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基于二维超声图像特征的预测模型及评分系统诊断早期子宫内膜癌的临床价值
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作者 姜鑫 周慧丽 《临床超声医学杂志》 2025年第1期53-58,共6页
目的基于二维超声图像特征构建早期子宫内膜癌(EC)预测模型及评分系统,并探讨其临床应用价值。方法选取我院经病理证实的子宫内膜病变患者475例,其中良性组355例,早期EC组120例,依据7∶3比例随机分为训练集(333例)和验证集(142例),记录... 目的基于二维超声图像特征构建早期子宫内膜癌(EC)预测模型及评分系统,并探讨其临床应用价值。方法选取我院经病理证实的子宫内膜病变患者475例,其中良性组355例,早期EC组120例,依据7∶3比例随机分为训练集(333例)和验证集(142例),记录患者临床资料、二维超声及血清肿瘤标志物检测结果,比较训练集中良性组与早期EC组上述参数的差异;采用多因素Logistic回归分析筛选预测早期EC的独立危险因素,以此构建预测模型,并根据模型中各变量的回归系数赋值构建评分系统。绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估预测模型和评分系统的区分度,采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评估预测模型的校准度,并进行内部验证。结果训练集中良性组与早期EC组阴道流血、阴道流液、绝经、糖尿病、高血压占比,以及内膜厚度、宫腔积液、内膜与肌层分界、血流情况、血清人附睾蛋白4、糖类抗原125、糖类抗原199、糖类抗原50比较,差异均有统计学意义(均P<0.05)。Logistic回归分析显示,阴道流血、绝经、内膜厚度、宫腔积液、内膜与肌层分界、血流情况均为预测早期EC的独立危险因素(均P<0.05),以此构建早期EC的预测模型及评分系统。ROC曲线分析显示,预测模型、评分系统在训练集和验证集的区分度均良好,曲线下面积分别为0.935(95%可信区间:0.903~0.966)、0.914(95%可信区间:0.874~0.954)和0.909(95%可信区间:0.848~0.969)、0.830(95%可信区间:0.750~0.911);Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示,预测模型在训练集和验证集的校准度均良好(χ^(2)=3.876、2.849,P=0.868、0.943)。预测模型与评分系统在训练集和验证集的曲线下面积比较差异均无统计学意义。结论基于二维超声图像特征构建的预测模型及评分系统对早期EC有良好的诊断效能,可为临床早期诊治提供依据。 展开更多
关键词 超声检查 二维 子宫内膜癌 LOGISTIC回归模型 评分系统
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