目的观察卵巢-附件报告和数据系统超声2022版(O-RADS US v2022)及其联合恶性风险指数4(RMI4)鉴别附件良、恶性肿瘤的价值。方法回顾性分析126例手术病理诊断为附件肿瘤患者,根据O-RADS US v2022将1~3类归为良性病变、4~5类归为恶性病变,...目的观察卵巢-附件报告和数据系统超声2022版(O-RADS US v2022)及其联合恶性风险指数4(RMI4)鉴别附件良、恶性肿瘤的价值。方法回顾性分析126例手术病理诊断为附件肿瘤患者,根据O-RADS US v2022将1~3类归为良性病变、4~5类归为恶性病变,以450为RMI4分类的临界值,基于二者进行联合分类。以病理结果为金标准,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),评估单一O-RADS US v2022、RMI4及其联合鉴别附件良、恶性肿瘤的效能。结果126例附件肿瘤中,良性94例、恶性32例。O-RADS US v2022鉴别附件良、恶性肿瘤的敏感度、特异度、准确率及AUC分别为78.13%、80.85%和80.16%、0.795,RMI4分别为71.88%、84.04%和80.95%、0.780;二者联合的特异度及准确率(93.62%、92.06%)均高于单一O-RADS US v2022(χ^(2)=7.322、5.967,P=0.007、0.015)或RMI4(χ^(2)=4.625、5.331,P=0.032、0.021),而敏感度及AUC(87.50%、0.906)差异均无统计学意义(P均>0.05)。结论O-RADS US v2022能有效鉴别附件良、恶性肿瘤,联合RMI4可提高鉴别特异度及准确率。展开更多
为适应时代的发展与现代战争的需求,以提高装备作战效能为目标,构建一种基于认知测试性设计(design for cognitive testability,DFCT)的装备保障大数据建设理念。注重“信息”在装备保障中的作用,认知测试性扩展传统测试性内涵。为评估...为适应时代的发展与现代战争的需求,以提高装备作战效能为目标,构建一种基于认知测试性设计(design for cognitive testability,DFCT)的装备保障大数据建设理念。注重“信息”在装备保障中的作用,认知测试性扩展传统测试性内涵。为评估认知测试性设计的水平,提出以信息获取性能、故障诊断性能、预判决策性能为主的评价指标体系,并阐述其具体含义。结果表明,该设计可为装备保障数据库的建立提供设计支撑。展开更多
文摘目的观察卵巢-附件报告和数据系统超声2022版(O-RADS US v2022)及其联合恶性风险指数4(RMI4)鉴别附件良、恶性肿瘤的价值。方法回顾性分析126例手术病理诊断为附件肿瘤患者,根据O-RADS US v2022将1~3类归为良性病变、4~5类归为恶性病变,以450为RMI4分类的临界值,基于二者进行联合分类。以病理结果为金标准,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),评估单一O-RADS US v2022、RMI4及其联合鉴别附件良、恶性肿瘤的效能。结果126例附件肿瘤中,良性94例、恶性32例。O-RADS US v2022鉴别附件良、恶性肿瘤的敏感度、特异度、准确率及AUC分别为78.13%、80.85%和80.16%、0.795,RMI4分别为71.88%、84.04%和80.95%、0.780;二者联合的特异度及准确率(93.62%、92.06%)均高于单一O-RADS US v2022(χ^(2)=7.322、5.967,P=0.007、0.015)或RMI4(χ^(2)=4.625、5.331,P=0.032、0.021),而敏感度及AUC(87.50%、0.906)差异均无统计学意义(P均>0.05)。结论O-RADS US v2022能有效鉴别附件良、恶性肿瘤,联合RMI4可提高鉴别特异度及准确率。
文摘为适应时代的发展与现代战争的需求,以提高装备作战效能为目标,构建一种基于认知测试性设计(design for cognitive testability,DFCT)的装备保障大数据建设理念。注重“信息”在装备保障中的作用,认知测试性扩展传统测试性内涵。为评估认知测试性设计的水平,提出以信息获取性能、故障诊断性能、预判决策性能为主的评价指标体系,并阐述其具体含义。结果表明,该设计可为装备保障数据库的建立提供设计支撑。
