Bayes分析指导孤立性肺结节的临床决策

来源 :中南大学学报(医学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:xgdiban
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目的:探讨Bayes分析指导孤立性肺结节(solitary pulmonary nodules, SPN)临床决策的可行性及其临床意义.方法:利用Bayes分析法先从352例SPN训练集(恶性135例,良性217例)中求出恶性SPN的验前比及各临床和CT表现的似然比,再以此计算每个SPN的恶性概率.比较Bayes分析与医生常规判断132例SPN测试集(恶性61例,良性71例)样本的诊断效能,并分析在不同计算概率下的实际诊断结果.结果:Bayes分析诊断测试集SPN的敏感度、特异度、符合率、阳性预测值及阴性预测值分别为88.5%,85.9%,87.1%,84.4%,89.7%,其诊断符合率与高年资甲、乙医生比较无统计学差异(均P>0.05),但高于低年资丙、丁医生(均P<0.05);Bayes分析,高年资甲、乙医生及低年资丙、丁医生的Brier值分别为0.099,0.140,0.137,0.154,0.179;除外被错判的11例孤立性肺转移瘤,Bayes分析法估算概率<20%的假阴性率为1.0%(5/484).结论:运用Bayes分析诊断SPN性质的符合率高,预测恶性概率的精度高,且假阴性率低,用于指导SPN的临床决策具有一定的可行性.
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