预测模型用于诊断良性/恶性复杂囊性和固体乳腺结节
Han Liu1, Chun-Jie Hou1, Jing-Lan Tang1
1Cancer Center, Department of Ultrasound Medicine, Key Laboratory for Diagnosis and Treatment of Upper Limb Edema and Stasis of Breast Cancer, Zhejiang Provincial People's Hospital, Affiliated People's Hospital, Hangzhou Medical College, 310011 Hangzhou, Zhejiang, China.
Discovery medicine
|June 5, 2023
概括
这项研究开发了一种超声波模型,以准确预测恶性复杂囊性和固体结节 (C-SN). 关键因素包括血液流动,囊性液体传播,结节大小和患者年龄,提高诊断准确度.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 在瘤学瘤学.
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 复杂的囊性和固体结节 (C-SN) 存在诊断方面的挑战.
- 准确区分良性和恶性C-SNs对于患者管理至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证基于超声波的预测模型,以区分良性和恶性C-SNs.
主要方法:
- 分析了211名患有ACR BI-RADS类别4或5C-SN的患者队列.
- 多变量逻辑回归确定了恶性瘤的独立风险因素.
- 模型性能是使用接收器操作特征曲线 (AUC) 下的面积来评估的.
主要成果:
- 最终分析包括109个C-SN (74个良性,35个恶性).
- 恶性瘤的独立预测因素是血液流动,囊性液体传播,纵向直径和患者年龄.
- 开发的超声波模型实现了0.89的AUC,表明了良好的预测效用.
结论:
- 结合关键风险因素的超声波预测模型可以准确预测C-SNs中的恶性瘤.
- 该模型有助于区分良性和恶性C-SNs,并可能指导临床决策.
