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题名表现为磨玻璃结节的孤立性肺结节诊断模型的建立
被引量：9
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作者
喻微
陈天翔
续力云
王兆宇
曹捍波
张永奎
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机构
温州医科大学附属舟山医院胸心外科
上海交通大学附属胸科医院胸外科
舟山市肺癌研究中心
温州医科大学附属舟山医院病理诊断中心
温州医科大学附属舟山医院放射诊断中心
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出处
《中国医学影像学杂志》
CSCD
北大核心
2017年第6期435-440,共6页
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基金
国家卫生计生委科学研究基金-浙江省医药卫生重大科技计划(省部共建计划)(WKJ2014-2-021)
浙江省科技厅公益技术社会发展项目(2015C33254)
国家自然科学基金青年基金项目(81301996)
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文摘
目的探讨表现为磨玻璃结节(GGN)的恶性孤立性肺结节(SPN)的独立预测因子,并建立一个预测模型。资料与方法回顾性研究2014年1月—2015年12月上海交通大学附属胸科医院经病理证实的362例(A组)表现为GGN的SPN患者的临床和CT影像特征,筛选出恶性SPN的独立预测因子并建立预测模型。同时收集温州医科大学附属舟山医院119例SPN患者作为B组,用于验证模型诊断效能。结果多因素Logistic回归分析筛选出边界清楚(OR=6.274,P<0.01)、边缘光滑(OR=0.391,P<0.01)、分叶征(OR=3.387,P<0.01)、胸膜牵拉征(OR=2.430,P<0.01)及空泡征(OR=3.076,P<0.01)为恶性SPN患者的独立预测因子。根据独立预测因子建立的模型受试者工作特性(ROC)曲线下面积为0.859(95%CI:0.804~0.903),诊断准确率85.92%,敏感度91.03%,特异度81.97%,阳性预测值92.03%,阴性预测值73.53%。结论本研究筛选出表现为GGN的恶性SPN的独立预测因子,并建立了可用于准确鉴别SPN的预测模型,可为SPN的早期诊断提供帮助。
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关键词
结节病
肺
肺肿瘤
体层摄影术
螺旋计算机
LOGISTIC模型
预测
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Keywords
Sarcoidosis
pulmonary
Lung neoplasms
Tomography
spiral computed
Logistic models
Forecasting
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分类号
R816.41
[医药卫生—放射医学]
R445
[医药卫生—影像医学与核医学]
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