孤立性肺結(jié)節(jié)良惡性判斷數(shù)學預測模型的建立與驗證.pdf

1、目的：
　　將與孤立性肺結(jié)節(jié)(solitary pulmonary nodules，SPN)性質(zhì)相關(guān)的臨床資料與影像資料，經(jīng)過統(tǒng)計學方法（單因素和多因素）分析，探究建立與驗證一種能夠針對孤立性肺結(jié)節(jié)良惡性質(zhì)的判斷，起預測作用的數(shù)學模型。為判斷孤立性肺結(jié)節(jié)的良惡性質(zhì)，提供客觀的模型支持，減少醫(yī)生自身的理論水平、臨床經(jīng)驗、判斷能力等人為因素的影響，指導醫(yī)生做出針對孤立性肺結(jié)節(jié)下一步干預措施的選擇。
　　方法：
　　回顧性收

2、集2005年1月至2014年12月期間，在青島市市立醫(yī)院集團經(jīng)手術(shù)或非手術(shù)方式活檢，獲得明確病理診斷的孤立性肺結(jié)節(jié)患者資料356例（A組）。每一個病例的資料收集包括臨床資料、影像學資料。臨床資料包含患者的基本信息：年齡、性別;現(xiàn)病史：患者的癥狀、病程（月）;既往病史：腫瘤病史、合并肺部疾病史（慢性阻塞性肺疾病、特發(fā)性肺纖維化）;個人史：吸煙史（年）及吸煙量（支/日）;腫瘤家族史。影像學資料，即結(jié)節(jié)的影像表現(xiàn)描述，包括結(jié)節(jié)的生長位置，最大

3、直徑，是否存在鈣化，邊界清楚與否，有無空洞、毛刺、分葉，有無胸膜牽拉征、血管集束征。綜合上述資料，通過邏輯回歸分析篩選出可獨立影響孤立性肺結(jié)節(jié)良惡病理性質(zhì)的因素，構(gòu)建可預判孤立性肺結(jié)節(jié)良惡性質(zhì)的數(shù)學模型。另外收集2015年1月至2017年12月期間，在青島市市立醫(yī)院集團獲得明確病理診斷的孤立性肺結(jié)節(jié)患者資料84例（B組），通過B組資料繪制ROC曲線，計算曲線下面積(AUC)，以檢驗該模型的預測能力，驗證該模型對孤立性肺結(jié)節(jié)良惡性判斷的敏

4、感性和特異性。
　　結(jié)果：
　　通過對A組病例的資料進行單因素分析發(fā)現(xiàn)，惡性肺結(jié)節(jié)患者的年齡、個人史、既往病史、腫瘤家族史，以及結(jié)節(jié)的部分影像學特征，與良性肺結(jié)節(jié)患者之間的差異有統(tǒng)計學意義(P＜0.05)。多因素研究通過Logistic回歸分析發(fā)現(xiàn)，惡性肺結(jié)節(jié)患者的年齡、既往病史，以及結(jié)節(jié)的部分影像學特征，與良性肺結(jié)節(jié)之間的差異有統(tǒng)計學意義(P＜0.05)，是判斷孤立性肺結(jié)節(jié)良惡性質(zhì)的獨立影響因素。所收集的數(shù)據(jù)作為研究的數(shù)據(jù)

5、支持，從而得到的預判孤立性肺結(jié)節(jié)良惡性質(zhì)的數(shù)學模型為：SPN惡性預測值=ex/(1+ex)，x=一3.059+（0.051×年齡）+（1.327×既往腫瘤病史）+（1.065×合并肺部疾病史）+（0.627×直徑）+（1.129×毛刺）+（0.932×分葉）+（-1.108×邊界清楚）+（-1.982×鈣化），其中e為自然對數(shù)。利用B組資料驗證該數(shù)學模型預測孤立性肺結(jié)節(jié)良惡性的靈敏度為89.8％,特異度為80.0％，陽性預測值為91.4

6、％，陰性預測值為76.9％。本研究所得的數(shù)學預測模型曲線下面積為0.855±0.027。
　　結(jié)論：
　　在所收集的資料中，患者的年齡、個人史、既往病史、腫瘤家族史，以及結(jié)節(jié)的部分影像學特征，均與孤立性肺結(jié)節(jié)的良惡性質(zhì)相關(guān)。這其中，患者的年齡、既往病史，以及結(jié)節(jié)的最大直徑，是否存在鈣化，邊界清楚與否，是否出現(xiàn)毛刺、分、葉，均能夠獨立影響孤立性肺結(jié)節(jié)的良惡性質(zhì)。在本文的研究中，主要從這些獨立影響因素出發(fā)，構(gòu)建了能夠預判孤立性肺