实性孤立性肺结节诊断模型的建立

• Published in: 中国肺癌杂志 Vol. 19; no. 10; pp. 705 - 710
• Main Author: 喻微 叶波 续力云 王兆宇 乐涵波 王善军 曹捍波 柴振达 陈志军 罗清泉 张永奎
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 温州医科大学附属舟山医院胸心外科,舟山,316021%上海交通大学附属胸科医院, 上海,200030%温州医科大学附属舟山医院肺癌研究中心,舟山,316021%温州医科大学附属舟山医院病理诊断中心,舟山,316021%温州医科大学附属舟山医院放射诊断中心,舟山,316021 2016
• Subjects: 孤立性肺结节; 独立预测因子; 预测模型; 预测模型; 孤立性肺结节; Solitary pulmonary nodules (SPNs); Independent predictors; 独立预测因子; Prediction model
• ISSN: 1009-3419; 1999-6187
• DOI: 10.3779/j.issn.1009-3419.2016.10.12

背景与目的孤立性肺结节（solitary pulmonary nodule,SPN）是一个常见并富有挑战性的临床问题,其中尤以实性SPN为甚,本研究旨在建立实性SPN临床预测模型。方法回顾性分析2015年1月-2015年12月上海胸科医院胸外科经手术病理证实的实性SPN患者317例（A组）,分析其临床和计算机断层扫描（computed tomography,CT）影像特征：年龄、性别、吸烟史、肿瘤家族史、肿瘤既往史、结节直径、位置（上叶或者非上叶,左肺或者右肺）、边界清楚、边缘光滑、分叶征、毛刺征、血管集束征、胸膜牵拉征、空气支气管征、空泡征、空洞和钙化。通过单因素和多因素分析,寻找恶性实性SPN的独立预测因子,并建立临床预测模型。随后,利用温州医科大学附属舟山医院经手术病理证实的139例实性SPN患者作为B组,用于验证本模型的诊断效能,并绘制受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC曲线）。结果多因素Logistic回归分析筛选出年龄、肿瘤家族史、肿瘤既往史、边界清晰、分叶、毛刺、空气支气管征及钙化为恶性实性SPN患者的独立预测因子。利用筛选出的预测因子建立的诊断模型ROC曲线下面积为0.922（95%CI：0.865-0.961）,本模型的诊断准确率是84.89%,敏感性是90.41%,特异性是78.79%,阳性预测值是80.50%,阴性预测值是88.14%。结论本研究建立的预测模型能较准确的诊断实性SPN,可为SPN患者的诊断提供有利帮助。