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基于胸腔积液生物标志物和CT征象的肺癌风险模型的建立与验证
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作者 涂宇琴 吴燕 +2 位作者 陆云峰 陈特 毕小云 《国际检验医学杂志》 CAS 2021年第18期2228-2233,共6页
目的利用生物标志物与CT征象建立肺癌风险模型,以期为伴有胸腔积液的肺部良恶性病变的诊断提供依据。方法纳入1664例胸腔积液患者中筛选出训练集460例,验证集134例,根据临床-放射学及实验室参数纳入20个危险因素。通过多因素Logistic回... 目的利用生物标志物与CT征象建立肺癌风险模型,以期为伴有胸腔积液的肺部良恶性病变的诊断提供依据。方法纳入1664例胸腔积液患者中筛选出训练集460例,验证集134例,根据临床-放射学及实验室参数纳入20个危险因素。通过多因素Logistic回归分析建立两个列线图模型(模型1、模型2),并对模型进行外部验证。用曲线下面积(AUC)来量化模型预测区分能力,以Delong检验进行AUC的比较,并通过校准曲线和决策曲线分析评价模型及其临床应用价值。结果通过多因素Logistic回归分析,肿瘤病史,胸腔积液癌胚抗原(CEA)、细胞角蛋白19片段(CYFRA21-1)、清蛋白/球蛋白比值(A/G),以及肿块最大直径、空气支气管征、分叶征和血管集束征为肺癌的危险因素。模型1与模型2在训练集中AUC分别为0.979(95%CI:0.968~0.991)和0.932(95%CI:0.909~0.955),两组AUC比较,差异有统计学意义(P<0.001);在验证集中AUC分别为0.911(95%CI:0.861~0.961)和0.846(95%CI:0.776~0.917),两组AUC比较,差异有统计学意义(P=0.009)。在诊断分类表中两个模型的正确分类比例分别为86.6%和82.1%。决策曲线分析表明在50%的阈值概率下模型1的净效益为45.0%,模型2为39.8%,并且在校准曲线中前者的预测值与实际值显示了更好的一致性。结论通过验证,胸腔积液生物标志物和CT征象结合构建的模型可用于评估伴有胸腔积液的肺部病变的癌症风险。 展开更多
关键词 胸腔积液 生物标志物 CT征象 肺癌 风险模型
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