目的本研究旨在探讨涎液化糖链抗原-6(krebs von den lungen-6,KL-6)在特发性肺含铁血黄素沉着症(idiopathic pulmonary hemosiderosis,IPH)患儿辅助诊断中的临床应用价值。方法收集2014年6月至2024年7月期间于广州医科大学附属第一医...目的本研究旨在探讨涎液化糖链抗原-6(krebs von den lungen-6,KL-6)在特发性肺含铁血黄素沉着症(idiopathic pulmonary hemosiderosis,IPH)患儿辅助诊断中的临床应用价值。方法收集2014年6月至2024年7月期间于广州医科大学附属第一医院就诊的140例患儿,分为病例组与对照组,其中病例组根据疾病类型细分为IPH组(32例)、间质性肺炎(interstitial lung disease,ILD)组(22例)、肺炎(pneumonia,PN)组(60例),对照组为非肺部疾病(non-pulmonary disease,NPD)组(26例)。以上患儿检测血清KL-6水平,分析KL-6在各组患儿中的表达差异。结果KL-6阳性率在各组患儿中从高到低分别为IPH(68.75%)、ILD(45.45%)、PN(1.69%)和NPD(0.00%),组间阳性率差异有统计学意义(χ^(2)=66.10,P<0.001)。IPH组患儿血清KL-6平均水平高于PN组患儿(Ζ=-6.92,P<0.001)。诊断试验结果显示ROC曲线下面积为0.940(95%CI:0.89~1.00,P<0.001),截断值为392.00 U/mL,灵敏度为81.30%,特异度为95.00%。结论KL-6在鉴别IPH患儿与PN和NPD患儿中具有较高的诊断价值,可作为IPH辅助诊断的血液生物标志物。展开更多
目的本研究旨在构建一个基于临床和影像学特征的极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型,以鉴别乳腺非肿块病变的良恶性。材料与方法收集2018年1月至2024年7月2个机构,2种乳腺X线设备检查的有病理结果的首诊乳腺非肿块病...目的本研究旨在构建一个基于临床和影像学特征的极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型,以鉴别乳腺非肿块病变的良恶性。材料与方法收集2018年1月至2024年7月2个机构,2种乳腺X线设备检查的有病理结果的首诊乳腺非肿块病变480个。患者被分为建模组[n=310,数字乳腺X线摄影(digital mammography,DM)检查]、内部验证组(n=108,DM检查),和外部验证组[n=62,数字乳腺体层合成摄影(digital breast tomosynthesis,DBT)检查]。记录患者术前乳腺X线(DM或DBT),MRI以及临床特征。采用XGBoost算法和多因素逻辑回归分析,分别构建XGBoost模型和逻辑回归(logistic regression,LR)模型。使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估模型的诊断效能。结果在建模组中,患者以7∶3随机分为训练集(n=217)和测试集(n=93)。训练集、测试集、训练集的内部验证组及训练集的外部验证组中,恶性非肿块病灶分别为159(73%)、58(62%)、73(68%)和43(69%)。XGBoost模型的诊断效能明显优于LR模型,在独立的训练集、测试集、训练集的内部验证组及训练集的外部验证组中均表现出良好的诊断效能,曲线下面积(area under the curve,AUC)在0.884~0.913之间。XGBoost模型在四个队列中也表现出良好的校准能力和临床净获益。结论XGBoost模型能够准确鉴别乳腺非肿块病变的良恶性,具有推广应用的潜力。展开更多
目的观察基于相位对比(PC)MRI颅内血流动力学参数预测急性高原反应(AMS)的价值。方法前瞻性招募72名健康青年志愿者,于平原地区采集平静呼吸及轻、中及重度瓦尔萨尔瓦动作(VM)下的颈内动脉(ICA)及颈内静脉(IJV)PC MRI并记录ICA及IJV血...目的观察基于相位对比(PC)MRI颅内血流动力学参数预测急性高原反应(AMS)的价值。方法前瞻性招募72名健康青年志愿者,于平原地区采集平静呼吸及轻、中及重度瓦尔萨尔瓦动作(VM)下的颈内动脉(ICA)及颈内静脉(IJV)PC MRI并记录ICA及IJV血流动力学参数;根据急进海拔4411 m的高原地区10 h后路易斯湖评分(LLS)结果划分AMS组(n=9)与无AMS组(n=63);采用单因素及多因素logistic回归分析筛选各状态下AMS的独立预测因素,构建单一及联合VM状态预测模型;绘制受试者工作特征曲线,计算曲线下面积(AUC),评估各模型预测效能。结果轻度VM下ICA搏动指数(PI ICA)、中度VM下IJV面积(S IJV)及重度VM下IJV阻力指数(RI IJV)均为AMS独立预测因素(P均<0.05)。联合VM状态模型(AUC=0.869)预测AMS的效能高于单一VM状态模型(AUC=0.698~0.738)。结论基于轻度VM PI ICA、中度VM S IJV及重度VM RI IJV构建的模型可有效预测AMS。展开更多
文摘目的本研究旨在探讨涎液化糖链抗原-6(krebs von den lungen-6,KL-6)在特发性肺含铁血黄素沉着症(idiopathic pulmonary hemosiderosis,IPH)患儿辅助诊断中的临床应用价值。方法收集2014年6月至2024年7月期间于广州医科大学附属第一医院就诊的140例患儿,分为病例组与对照组,其中病例组根据疾病类型细分为IPH组(32例)、间质性肺炎(interstitial lung disease,ILD)组(22例)、肺炎(pneumonia,PN)组(60例),对照组为非肺部疾病(non-pulmonary disease,NPD)组(26例)。以上患儿检测血清KL-6水平,分析KL-6在各组患儿中的表达差异。结果KL-6阳性率在各组患儿中从高到低分别为IPH(68.75%)、ILD(45.45%)、PN(1.69%)和NPD(0.00%),组间阳性率差异有统计学意义(χ^(2)=66.10,P<0.001)。IPH组患儿血清KL-6平均水平高于PN组患儿(Ζ=-6.92,P<0.001)。诊断试验结果显示ROC曲线下面积为0.940(95%CI:0.89~1.00,P<0.001),截断值为392.00 U/mL,灵敏度为81.30%,特异度为95.00%。结论KL-6在鉴别IPH患儿与PN和NPD患儿中具有较高的诊断价值,可作为IPH辅助诊断的血液生物标志物。
文摘目的本研究旨在构建一个基于临床和影像学特征的极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型,以鉴别乳腺非肿块病变的良恶性。材料与方法收集2018年1月至2024年7月2个机构,2种乳腺X线设备检查的有病理结果的首诊乳腺非肿块病变480个。患者被分为建模组[n=310,数字乳腺X线摄影(digital mammography,DM)检查]、内部验证组(n=108,DM检查),和外部验证组[n=62,数字乳腺体层合成摄影(digital breast tomosynthesis,DBT)检查]。记录患者术前乳腺X线(DM或DBT),MRI以及临床特征。采用XGBoost算法和多因素逻辑回归分析,分别构建XGBoost模型和逻辑回归(logistic regression,LR)模型。使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估模型的诊断效能。结果在建模组中,患者以7∶3随机分为训练集(n=217)和测试集(n=93)。训练集、测试集、训练集的内部验证组及训练集的外部验证组中,恶性非肿块病灶分别为159(73%)、58(62%)、73(68%)和43(69%)。XGBoost模型的诊断效能明显优于LR模型,在独立的训练集、测试集、训练集的内部验证组及训练集的外部验证组中均表现出良好的诊断效能,曲线下面积(area under the curve,AUC)在0.884~0.913之间。XGBoost模型在四个队列中也表现出良好的校准能力和临床净获益。结论XGBoost模型能够准确鉴别乳腺非肿块病变的良恶性,具有推广应用的潜力。
文摘目的观察基于相位对比(PC)MRI颅内血流动力学参数预测急性高原反应(AMS)的价值。方法前瞻性招募72名健康青年志愿者,于平原地区采集平静呼吸及轻、中及重度瓦尔萨尔瓦动作(VM)下的颈内动脉(ICA)及颈内静脉(IJV)PC MRI并记录ICA及IJV血流动力学参数;根据急进海拔4411 m的高原地区10 h后路易斯湖评分(LLS)结果划分AMS组(n=9)与无AMS组(n=63);采用单因素及多因素logistic回归分析筛选各状态下AMS的独立预测因素,构建单一及联合VM状态预测模型;绘制受试者工作特征曲线,计算曲线下面积(AUC),评估各模型预测效能。结果轻度VM下ICA搏动指数(PI ICA)、中度VM下IJV面积(S IJV)及重度VM下IJV阻力指数(RI IJV)均为AMS独立预测因素(P均<0.05)。联合VM状态模型(AUC=0.869)预测AMS的效能高于单一VM状态模型(AUC=0.698~0.738)。结论基于轻度VM PI ICA、中度VM S IJV及重度VM RI IJV构建的模型可有效预测AMS。
