论文部分内容阅读
目的: 近年来，随着影像学的发展，越来越多的肺小结节患者被发现。恶性孤立性肺结节是肺癌的早期表现之一，孤立性肺结节的良恶性鉴别诊断具有重要意义。有关肺部结节的诊治，美国胸科医师学会于2013年发布了肺癌指南第3版中提到了肺结节处理策略，国内于2015年4月正式发表《肺部结节诊治中国专家共识》。上述指南均推荐应用梅奥模型评估肺结节的恶性概率。利用这样定量的危险分层方法简单易行、准确可靠。 肿瘤标志物是目前临床上广泛使用的肿瘤良恶性鉴别指标之一。国内外的预测模型选测的研究因素主要来源于病史资料及影像学特征，没有利用肿瘤标志物进行预测模型的设计。本研究首次将肺部肿瘤标志物作为研究因素纳入预测恶性概率模型研究，经过多因素Logistic回归分析建立模型，并与梅奥模型比较评价其临床价值。 方法: 1.资料:收集烟台毓璜项医院2010年1月-2015年10月期间诊治的250例孤立性肺结节患者的临床病例资料，进行回顾性分析。记录年龄、性别、吸烟史、有无症状、结节最大径、结节部位、术后病理，以及血清癌胚抗原(Carcinoembryonic Antigen，CEA)、细胞角蛋白19片断抗原(Cytokeratin19Fragment Antigen，CYFRA21-1)、神经元特异性烯醇化酶(Neuron SpecificEnolase，NSE)检查结果。 2.方法:应用SPSS18.0软件进行统计学处理，采用二分类logistic回归法进行单因素分析，并以孤立性肺结节良、恶性作为应变量，单因素分析有统计学意义的因素作为自变量建立Logistic回归模型，模型拟合度检验采用Hosmer-Lemeshow法。将每例病人信息带入研究所得预测模型计算恶性概率，与病理诊断结果对比，制作受试者工作特征曲线(Receiver OperatingCharacteristic curve，简称ROC曲线)，计算曲线下面积(Area under the curveAUC)。采用Z检验法将该模型与梅奥模型进行比较，从而进一步评价模型的临床价值。 结果: 1.CEA、CYFRA21-1、症状、结节最大径为恶性孤立性肺结节的独立危险因素。 2.本次研究所建立的预测恶性概率的Logistic回归模型:p=ex/(1+ex)，X=-1.991+0.869×症状+0.846×结节最大径+1.779×CEA+0.916×CYFRA21-1。 3.Hosmer-Lemeshow检验:x2=4.743，P=0.691，说明模型的拟合度好。 4.AUC=0.734(95％CI:0.670-0.798)，提示模型准确性较好。 5.当截点为0.636时，灵敏度63.5％，特异度71.2％，此截点适合为危险分层界限。 6.该模型(AUC:0.734±0.033)与梅奥模型(AUC:0.792±0.047)的Z检验比较结果为:Z=1.01，P＞0.05，提示具有同样的临床价值。 结论: CEA、CYFRA21-1、症状和结节最大径为恶性孤立性肺结节的独立危险因素;由此建立的Logistic回归模型，准确性较高，有较好的临床价值。