基于高分辨率CT扫描的孤立性肺结节高危预测模型的建立与验证

Establishment and validation of a prediction model for high-risk patients with solitary pulmonary nodules based on high-resolution CT scans

二维码有效期 120s

摘要目的:筛选孤立性肺结节(SPN)高危病变的高分辨率CT危险特征因素,建立SPN高危预测模型,并对模型进行内部验证.方法:回顾性分析317例SPN患者的胸部影像学征象,采用随机分组的方法按约6:4比例分为训练集和验证集,通过单因素及多因素分析Logistic逐步回归法筛选出与高危SPN相关的独立危险因素,建立预测模型;通过验证集数据对建立的模型进行验证,绘制受试者工作特征曲线(ROC),评估模型预测价值.结果:单因素分析显示影像学征象位置、结节最大径、CT值、毛刺征、空泡征、分叶征与SPN是否高危存在统计学差异(P<0.05),边界与SPN是否高危无统计学差异(P>0.05).多因素分析显示位置、结节最大径、CT值、分叶征4个因素是SPN高危的独立预测因子(P<0.05).通过训练集构建的预测模型为P=ex/(1+ex),其中e为自然对数,x=-7.767+(2.821×位置)+(0.391×结节最大径)-(0.003×CT值)+(3.576×分叶).训练集受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.932,95％CI为0.892～0.973,最佳截点值为T=0.208,敏感度为91.7％,特异性为85.6％.验证集AUC为0.911,95％CI为0.847～0.975,最佳截点值为T=0.268,敏感度为78.8％,特异性为93.1％.结论:位置、结节最大径、CT值、分叶征是判断SPN高危的独立影响因素,其建立的数学预测模型准确性较高,可在临床进行推广应用.