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目的:筛选恶性孤立性肺结节(solitary pulmonary nodules,SPN)的危险因素,构建判断SPN良恶性的临床预测模型。方法回顾性分析孤立性肺结节患者270例的临床资料及胸部影像学特征。结果270例患者中,肺癌110例(40.7%),良性病变160例(59.3%)。在SPN的影像学分析中,分叶、毛刺、胸膜牵拉、增强后强化、支气管充气征与结节恶性病变显著相关,P<0.05,而边缘清晰、钙化、密度均匀均与良性病变显著相关,P<0.05。在单因素分析中,恶性孤立性肺结节与患者年龄、吸烟史、影像学特征、结节最大径等因素显著相关,P<0.05。在多因素分析中,患者年龄、恶性影像学特征及结节最大径是恶性SPN的独立危险因素(P<0.01)。建立的SPN恶性概率估算的临床预测方程为:SPN恶性预测值P=ex/(1+ex),X=-5.882+0.050×年龄+1.672×影像学良恶性+0.123×结节最大径,其中e为自然对数。选取截断点为0.46,敏感性达82%,特异性达85%,阳性预测值80%,阴性预测值87%。临床预测模型的受试者工作特征曲线下面积为0.901。结论患者年龄、恶性影像学特征及结节最大径是判断SPN良恶性的独立影响因素,建立的数学预测模型的准确性较高,有较高的临床应用价值。

作者:张晓辉;陈成;曾辉;宁卫卫;张楠;黄建安

来源:实用癌症杂志 2016 年 1期

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作者:
张晓辉;陈成;曾辉;宁卫卫;张楠;黄建安
来源:
实用癌症杂志 2016 年 1期
标签:
孤立性肺结节 Logistic回归分析 危险因素 预测模型 Solitary pulmonary nodule(SPN) Logistic regression Risk factor Prediction model
目的:筛选恶性孤立性肺结节(solitary pulmonary nodules,SPN)的危险因素,构建判断SPN良恶性的临床预测模型。方法回顾性分析孤立性肺结节患者270例的临床资料及胸部影像学特征。结果270例患者中,肺癌110例(40.7%),良性病变160例(59.3%)。在SPN的影像学分析中,分叶、毛刺、胸膜牵拉、增强后强化、支气管充气征与结节恶性病变显著相关,P<0.05,而边缘清晰、钙化、密度均匀均与良性病变显著相关,P<0.05。在单因素分析中,恶性孤立性肺结节与患者年龄、吸烟史、影像学特征、结节最大径等因素显著相关,P<0.05。在多因素分析中,患者年龄、恶性影像学特征及结节最大径是恶性SPN的独立危险因素(P<0.01)。建立的SPN恶性概率估算的临床预测方程为:SPN恶性预测值P=ex/(1+ex),X=-5.882+0.050×年龄+1.672×影像学良恶性+0.123×结节最大径,其中e为自然对数。选取截断点为0.46,敏感性达82%,特异性达85%,阳性预测值80%,阴性预测值87%。临床预测模型的受试者工作特征曲线下面积为0.901。结论患者年龄、恶性影像学特征及结节最大径是判断SPN良恶性的独立影响因素,建立的数学预测模型的准确性较高,有较高的临床应用价值。