑、毛刺、胸膜牵拉、分叶、肺结节最大径比较P均<0.05.建立肺小结节恶性概率预测模型:P=1/(1+e-X),其中P表示是否为恶性肺小结节的概率,e为自然对数,X=-1.6433+(0.7933×是否女性)+(0.0029×肺结节最大径)+(0.8752×是否分叶)+(1.0433×是否毛刺)+(0.6460×是否胸膜牵拉)+(1.9887×是否血管征)+(-3.3536×是否边缘光滑).结论 成功构建了肺小结节恶性概率预测模型,该模型有较好的临床应用价值.

作者:夏晓明;施仁忠;张亚峰

来源:山东医药 2019 年 59卷 7期

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作者:
夏晓明;施仁忠;张亚峰
来源:
山东医药 2019 年 59卷 7期
标签:
肺小结节 肺肿瘤 预测模型
目的 构建肺小结节恶性概率预测临床模型.方法 收集经手术切除及病理诊断的肺小结节患者245例,根据术后病理结果,将其分为良性病变和恶性病变者.比较两者临床资料(包括性别,年龄,吸烟史,肿瘤病史或肿瘤家族史,临床症状如咳嗽、咳痰、咳血、胸痛等)及影像学资料(包括肺小结节的部位,肺窗中测定的肺结节最大径,肺小结节有无毛刺、分叶、胸膜牵拉、血管征、空泡征、边缘光滑等),对P<0.05筛选出来的恶性肺小结节预测因子进行Logistic多因素回归分析,依据Logistic回归方程式,构建肺小结节恶性概率预测临床模型.结果 245例患者中,良性病变80例、恶性病变165例,两者性别、血管征、边缘光滑、毛刺、胸膜牵拉、分叶、肺结节最大径比较P均<0.05.建立肺小结节恶性概率预测模型:P=1/(1+e-X),其中P表示是否为恶性肺小结节的概率,e为自然对数,X=-1.6433+(0.7933×是否女性)+(0.0029×肺结节最大径)+(0.8752×是否分叶)+(1.0433×是否毛刺)+(0.6460×是否胸膜牵拉)+(1.9887×是否血管征)+(-3.3536×是否边缘光滑).结论 成功构建了肺小结节恶性概率预测模型,该模型有较好的临床应用价值.