换一批BRAFV600E基因联合增强CT的列线图模型对TI-RADS 3类及以上甲状腺结节良恶性鉴别诊断的价值
Value of a column-line diagram model incorporating BRAFV600E gene and enhanced CT in the differential diagnosis of thyroid nodules categorized as TI-RADS 3 and above
摘要目的 构建BRAFV600E基因突变和增强CT特征的TI-RADS 3类及以上甲状腺结节良恶性预测模型,并评估其诊断效能.方法 回顾性分析2022年10月～2024年2月安徽医科大学附属巢湖医院收治的251例TI-RADS 3类及以上甲状腺结节患者的资料,以超声引导下细针穿刺细胞学及术后病理结果为"金标准",其中良性结节177个,恶性结节74个.通过LASSO回归法筛选变量和选择预测因子,并建立预测模型.结果 采用LASSO回归法选取4个变量,分别为年龄、BRAFV600E基因、增强CT中的边界模糊、包膜不连续特征,基于这些变量构建BRAFV600E基因突变联合增强CT预测模型并进一步验证.联合预测模型的AUC为0.816,高于单独增强CT预测模型(AUC=0.755),差异有统计学意义(P<0.05).联合预测模型的敏感度为88.7％,特异度为63.5％,准确度为81.7％,Hosmer-Lemeshow拟合检验P=0.4564.联合预测模型与单独增强CT预测模型相比的净重新分类指数为0.308(0.151～0.465)(P<0.001),综合判别改善指数为0.114(0.060～0.167)(P<0.001).决策曲线分析及校正曲线显示联合预测模型有较高的预测性能.结论 BRAFV600E基因联合增强CT特征的列线图模型对甲状腺TI-RADS 3类及以上良恶性结节的鉴别具有较高的诊断价值.
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关键词
甲状腺结节BRAFV600E基因增强CT列线图模型验证净重新分类指数thyroid noduleBRAFV600E geneenhanced CTcolumn line drawing modelvalidationnet reclassification index
栏目名称
DOI
10.12122/j.issn.1674-4500.2024.06.07
发布时间
2024-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
安徽高校自然科学研究项目（KJ2021ZD0033）
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