目的:回顾性分析外侧象限乳腺癌患者乳腺原发肿瘤及腋窝淋巴结的超声特征,并构建列线图模型,为临床评估外侧象限乳腺癌患者腋窝淋巴结转移提供影像学依据。方法:回顾性分析无锡市锡山人民医院经病理证实的127例外侧象限乳腺癌患者腋窝...目的:回顾性分析外侧象限乳腺癌患者乳腺原发肿瘤及腋窝淋巴结的超声特征,并构建列线图模型,为临床评估外侧象限乳腺癌患者腋窝淋巴结转移提供影像学依据。方法:回顾性分析无锡市锡山人民医院经病理证实的127例外侧象限乳腺癌患者腋窝淋巴结及乳腺原发肿瘤的超声影像学特征。伴腋窝淋巴结转移者分入阳性组(54例),不伴腋窝淋巴结转移者分入阴性组(73例)。采用单变量和多变量Logistic回归分析,筛选淋巴结转移的危险因素。使用R语言将数据集随机分成训练集和验证集,基于训练集构建列线图预测模型,预测腋窝淋巴结转移风险,并在验证集中验证。受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线用于评估诊断性能,校正曲线和Hosmer-Lemeshow检验用于评估预测值与实际列线图预测值的一致性。结果:肿瘤针状边缘(OR=4.16,95%CI:1.25~13.79)和淋巴门结构不清晰(OR=19.20,95%CI:1.98~186.36)是外侧象限乳腺癌患者发生腋窝淋巴结转移的独立危险因素。据此构建预测外侧象限乳腺癌腋窝淋巴结转移的列线图模型。ROC曲线显示,训练集的曲线下面积(area under curve,AUC)为0.74(0.62~0.86),验证集AUC为0.73(0.62~0.84)。训练集和验证集的Hosmer-Lemeshow检验分别为P=0.570和P=0.552。结论:超声有助于术前外侧象限乳腺癌患者腋窝淋巴结转移情况的评估;基于Logistic回归构建的列线图预测模型具有良好的安全性、可靠性和实用性。展开更多
文摘目的:回顾性分析外侧象限乳腺癌患者乳腺原发肿瘤及腋窝淋巴结的超声特征,并构建列线图模型,为临床评估外侧象限乳腺癌患者腋窝淋巴结转移提供影像学依据。方法:回顾性分析无锡市锡山人民医院经病理证实的127例外侧象限乳腺癌患者腋窝淋巴结及乳腺原发肿瘤的超声影像学特征。伴腋窝淋巴结转移者分入阳性组(54例),不伴腋窝淋巴结转移者分入阴性组(73例)。采用单变量和多变量Logistic回归分析,筛选淋巴结转移的危险因素。使用R语言将数据集随机分成训练集和验证集,基于训练集构建列线图预测模型,预测腋窝淋巴结转移风险,并在验证集中验证。受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线用于评估诊断性能,校正曲线和Hosmer-Lemeshow检验用于评估预测值与实际列线图预测值的一致性。结果:肿瘤针状边缘(OR=4.16,95%CI:1.25~13.79)和淋巴门结构不清晰(OR=19.20,95%CI:1.98~186.36)是外侧象限乳腺癌患者发生腋窝淋巴结转移的独立危险因素。据此构建预测外侧象限乳腺癌腋窝淋巴结转移的列线图模型。ROC曲线显示,训练集的曲线下面积(area under curve,AUC)为0.74(0.62~0.86),验证集AUC为0.73(0.62~0.84)。训练集和验证集的Hosmer-Lemeshow检验分别为P=0.570和P=0.552。结论:超声有助于术前外侧象限乳腺癌患者腋窝淋巴结转移情况的评估;基于Logistic回归构建的列线图预测模型具有良好的安全性、可靠性和实用性。
