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实性孤立性肺结节诊断模型的建立
被引量：
21
1
作者
喻微
叶波
+8 位作者
续力云
王兆宇
乐涵波
王善军
曹捍波
柴振达
陈志军
罗清泉
张永奎
《中国肺癌杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期705-710,共6页
背景与目的孤立性肺结节(solitary pulmonary nodule,SPN)是一个常见并富有挑战性的临床问题,其中尤以实性SPN为甚,本研究旨在建立实性SPN临床预测模型。方法回顾性分析2015年1月-2015年12月上海胸科医院胸外科经手术病理证实的实性SPN...
背景与目的孤立性肺结节(solitary pulmonary nodule,SPN)是一个常见并富有挑战性的临床问题,其中尤以实性SPN为甚,本研究旨在建立实性SPN临床预测模型。方法回顾性分析2015年1月-2015年12月上海胸科医院胸外科经手术病理证实的实性SPN患者317例(A组),分析其临床和计算机断层扫描(computed tomography,CT)影像特征:年龄、性别、吸烟史、肿瘤家族史、肿瘤既往史、结节直径、位置(上叶或者非上叶,左肺或者右肺)、边界清楚、边缘光滑、分叶征、毛刺征、血管集束征、胸膜牵拉征、空气支气管征、空泡征、空洞和钙化。通过单因素和多因素分析,寻找恶性实性SPN的独立预测因子,并建立临床预测模型。随后,利用温州医科大学附属舟山医院经手术病理证实的139例实性SPN患者作为B组,用于验证本模型的诊断效能,并绘制受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)。结果多因素Logistic回归分析筛选出年龄、肿瘤家族史、肿瘤既往史、边界清晰、分叶、毛刺、空气支气管征及钙化为恶性实性SPN患者的独立预测因子。利用筛选出的预测因子建立的诊断模型ROC曲线下面积为0.922(95%CI:0.865-0.961),本模型的诊断准确率是84.89%,敏感性是90.41%,特异性是78.79%,阳性预测值是80.50%,阴性预测值是88.14%。结论本研究建立的预测模型能较准确的诊断实性SPN,可为SPN患者的诊断提供有利帮助。
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关键词
孤立性肺结节
预测模型
独立预测因子
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职称材料
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
2
作者
喻微
陈天翔
+3 位作者
续力云
王兆宇
曹捍波
张永奎
《中国医学影像学杂志》
CSCD
北大核心
2017年第6期435-440,共6页
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...
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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职称材料
题名
实性孤立性肺结节诊断模型的建立
被引量：
21
1
作者
喻微
叶波
续力云
王兆宇
乐涵波
王善军
曹捍波
柴振达
陈志军
罗清泉
张永奎
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
温州医科大学
附属
舟山
医院
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
出处
《中国肺癌杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期705-710,共6页
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)(No.WKJ2014-2-021)
浙江省科技厅公益技术社会发展项目(No.2015C33254)
上海市卫生局局级青年课题(No.20134y126)资助~~
文摘
背景与目的孤立性肺结节(solitary pulmonary nodule,SPN)是一个常见并富有挑战性的临床问题,其中尤以实性SPN为甚,本研究旨在建立实性SPN临床预测模型。方法回顾性分析2015年1月-2015年12月上海胸科医院胸外科经手术病理证实的实性SPN患者317例(A组),分析其临床和计算机断层扫描(computed tomography,CT)影像特征:年龄、性别、吸烟史、肿瘤家族史、肿瘤既往史、结节直径、位置(上叶或者非上叶,左肺或者右肺)、边界清楚、边缘光滑、分叶征、毛刺征、血管集束征、胸膜牵拉征、空气支气管征、空泡征、空洞和钙化。通过单因素和多因素分析,寻找恶性实性SPN的独立预测因子,并建立临床预测模型。随后,利用温州医科大学附属舟山医院经手术病理证实的139例实性SPN患者作为B组,用于验证本模型的诊断效能,并绘制受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)。结果多因素Logistic回归分析筛选出年龄、肿瘤家族史、肿瘤既往史、边界清晰、分叶、毛刺、空气支气管征及钙化为恶性实性SPN患者的独立预测因子。利用筛选出的预测因子建立的诊断模型ROC曲线下面积为0.922(95%CI:0.865-0.961),本模型的诊断准确率是84.89%,敏感性是90.41%,特异性是78.79%,阳性预测值是80.50%,阴性预测值是88.14%。结论本研究建立的预测模型能较准确的诊断实性SPN,可为SPN患者的诊断提供有利帮助。
关键词
孤立性肺结节
预测模型
独立预测因子
Keywords
Solitary pulmonary nodules（SPNs）
Prediction model
Independent predictors
分类号
R734.2 [医药卫生—肿瘤]
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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
2
作者
喻微
陈天翔
续力云
王兆宇
曹捍波
张永奎
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
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
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)
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。
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
Keywords
Sarcoidosis
pulmonary
Lung neoplasms
Tomography
spiral computed
Logistic models
Forecasting
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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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
实性孤立性肺结节诊断模型的建立
喻微
叶波
续力云
王兆宇
乐涵波
王善军
曹捍波
柴振达
陈志军
罗清泉
张永奎
《中国肺癌杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2016
21
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下载PDF
职称材料
2
表现为磨玻璃结节的孤立性肺结节诊断模型的建立
喻微
陈天翔
续力云
王兆宇
曹捍波
张永奎
《中国医学影像学杂志》
CSCD
北大核心
2017
9
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