B超特征预测甲状腺乳头状癌统计学模型应用价值分析

目的探讨和分析基于B超特征预测甲状腺乳头状癌的统计学模型在不同大小结节中的诊断价值。方法将2015年1月—2022年8月在福建省福清市第二医院和福建省福清市医院进行临床诊治的1385例甲状腺乳头状癌(papillary thyroid carcinoma,PTC)纳入研究范围,以PTC患者500例、良性病变患者192例进行统计学模型的随机选择验证。分析临床特征与5种超声特征相匹配度,同时计算和分析单一指标诊断恶性情况及95%置信区间。超声特征包括回声(ECHO)、高宽比(aspect ratio,AR)>1 cm、不规则边缘(irregular edges,IRE)、微钙化(microcalcification,MCAL)、甲状腺囊侵犯(thyroid cyst invasion,TCI)。结果结节超声特征与PTC的单因素和多因素Logistic回归分析结果表明,AR和TCI的OR值明显高于其他超声特征。PTC结节大小与超声特征关联分析结果表明,≥0.3 cm组IRE模式随着结节大小的增加而减少。四组AR的OR值相似,回声焦点(echo focus,EF)和TCI的OR值随着结节大小的增加而增加。不同结节大小患者模型的AUC分析结果表明<0.5 cm组及≥0.5 cm组中AUC分别为0.838和0.882。超声特征数量模型的概率分析结果表明,基于B超特征预测甲状腺乳头状癌的统计学模型PTC指示风险优于2015年美国甲状腺学会(American Thyroid Association,ATA)指南。结论本研究模型准确计算出针对各个超声特征的风险概率,具有更多超声特征的结节恶性概率明显更高。应用ECHO、AR、MCAL、TCI和结节大小的建立的模型可以为预测PTC提供较高的准确度。