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10.3969/j.issn.2095-0616.2020.03.055

基于高频超声声像图特征构建的Logistic回归模型对甲状腺结节良恶性的诊断价值

引用
目的 探讨基于高频超声声像图表现构建的多因素Logistic回归模型对甲状腺结节良恶性鉴别诊断的价值.方法 回顾性分析我院2016年3月~ 2019年3月收治的甲状腺占位病变经超声检查和病理确诊患者102例,其中为良性结节患者67例,为恶性结节患者35例.采用单因素方差分析筛选出良恶性结节中高频超声声像图的差异,再采用多因素Logistic回归分析确定评价甲状腺恶性结节的声像图独立因素,构建ROC曲线判断该模型的诊断效能.结果 多因素Logistic回归分析结果显示,边界模糊、纵横比≥1、低回声和微钙化是鉴别甲状腺结节良恶性的独立因素.Logistic回归模型预测方程为Y=2.76X1+ 1.68X2+ 1.19X3+ 1.73X4-3.79,该模型对甲状腺恶性结节预测的灵敏度为88.57%,特异度为91.04%,准确度为90.20%,ROC曲线AUC为0.885.结论 高频超声声像图边界不清、纵横比≥1、微钙化和低回声是对甲状腺良恶性结节具有鉴别意义的特征性变量,综合这些特征对甲状腺癌有较高的诊断价值.

甲状腺结节、高频超声、声像图特征、Logistic回归模型、受试者操作特征曲线

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R445.1(诊断学)

广东省汕头市第二批医疗卫生科技计划项目汕府科[2019]70号-18

2020-06-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

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2095-0616

11-6006/R

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2020,10(3)

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