预测恶性孤立性肺结节logistic回归诊断模型的建立

目的:建立一个预测孤立性肺结节恶性可能性的logistic回归模型,为临床诊断提供参考。方法:回顾性分析温州医科大学附属舟山医院2012年1月至2015年12月期间经胸部CT检查发现且有手术病理证实的良性孤立性肺结节患者90例和2013年1月至2013年12月期间经胸部CT检查发现且有手术病理证实的恶性孤立性肺结节患者122例,共计212例的临床资料和CT影像资料。多因素回归分析得出孤立性肺结节恶性可能性的独立预测因素,建立logitic回归预测模型,并用另外242例有明确病理诊断的孤立性肺结节患者验证此logistic回归预测模型。结果:212例孤立性肺结节患者中58%的结节为恶性,42%为良性。Logistic回归分析显示结节类型、边界清楚、分叶、毛刺、胸膜牵拉征等特征在良性结节与恶性结节间差异均有统计学意义(P<0.05),是孤立性肺结节恶性的独立预测因素。预测模型为:P=e^x/(1+e^x),X=-1.252-(0.741×混杂磨玻璃结节)-(3.712×实性结节)+(2.301×边界清楚)+(1.589×分叶征)+(1.269×毛刺征)+(1.528×胸膜牵拉征),e为自然对数。此模型的灵敏度为81.8%,特异度为85.7%,阳性预测值为88.2%,阴性预测值为78.3%。结论:本研究建立的预测模型能准确评估孤立性肺结节恶性可能性,能为孤立性肺结节的临床诊断提供依据。