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题名恶性孤立性肺微小结节的独立预测因子及预测模型
被引量：6
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作者
朱颖
许攀峰
姚亚克
潘建芳
周建英
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机构
浙江大学附属第一医院呼吸内科
浙江金华广福医院呼吸内科
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出处
《中国肿瘤临床》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期497-502,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(编号:81472171)
浙江省自然科学基金项目(编号:LY18H160016)资助~~
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文摘
目的:对恶性孤立性肺微小结节(solitary pulmonary nodule,SPN)(直径≤10 mm)进行回顾性分析,找出微小SPN的独立预测因子并建立预测模型。方法:选取2012年6月至2014年3月浙江大学附属第一医院102例有明确病理诊断微小SPN患者(A组)的临床数据,进行单因素、二元Logistic回归分析,总结出恶性微小SPN的独立预测因子并建立预测模型。另外收集浙江金华广福医院2015年1月至2017年8月行微小SPN手术并取得病理诊断结果的患者10例(B组),验证本模型的诊断效能,并与经典模型梅奥诊所模型(Mayo Clinic Model)进行对比。结果:102例患者(A组)平均年龄为(55.31±10.77)岁;其中75.5%为恶性,24.5%为良性。无临床症状、CT影像结节位于上肺、结节直径>5 mm、结节边界不清楚、非规则球形、无钙化,上述6项因素为恶性微小SPN的独立预测因子。建立预测模型ROC曲线下面积为0.922,95%CI:0.857~0.986,对应的诊断敏感性为88.3%,特异性为84.0%。比梅奥诊所模型的诊断效果好。结论:本研究总结了恶性微小SPN的独立预测因子,预测模型能较好预测恶性微小SPN。
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关键词
孤立性肺结节
LOGISTIC回归分析
预测模型
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Keywords
solitary pulmonary nodules
Logistic regression analysis
prediction model
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分类号
R734.2
[医药卫生—肿瘤]
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