【摘 要】
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目的 基于2013版超声乳腺影像报告数据系统(BI-RADS)对乳腺癌预测因素进行分析.方法 回顾性收集2015年1月-2017年12月在六安市人民医院住院治疗的女性乳腺疾病患者的超声和病
【机 构】
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六安市人民医院超声科,安徽六安,237010
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目的 基于2013版超声乳腺影像报告数据系统(BI-RADS)对乳腺癌预测因素进行分析.方法 回顾性收集2015年1月-2017年12月在六安市人民医院住院治疗的女性乳腺疾病患者的超声和病案资料,患者均行超声检查并经病理证实.超声资料根据2013版BI-RADS中的影像词典进行描述,采用Logistic回归模型纳入超声和病案资料进行乳腺癌诊断的预测因素分析,并采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)评价回归模型的预测价值.结果 共有效收集2192例乳腺疾病患者资料,乳腺癌531例(24.2%),乳腺良性病变1661例(75.8%),多因素分析结果显示临床资料中,年龄≥40岁、有乳腺疾病史和吸烟史是乳腺癌的独立预测因素;超声资料中,形态不规则、不平行生长、肿块内细钙化、内部低回声或无回声、边缘不完整、边界高回声晕、Cooper韧带改变和腋窝淋巴结肿大是乳腺癌的独立预测因素.ROC曲线下面积为0.993,标准误为0.007,P<0.001,95% CI为(0.980~1.000).结论 基于2013版超声BI-RADS并结合临床资料建立的Logistic回归模型可以筛选出更多有诊断价值的指标,且该模型拟合效果较好,对乳腺癌的预测价值较高,可以进一步提高诊断效率.
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