基于Logistic回归判别分析原发性及继发性肺淋巴瘤临床和影像征象的研究

• 作者: 王燕 马媛媛 潘召城 张慕晨 王黎 赵维莅 严福华 宋琦
• 来源期刊: 临床放射学杂志
• 关键词: 淋巴瘤 肺 计算机断层显像
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 胸部影像学
• 页码范围: 2221-2226
• 页数: 6页
• 语种: 中文

摘要

目的 建立定量评估原发性肺淋巴瘤(PPL)及继发性肺淋巴瘤(SPL)临床和影像征象的判别模型,探讨两者临床和影像征象差异.方法 回顾性分析本院111例确诊为肺淋巴瘤患者的临床和影像征象,包括50例PPL和61例SPL.采用卡方检验或确切概率法比较两组临床和影像征象差异,P＜0.05为有统计学意义.筛选出有统计学意义的变量,使用Logistic回归方法建立判别模型.结果 B症状、血清乳酸脱氢酶(LDH)水平及分期和空气支气管征、肺裂膨隆征、支气管扩张、胸膜累及、肺门/纵隔淋巴肿大、晕征在两组分布差异有显著性.基于上述筛选变量使用Logistic回归方法获得判别函数.以判别概率绘制受试者工作特征曲线(ROC),以最佳分类临界值P =0.575为判别标准.本样本的误判率为12.6％,灵敏度为88.5％,特异度为86.0％.本组样本中分期Ⅰ+Ⅱ期与Ⅲ+Ⅳ期、空气支气管征阴性与阳性、晕征阴性与阳性、支气管扩张阴性与阳性判别为SPL的比例分数分别为0.064、3.646、0.198、7.860倍.结论 分期为Ⅲ+Ⅳ期和晕征的出现提示SPL的诊断.空气支气管征、支气管扩张是PPL患者的特征性CT表现.Logistic回归判别分析可以通过临床及影像征象鉴别PPL和SPL,具有较高的临床实用价值.