陈 婧叶晓丹叶剑定周正荣

孤立性肺结节良恶性判断的数学预测模型建立与验证

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目的：通过多因素Logistic回归分析，建立CT判断孤立性肺结节（SPN）良恶性的数学预测模型，并与目前已知的国内外模型进行比较分析。方法：回顾性收集2012年1月至2013年1月在复旦大学附属肿瘤医院胸外科经手术切除并明确病理诊断的SPN患者的临床及CT资料共200例（A组），通过多因素Logistic回归分析进行筛选建立方程。另收集2013年2月至2013年7月经手术切除且明确病理诊断的SPN患者资料共89例（B组）用以验证。结果：A组200例SPN中良性64例，恶性136例，建立的数学预测方程为：Y=ex/（ 1+ex），X=-2.085+0.058×年龄-1.206×性别-2.157×钙化+0.505×短毛刺+1.729×长毛刺+1.782×分叶-1.005×边界。e为自然对数。B组数据进行验证：本组模型曲线下面积最大，为0.888±0.051。本组模型的特异性最高（94.4%）＞ Mayo Clinical模型（88.9%）＞ VA模型（72.2%）＞国内模型（66.7%）。国内模型的敏感性最高（88.7%）＞本组模型（83.1%）＞VA模型（78.9%）＞Mayo Clinical模型（45.1%），P＜0.05。结论：本组数据建立的模型诊断效能较高，收集的临床及CT资料较以往任何一篇报道更全且全部为中国人，优于国内外公式单纯套用。

孤立性肺结节；数学预测模型；Logstic回归分析

随着多排螺旋CT的广泛应用，孤立性肺结节（solitary pulmonary nodule，SPN）常被意外检出，文献报道的SPN恶性比率从10%～70%不尽相同[1]。肺癌总体5年生存率低于15%，早期肺癌（尤其是Ia期肺癌）经过手术切除治疗的5年生存率可达90%以上，而中晚期肺癌手术切除后的5年生存率则低于5%[2]。Logistic回归是一种数学预测概率模型，有研究表明，计量模型对SPN的判断与临床医师的判读结果相近[3]。目前国外已知的SPN良恶……