基于超声特征的列线图模型鉴别诊断膀胱隆起样病变良恶性的价值

目的构建基于超声特征的列线图模型,探讨其鉴别诊断良、恶性膀胱隆起样病变的价值。资料与方法回顾性分析2016年1月—2022年1月四川省人民医院经手术病理证实的膀胱隆起样病变538例(良性84例,恶性454例)的超声资料,对膀胱病变超声特征(病灶部位、数目、最大径线、回声、形态、基底、钙化、彩色多普勒血流显像信号)及患者简要临床指标(性别、年龄、泌尿系恶性肿瘤史、肉眼血尿)行Logistic单因素及多因素回归分析,筛选出独立预测因子,并构建预测模型。通过Bootstrap重抽样进行内部验证。绘制受试者工作特征曲线、校正曲线、临床决策曲线评估模型。结果单因素及多因素Logistic回归分析结果显示,性别(OR=1.822,P=0.038)、年龄(OR=1.044,P=0.000)、病灶部位(OR=0.359,P=0.000)、血流信号(OR=2.052,P=0.007)是预测恶性膀胱隆起样病变的独立因素,基于单因素结果构建的列线图预测模型的曲线下面积为0.780,敏感度为72.91%,特异度为71.43%,准确度为72.68%。校正曲线显示模型的一致性较好。临床决策曲线显示临床净获益良好。结论基于超声特征和简要临床指标构建的列线图模型鉴别诊断良、恶性膀胱隆起样病变具有较高的准确度和潜在的临床应用价值。

基于临床与超声特征构建的列线图模型在超声医师修饰甲状腺中国(超声)甲状腺影像报告和数据系统分类结果中的应用价值

目的分析基于甲状腺临床与超声特征构建的列线图模型在超声医师修饰甲状腺中国(超声)甲状腺影像报告和数据系统(C-TI-RADS)分类结果中的应用价值。方法回顾性分析2021年1月—2022年12月四川省人民医院(训练集,n=841)以及四川绵阳四0四医院(外部验证集,n=295)外科手术切除的甲状腺结节患者的临床病理及超声资料,并利用术前甲状腺超声进行甲状腺结节C-TI-RADS分类。通过单因素及多因素Logistic回归分析在训练集中筛选独立预测因子并构建列线图模型,通过Bootstrap重抽样进行内部验证;四川绵阳四0四医院超声医师根据构建的列线图模型进行外部验证。绘制受试者工作特征(ROC)曲线及校准曲线,评估模型效能及在超声医师修饰C-TI-RADS分类结果中的临床价值。结果单因素及多因素Logistic回归分析结果显示,性别、年龄、结节最大径、结节数目、颈部淋巴结超声异常和C-TI-RADS分类是预测超声医师修饰C-TI-RADS分类结果的独立因素(P<0.05)。基于上述因素构建的列线图模型的一致性指数为0.842(95%CI:0.816~0.867),曲线下面积(AUC)为0.842,基于最佳截断值的敏感度为92.9%,特异度为63.7%,准确率为75.9%。在训练集和外部验证集中,构建的列线图模型的预测结果与实际情况均具有较好的一致性。结论基于甲状腺临床与超声特征构建的列线图模型在超声医师修饰C-TI-RADS分类结果中显示出良好的预测准确性,具有潜在的临床应用价值。

基于SEER数据库构建高危PTMC的诊断模型与验证

目的:探讨高危甲状腺微小乳头状癌(papillary thyroid microcarcinoma,PTMC)的风险预测因子,构建可靠的列线图诊断模型并验证。方法:回顾性分析2004至2015年SEER数据库中手术治疗的PTMC患者(训练集)以及2020至2022年四川省人民医院甲状腺诊疗中心诊治的甲状腺微小结节患者(外部验证集)的临床病理及超声影像资料。验证集中,利用logistic回归分析高危PTMC的风险预测因子,构建列线图诊断模型并采用内部验证集和外部验证集分别进行验证。再根据术前超声影像学特征进行间接评估,探讨术前超声影像学特征预测高危PTMC的可行性与可靠性。结果:训练集纳入患者1552例,外部验证集纳入患者516例。训练集中筛选出高危PTMC的独立危险因素为性别(男性)、年龄(≤55岁)、结节数目(多灶)、包膜侵犯,颈部淋巴结异常(P<0.05),构建出的列线图C指数为0.946。在训练集及外部验证集中,该列线图模型的预测结果与实际情况均具有较好的一致性。基于超声影像特征诊断高危PTMC的受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)的曲线下面积(area under the curve,AUC)值为0.931(95%CI=0.910~0.953),与基于病理特征诊断的AUC值具有较高的一致性(κ=0.611,P<0.05)。结论:本研究构建的高危PTMC诊断模型具有较好的预测效应,利用术前超声影像学特征预测高危PTMC具有一定的临床可行性及临床应用价值。