典型文献
肺磨玻璃结节胸部CT影像特征及恶性Logistic多因素预测模型构建研究
文献摘要：
目的:探究不同性质肺磨玻璃结节(ground-glass nodule,GGN)的胸部CT影像特征,利用Logistic多因素回归分析筛选恶性结节的独立影响因素,为临床诊治肺磨玻璃结节提供依据.方法:选取2019年3月—2022年1月于哈尔滨工程大学医院、黑龙江省森工总医院经手术证实的180例肺磨玻璃结节患者,依据手术及病理检查结果将其分为良性组(n=85)及恶性组(n=95).收集年龄、性别、CT影像特征资料,进行单因素分析,然后将单因素分析对比差异具有统计学意义的指标纳入Logistic多因素分析,构建GGN恶性的预测模型.结果:经Logistic回归分析发现,高龄(≥65岁)、结节直径(≥16?mm)、mGGN、胸膜凹陷征、毛刺征是恶性结节的独立危险因素(OR>1,P<0.05).得出GGN恶性预测模型,Logisti(P)=-3.745+(0.563×高龄)+(0.567×结节直径)+(0.653×胸膜凹陷征)+(0.687×mGGN)+(0.732×毛刺征).结论:高龄(≥65岁)、结节直径(≥16?mm)、mGGN、胸膜凹陷征、毛刺征是恶性结节的危险因素,而且构建预测模型具有较高的临床应用价值.
文献关键词：
胸部CT影像;肺磨玻璃结节;性质鉴别;预测模型;Logistic多因素分析
中图分类号：
作者姓名：
李桂琴;邹若飞
作者机构：
哈尔滨工程大学医院放射科 黑龙江 哈尔滨 150000;黑龙江省森工总医院CT室 黑龙江 哈尔滨 150000
文献出处：
引用格式：
[1]李桂琴;邹若飞-.肺磨玻璃结节胸部CT影像特征及恶性Logistic多因素预测模型构建研究)[J].影像研究与医学应用,2022(18):59-61
A类：
Logisti,745+
B类：
肺磨玻璃结节,胸部,影像特征,多因素预测模型,预测模型构建,ground,glass,nodule,多因素回归分析,恶性结节,独立影响因素,临床诊治,哈尔滨工程大学,大学医院,黑龙江省,森工,总医院,经手,病理检查,分析对比,多因素分析,mGGN,胸膜凹陷征,毛刺征,临床应用价值,性质鉴别
AB值：
0.229943
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