基于数理医学模型检测肺肿物良恶性的预测研究

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背景:随着人们预防及筛查意识的普及、影像学检查水平的发展,肺肿物的发现也随之增加。肺肿物良恶性的准确鉴别,对于及时采取合适的临床干预是非常关键的。目前肺肿物良恶性评估的准确性极大程度取决于医生个人的临床经验、诊疗水平,不可避免地存在漏诊、过度干预等问题。因此,数学预测模型应运而生,量化的恶性概率数值能更加客观地指导肺肿物的随访和诊治,克服经验医学的缺陷。目的:根据所收集的肺肿物患者的临床特征及部分影像学特点,分析肺恶性肿瘤的独立危险因素,评估及比较国外两种数学模型预测良恶性的准确性,进一步说明其在国人中的临床应用价值。方法:收集2013年5月至2015年9月期间浙江大学医学院附属邵逸夫医院385例病理诊断明确的肺肿物患者的临床特征及影像资料,并回顾性分析它们在良恶性患者中的分布差异。通过单因素方差分析、卡方检验等统计学方法分析良恶性肺肿物的独立危险因素,计算Mayo Clinic. Veterans Affairs两种模型的ROC曲线下面积,探索两种模型对孤立性肺结节(SPN)、直径大于30mm的肺团块及转移性肺癌预测的准确性。结果:单因素分析显示确诊年龄、直径大小在良性肺肿物、原发恶性肺癌、转移性肺癌之间的差异有统计学意义(P<0.05),而戒烟年数长短无统计学差异,进一步组间分析发现确诊年龄仅在良性肺肿物、原发性肺癌之间存在显著性差异。卡方检验显示是否位于上叶、有无毛刺征、既往有无恶性肿瘤史、肿物大小在良性肺肿物、原发恶性肺癌、转移性肺癌三组之间的差异有统计学意义(P<0.05)。而性别、有无吸烟史在三组之间的差异无统计学意义。Mayo Clinic模型的ROC曲线下的面积为0.653,VA模型的ROC曲线下的面积为0.554,说明模型预测准确性尚可,Mayo Clinic模型预测效能更佳。结论:根据ROC曲线下面积,Mayo Clinic及VA model的预测准确性尚可,临床上可用于肺肿物良恶性的初步筛查评估,对临床医生具有参考意义;Mayo Clinic模型的预测价值较VA模型更佳;无论是孤立性肺结节还是直径大于30mm的肺团块,模型的预测效能没有显著性差别(P>0.05),说明两种数学模型不仅可用于预测孤立性肺结节良恶性,对肺团块同样适用。
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