目的 筛查恶性乳腺非肿块型病变(non?mass?like lesions,NML)的危险因素,构建NML病变恶性风险预测列线图模型.方法 回顾性分析577例乳腺NML病变患者的临床资料及超声图像特征,筛查恶性NML病变的危险因素,构建列线图预测模型,绘制该模型的ROC曲线和校准曲线并行Hosmer?Lemeshow拟合优度检验.结果 年龄、病变可触及、微钙化、后方回声衰减、结构扭曲、血流信号丰富和腋窝淋巴结异常是恶性NML病变的危险因素.基于上述变量构建的列线图预测模型AUC为0.869,灵敏度为74.5％,特异度为86.8％;校准曲线显示模型预测概率与实际概率之间具有良好的一致性,平均绝对误差=0.007;Hosmer?Lemeshow拟合优度检验显示差异无统计学意义.结论 基于患者临床资料和超声图像特征构建的NML恶性风险预测模型具有较高的临床应用价值、校准度和稳定性,可以协助超声医生对NML的诊断及危险分层.
作者：吴小茜；江燕辉；刘美伶；谢静雯；陈淼；张建兴
来源：实用医学杂志 2023 年 39卷 1期
