换一批基于临床可视化参数建立肺磨玻璃结节生长预测模型
A Growth Prediction Model of Pulmonary Ground-Glass Nodules Based on Clinical Visualization Parameters
摘要目的 应用三维重建技术提取临床可视化参数,建立持续存在的肺磨玻璃结节(GGN)生长预测模型,并验证该模型对GGN生长的预测效能.方法 回顾性分析2015 年3 月至2022 年12 月浙江省舟山医院肺结节联合门诊规律随访的肺GGN共354 例.利用3D Slicer软件半自动分割提取结节的定量影像学特征,根据随访结果将结节分为稳定组和增长组,按7∶3 比例采用简单随机法分为训练集和测试集.采用临床和影像学特征参数建立预测模型,并在验证集中检验预测模型的预测效能.结果 共纳入男119 例、女235 例,中位年龄55.0(47.0,63.0)岁,平均随访(48.4±16.3)个月,训练集247 例、验证集107 例.二元Logistic回归分析结果表明年龄(95%CI =1.010～1.092,P =0.015)和质量(95%CI = 1.002～1.067,P=0.035)是影响结节增长的独立预测因素.由于结节质量M =V×(平均CT值+1000)×0.001(M为质量,V为体积),球体体积V =3/4πR3(R为半径),因此,最终选择年龄、二维直径、平均CT值构建logit回归风险预测模型,预测模型为:ln[P/(1-P)]=-1.300 +0.043×年龄+0.257×二维直径+0.007×平均CT值.应用拟合优度检验检验模型对验证集中观察数据的拟合程度(χ2 =4.515,P =0.808),预测模型校验图显示,受试者工作特征曲线下面积为0.702.结论 患者年龄和结节质量是促进肺部GGN增长的独立危险因素,本研究建立并验证了预测GGN生长可能性的模型,可为后续GGN管理策略的制定提供有效依据.
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