【摘 要】
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目的探讨基于声像图特点及人口学特征的Logistic回归模型预测乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分级的价值。方法回顾性分析5324名女性体检者乳腺超声及人口学资料,采用多因素
【机 构】
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北京大学第三医院体检中心,北京大学第三医院临床流行病学研究中心
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目的探讨基于声像图特点及人口学特征的Logistic回归模型预测乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分级的价值。方法回顾性分析5324名女性体检者乳腺超声及人口学资料,采用多因素Logistic回归分析分别建立基于乳腺声像图特点的模型1及基于乳腺声像图特点和人口学特征的模型2,以ROC曲线分析2种模型对BI-RADS≥4a级乳腺病变的预测效能。结果超声示5019名(5019/5324,94.27%)BI-RADS分级≤3级,305名(305/5324,5.73%)存在BI-RADS分级≥4a级乳腺病变
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