Logistic回归分析在甲状腺实性结节鉴别诊断中的应用

来源 :广西医科大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:adder2001
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目的以甲状腺实性结节多个超声特征为变量构建logistic回归模型,评价联合常规超声(US)、超声造影(CEUS)及实时组织超声弹性成像(RTE)对甲状腺实性结节鉴别诊断的应用价值。方法回顾性分析199个行US、CEUS及RTE检查的甲状腺实性结节,自变量为各结节超声特征,因变量为结节术后病理结果良恶性,构建logistic回归模型,绘制ROC曲线评价回归模型的预测能力,并计算曲线下面积(AUC)。结果运用logistic回归分析最终筛选出四个超声恶性特征对甲状腺实性结节鉴别诊断有统计学意义,分别为结节内部低回声、有微钙化、早期低增强、高弹性评分(P<0.05)。通过回归模型对甲状腺实性结节良恶性预测的准确率达84.4%,AUC为0.839。结论在US基础上联合CEUS和RTE对甲状腺实性结节鉴别诊断有实用临床价值。
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