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基于超声指标的甲状腺结节良恶性Nomogram预测模型的建立与验证
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作者 阿衣尔红 陈志远 +3 位作者 韩立明 周文秀 魏星 张旭胜 《联勤军事医学》 CAS 2024年第8期672-677,共6页
目的 建立基于超声指标的甲状腺结节良恶性Nomogram预测模型并进行验证。方法 收集2021-04/2023-07月在作者医院行甲状腺结节手术、病历完整且术后甲状腺结节良恶性病理诊断明确的423例患者的临床资料。根据入院时间将患者分为模型组(n=... 目的 建立基于超声指标的甲状腺结节良恶性Nomogram预测模型并进行验证。方法 收集2021-04/2023-07月在作者医院行甲状腺结节手术、病历完整且术后甲状腺结节良恶性病理诊断明确的423例患者的临床资料。根据入院时间将患者分为模型组(n=296)和验证组(n=127)。收集所有患者的一般资料、常规超声、实时弹性成像与超声造影检查结果。根据病理检查结果将模型组患者分为良性组(n=93)与恶性组(n=203),比较两组患者的一般资料、常规超声、实时弹性成像及超声造影指标,以最小绝对值收敛和选择算子算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归筛选潜在变量后行多因素Logisitic回归,然后建立Nomogram预测模型并进行验证。结果 多因素Logistic回归分析结果显示:年龄、结节数目、结节纵横比、结节边界、平均弹性值(elasticity mean,Emean)、均匀度、峰值强度(peak intensity,PI)、曲线下面积(area under the curve,AUC)为甲状腺结节良恶性的独立影响因素(P均<0.05)。根据多因素回归分析结果,以R软件建立列线图模型。受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析结果显示模型组列线图预测甲状腺结节良恶性的AUC为0.836,95%置信区间(confidence interval,CI)为0.787~0.886,特异度为68.80%,灵敏度为81.80%;验证组列线图预测甲状腺结节的良恶性的AUC为0.808,95%CI为0.752~0.863,特异度为72.00%,灵敏度为82.10%。校准曲线分析结果显示:模型组与验证组的预测曲线与标准曲线基本拟合。决策曲线结果显示当模型预测值为18.20%~88.50%时患者净获益率>0。结论 甲状腺结节的良恶性与年龄、结节数目、结节纵横比等因素有关,基于超声指标的Nomogram预测模型可预测甲状腺结节的良恶性。 展开更多
关键词 超声指标 甲状腺结节 良性 恶性 甲状腺癌 多因素分析 Nomogram预测模型
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