超声征象评价在卵巢良恶性肿瘤鉴别诊断价值的Logistic回归分析

• 作者: 彭鑫 彭顺利 曾令玲 罗光辉 陈静
• 来源期刊: 肿瘤预防与治疗
• 学科: 医学
• 关键词: 卵巢肿瘤 超声 Logistic回归模型 鉴别诊断
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 临床经验与技术交流
• 页码范围: 139-143
• 页数: 5页
• 分类号: R737.31|R445.1
• 字数: 2660字
• 语种: 中文
• DOI: 10. 3969／j. issn. 1674-0904. 2019. 02. 006

摘要

目的:建立基于超声征象预测卵巢良恶性肿瘤的Logistic回归模型,并探讨该预测模型在鉴别诊断卵巢良恶性肿瘤中的应用价值.方法:回顾性收集重庆市渝北区人民医院2013年1月至2016年3月经手术病理证实的189例卵巢肿瘤患者,根据病理结果分为良性组(120 例)和恶性组(69 例),比较两组彩色多普勒超声各项指标特征,以病理诊断作为金标准,建立Logistic回归预测模型,计算预测模型准确率、灵敏度、特异度等指标,绘制ROC曲线并计算曲线下面积.结果:单因素及多因素 Logistic 回归分析结果显示:形态(OR =7. 149)、内部回声( OR =7. 085)、血流(OR=8. 908)、RI(OR=13. 224)是卵巢良恶性肿瘤鉴别诊断的主要超声影像特征指标. Logistic回归模型对卵巢良恶性肿瘤的预测正确率为93. 7% (177／189),灵敏度92. 5% (111／120),特异度95. 7% (66／69),阳性预测价值97. 4% (111／114),阴性预测价值88. 0% (66／75). ROC曲线下面积为0. 945 ± 0. 019,P<0. 001,95% CI:0. 910~0. 976.结论:基于超声征象的Logistic预测模型对于鉴别卵巢良恶性肿瘤具有较高的价值,可用于指导临床实践.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭鑫	重庆市渝北区人民医院超声科	3	14	1.0	3.0
2	陈静	重庆市渝北区人民医院超声科	10	9	2.0	3.0
3	曾令玲	重庆市渝北区人民医院超声科	9	11	2.0	3.0
4	罗光辉	重庆市渝北区人民医院超声科	1	1	1.0	1.0
5	彭顺利	重庆市渝北区人民医院超声科	1	1	1.0	1.0