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目的 应用Logistic回归分析评价甲状腺微小癌(肿瘤最大直径≤1.0cm)壁结构超声声像图特征与颈部淋巴结转移的相关性.方法 经手术病理证实的结节最大直径≤1.0cm的甲状腺微小癌患者98例共102个结节,将其分为颈部淋巴结转移组32例(34个)和非转移组66例(68个).所有入选病例的影像资料被完整保存在影像归档和通信系统(PACS)中,对图片资料进行回顾性分析.将前期研究中Logistic分析所得的4个危险因素(壁结构中的边缘、边界、周边及钙化)纳入多因素分析,建立回归模型,比较进入方程中的变量优势比(OR值).结果 通过多因素分析的Logistic回归分析显示,4个危险因素都是甲状腺微小癌颈部淋巴结转移的独立危险因素(P<0.05),其中边缘分型的OR值高于其他变量.结论 Logistic回归分析模型筛选出对甲状腺微小结节良、恶性有鉴别诊断的特征变量中,甲状腺微小癌壁结构的边缘较其他超声特征对预测淋巴结转移更有优势.

作者:王泽爱;付巧梅;惠旭

来源:徐州医科大学学报 2017 年 37卷 9期

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作者:
王泽爱;付巧梅;惠旭
来源:
徐州医科大学学报 2017 年 37卷 9期
标签:
甲状腺微小癌 超声检查 Logistic模型 thyroid microcarcinoma ultrasonography Logistic models
目的 应用Logistic回归分析评价甲状腺微小癌(肿瘤最大直径≤1.0cm)壁结构超声声像图特征与颈部淋巴结转移的相关性.方法 经手术病理证实的结节最大直径≤1.0cm的甲状腺微小癌患者98例共102个结节,将其分为颈部淋巴结转移组32例(34个)和非转移组66例(68个).所有入选病例的影像资料被完整保存在影像归档和通信系统(PACS)中,对图片资料进行回顾性分析.将前期研究中Logistic分析所得的4个危险因素(壁结构中的边缘、边界、周边及钙化)纳入多因素分析,建立回归模型,比较进入方程中的变量优势比(OR值).结果 通过多因素分析的Logistic回归分析显示,4个危险因素都是甲状腺微小癌颈部淋巴结转移的独立危险因素(P<0.05),其中边缘分型的OR值高于其他变量.结论 Logistic回归分析模型筛选出对甲状腺微小结节良、恶性有鉴别诊断的特征变量中,甲状腺微小癌壁结构的边缘较其他超声特征对预测淋巴结转移更有优势.