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《复旦大学》 2009年
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Logistic回归模型在附件包块良恶性鉴别诊断中的应用

程莉  
【摘要】: 第一部分Logistic回归模型在附件包块良恶性鉴别诊断中的应用 目的:探讨Logistic回归模型在鉴别附件包块良、恶性中的临床应用价值。 方法:选择经手术病理证实的601例附件包块病例,术前记录包括其一般资料、二维灰阶超声、彩色多普勒超声在内的共计35个指标。其中400例作为模型训练组用于模型的创建,另201例作为模型验证组用于模型的评判。 结果: 1.从35个变量中筛选出了10个变量创建模型,分别是:卵巢癌个人史X_1(0=无,1=有)、包块最大直径X_2(mm)、包块实质部分最大直径X_3(mm)、多房性囊实性X_4(0=否,1=是)、实性肿块X_5(0=否,1=是)、腹水X_6(0=无,1=有)、乳头上血流X_7(0=无,1=有)、不规则囊壁X_8(0=否,1=是)、彩色血流分值4分X_9(0=否,1=是)、声衰减X_(10)(0=无,1=有)。 2.Logistic回归模型:Logit(P)=-5.567+20.742X_1+0.933X_2+1.587X_3+3.216X_4+3.899X_5+4.897X_6+2.090X_7+2.440X_8+1.331X_9-2.488X_(10) P>0.5时预报为恶性,≤0.5时预报为良性。 3.模型对验证组病例诊断的受试者工作特征曲线下面积、灵敏度、特异度分别是0.963、93.9%和93.1%。 结论:术前应用Logistic回归模型对附件包块良恶性有良好的鉴别诊断能力。 第二部分分组评分法在鉴别附件包块良恶性中的价值 目的:探讨以超声形态特征为基础的分组评分法在鉴别附件包块良恶性中的应用价值。 方法:将601例患者按照附件包块的超声形态特征分为4类:(1)单房囊性组(2)多房囊性组(3)实性无乳头组(4)实性乳头组。其中400例作为训练组用于各组评分系统的创建,在各组中的病例数分别是(1)111例(2)73例(3)114例(4)102例。另201例作为验证组用于对各组评分系统的评判。并比较分组评分法与Logistic回归模型对验证组病例诊断的灵敏度、特异度。 结果:分组评分法和Logistic模型对验证组病例诊断的灵敏度分别是91.8%、93.8%,特异性分别是94.7%、94.3%,两者相比差异无显著性(p>0.05)。 结论:分组评分法对附件包块良恶性有良好的鉴别诊断能力. 第三部分术前超声评估在预测腹腔镜手术治疗附件包块可行性中的价值 目的:了解术前超声评估在预测腹腔镜手术治疗附件包块可行性中的价值。 方法:对附件包块患者在术前进行详细的阴道超声检查,评估在腹腔镜下行卵巢囊肿剥除术或附件切除术的可行性。腹腔镜手术病例的选择标准:(1)Logistic回归模型判断的良性附件包块;(2)包块的实性成分最大直径小于5cm;(3)无严重的盆腔粘连及子宫内膜异位症;(4)直径小于10cm的成熟畸胎瘤。腹腔镜手术成功的标准:完整的切除附件包块且中途未改开腹手术。 结果:98例拟行腹腔镜手术,16例拟行开腹手术。超声评估预测腹腔镜手术可行性的敏感性为98.9%、特异性88.2%、阳性预测值97.9%、阳性似然比8.41,阴性似然比0.01。 结论:术前超声评估可以有效地预测附件良性包块患者行腹腔镜手术的可行性,降低中途开腹手术的几率。
【学位授予单位】:复旦大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:R711.7

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