乳腺小肿物超声特征的Logistic回归分析

• 作者: 卓冠航 李裕生 林肖彬 魏秀霞
• 来源期刊: 临床超声医学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 超声检查,多普勒,彩色 乳腺,小肿物,良恶性 多因素二元Logistic回归
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 经验交流
• 页码范围: 307-310
• 页数: 4页
• 分类号: R445.1|R737.9
• 字数: 2997字
• 语种: 中文

摘要

目的 探讨乳腺小肿物的超声征象,应用Logistic回归分析评价其应用价值.方法 回顾性分析经手术病理证实的497个乳腺小肿物的超声征象,根据病理结果分为良性组466个和恶性组31个,比较两组超声特征的差异.应用多因素二元Logistic回归分析筛选出鉴别诊断乳腺小肿物良恶性的独立影响因素,建立回归方程,绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析Logistic回归模型的预测价值.结果 两组超声特征中形态、纵横比、边缘、回声类型、肿物内钙化、周围组织相关征象及肿物内血流信号比较差异均有统计学意义(均P<0.05),两组肿物后方回声特征比较差异无统计学意义(P=0.26).多因素二元Logistic回归分析显示纵横比≥1、内部血流信号、边缘血流信号均是鉴别乳腺小肿物良恶性的独立影响因素(OR=9.56、9.68、4.29,P=0.02、0.00、0.04);Logistic回归方程为:Logistic(P)=-3.86+2.23×纵横比≥1+2.29×内部血流信号+1.46×边缘血流信号.Logistic回归模型以预测概率P=0.50作为阈值,鉴别小肿物良恶性的准确率95.2％,敏感性83.9％,特异性89.1％,ROC曲线下面积0.89.结论 以纵横比和血流信号建立的Logistic回归模型有助于乳腺小肿物良恶性的鉴别诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李裕生	福建医科大学附属宁德市医院超声科	16	28	3.0	4.0
2	林肖彬	福建医科大学附属宁德市医院超声科	12	12	2.0	3.0
3	卓冠航	福建医科大学附属宁德市医院超声科	7	6	2.0	2.0
4	魏秀霞	福建医科大学附属宁德市医院超声科	11	22	3.0	4.0