摘要
研究背景： 随着CT的普及和人们健康意识水平的提高，越来越多的肺部结节或肿块被检测出来。对于大于3cm的肿块，其恶性程度明显高于小于3cm的结节，医生和患者都会采取更积极的治疗手段。但是对于小于3cm的孤立性肺结节，其良恶性的判断也给我们带来了很多困扰，如心理负担过重，过度诊疗和高额的医疗花费。当前在处理孤立性肺结节上，很大程度取决于医生的经验结合实验室检查来判断良恶性，不同医生对同一孤立性肺结节的处理意见可能截然不同，在精准医疗时代，我们需要更客观的指导方针，数学预测模型应运而生。 目的: 本研究旨在探究恶性孤立性肺结节的独立危险因素，并比较北大人民医院模型与Mayo模型的诊断效能，帮助临床工作者更好的判断及处理孤立性肺结节。 方法： 纳入245例2017年1月至2018年12月就诊于南昌大学第一附属医院的经手术明确病理诊断的孤立性肺部结节患者，回顾性收集其临床病史信息（年龄、症状、性别、吸烟史、糖尿病史、肿瘤家族史、既往肿瘤史）、影像学信息（结节大小、密度、部位、边界清楚、分叶征、空泡征、钙化、胸膜凹陷征、毛刺征等CT征像）、肿瘤标志物（CEA、CA125、CA199、NSE、CYFRA21-1）、病理类型（如腺癌、鳞癌、结核、隐球菌等）等资料，并根据良恶性将其分为两组，通过SPSS19.0软件分析上述因素在良恶性孤立性肺结节中的差异，得出恶性结节的独立危险因素，计算各个模型的ROC曲线下面积并比较有无统计学差异。 结果： 单因素分析显示年龄、既往恶性胸腔外肿瘤史大于5年、肺部症状、糖尿病病史、结节密度、边界清楚、分叶征、空泡征、毛刺征、支气管截断、胸膜凹陷征、钙化、增强强化、结节大小、CEA水平在良恶性结节间的差异有统计学意义，多因素Logistic逐步回归分析显示年龄、CEA水平、直径大小、有无肺部症状、是否合并糖尿病、分叶征、钙化征、胸膜凹陷、强化、密度是判断孤立性肺结节良恶性的独立预测因子。 本研究建立的恶性概率预测模型为P=ex/（1+ex），其中e为自然对数， X=-10.583-5.388*密度+3.67*强化-9.164*钙化+3.317*胸膜凹陷+2.489*分叶+2.735*直径+0.794*CEA-3.806*糖尿病-5.507*症状+0.103*年龄，本研究模型的ROC曲线下面积为0.977（95%CI 0.962-0.993），最佳截点值为0.222，灵敏度、特异度分为别0.971、0.887。 北大模型的ROC曲线下面积为0.825（95%CI 0.772-0.878），Mayo模型的曲线下面积为0.745（95%CI 0.683-0.807），两者的差别具有统计学意义（P＜0.05）。 结论： （1）年龄、CEA水平、直径大小、有无肺部症状、是否合并糖尿病、分叶征、钙化征、胸膜凹陷、强化、密度是判断孤立性肺结节良恶性的独立预测因子； （2）北大人民医院模型比Mayo模型预测性能更佳，更适合中国人群。
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