改良恶性风险指数在卵巢肿瘤术前诊断中的价值

目的:建立改良恶性风险指数(risk of malignancy index,RMI)模型,评价改良后RMI在卵巢肿瘤术前诊断中的诊断价值。方法:选择214例曾住院接受手术治疗的卵巢肿瘤患者为研究对象,恶性组69例,良性组145例。筛选诊断因子进而改良RMI计算模型;绘制改良前后RMI的受试者工作曲线(ROC),参数法对比RMI1～3改良前后的ROC曲线下面积;计算改良后RMI1-3的诊断界值。结果:绝经后状态、多囊、实性、CA125、异常肿瘤特异性生长因子(TSGF)为判断卵巢肿瘤性质的影响因子;增加TSGF改良RMI的计算方法后,RMI1～3的ROC曲线下面积均分别较改良前增加(均P<0.01)。改良后RMI的最佳诊断界值在200左右。结论:RMI经改良后提高了诊断效能,值得向临床推荐。

改良恶性风险指数在卵巢肿瘤良恶性鉴别诊断中的应用价值探讨

目的分析各预测因素对卵巢肿瘤良恶性鉴别的价值,探讨改良恶性风险指数（modifi ed risk of malignancy index,m RMI）鉴别卵巢肿瘤良恶性的效果。方法回顾性分析2010年1月至2017年1月北京大学第一医院妇产科首诊并手术治疗的1792例卵巢肿瘤患者的临床资料,统计多项临床指标在良恶性间的分布情况,根据ROC曲线（受试者工作特征曲线,receiver operating characteristic curve）分析四种恶性风险指数（risk of malignancy index,RMI）及各种改良方法的预测效果。结果四种RMI预测的敏感性为57.2%~62.8%,特异性为89.0%~91.9%,其中RMI 4的预测效果优于RMI 1、2、3;在四种RMI中加入新因素血流阻力指数（resistance index,RI）后,预测效果均得到显著改善,其中RMI 4改良后的效果最好,其敏感性和特异性分别达到77.0%和79.0%。结论 RMI对卵巢肿瘤良恶性的预测有较高价值;加入RI改良RMI后预测效果有显著提高,推荐改良恶性风险指数=（超声评分＋血流评分）×绝经状态评分×CA125（carbohydrate antigen 125,糖类抗原125）×肿瘤长径评分[m RMI=（U＋R）×M×CA125×S],以190为界值,大于界值者考虑为恶性。