孤立性肺部结节预测良恶性诊断评分系统的建立

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1、孤立性肺部结节预测良恶性诊断评分系统的建立Establishmentofadiagnosticscoresystemtopredictbenignormalignancyinsolitarypulmonarynodules作者姓名：李玉玲领域（方向）：内科学指导教师：丁会教授类别：临床医学硕士论文答辩日期：2015年6月5日前言肺部孤立性结节(SolitaryPulmonaryNodule，SPN)一般指肺内直径[1]≤3cm的单个圆形、类圆形或形态不规则的局限性病变。随着影像学技术的发展和公众健康意识的不断提高，SPN的筛查阳性率不断增高，可达常规[2]普查人群的8-51%。表

2、现为SPN的疾病很多,在良性SPN中主要有感染性[3]肉芽肿（80%）、结核、错构瘤等，在恶性SPN中主要为腺癌（47%）、鳞癌[4、5]（22%）、转移瘤（8%）、小细胞癌（2%）等，其中SPN良性结节所占比[6、7]例较大，约占44%左右。而恶性病变中腺癌所占比例大，易发生转移、[8、9]扩散，并且目前IA期肺癌5年总体生存率可达52.7%-95.1%，对比IV[10]期的肺癌患者总体5年生存率仅有10%左右。因此早期发现、早期诊断、早期手术可显著降低病死率，有效识别恶性病变，减少误诊，及早治疗可有效提高肺癌患者5年生存率。故亟待研究一种可提高结节良恶性诊断能力并且适用于临床

3、的简单易用的无创方法。目前关于诊断SPN良恶性的数[11][12]学模型主要有Mayo模型、VA模型等，其中存在一定的不足之处，运算繁琐，不适用于临床。本研究对121例SPN病例的影像学特点、临床表现、肺癌危险因素、病理学结果进行了回顾性分析，初步建立了一套关于预测SPN良恶性的诊断评分系统，简便易行，适合于临床应用。I中文摘要孤立性肺部结节预测良恶性诊断评分系统的建立目的：通过文献回顾和统计分析，评估影响SPN诊断的临床表现、影像学特点及危险因素等，建立一套预测SPN良恶性的诊断评分系统及关于SPN的诊治流程。方法：1.研究因素：回顾性分析2013年01月-2014年10月在我

4、院住院期间明确病理诊断的SPN患者共121例（男性66例，女性55例）分为A、B两组，其中利用A组76例患者建立诊断评分系统，B组45例患者用于进一步验证。研究因素有临床表现、影像学特点、危险因素等16项，具体包括经治疗无效的干咳、痰中带血、持续不缓解的胸痛、毛刺征、分叶征、年龄、吸烟指数、恶性肿瘤家族史等。2.建立评分系统：根据文献综述和临床实际中相关因素的发生率及重要性，给予每个因素赋予相应分值。通过单因素及多因素分析确定影响SPN的独立危险因素，利用受试者工作特性曲线（ROC曲线）确定阈值并建立诊断评分系统。3.验证评分系统并建立诊治流程图：利用B组患者验证评分系统敏感度、

5、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值。结合ACCP指南及本研究诊断评分系统建立SPN诊治流程。结果：1.依据文献综述并结合临床实际中对恶性SPN相关危险因素的发生率和重要性，分别对危险因素赋予分值（3/2/1）。单因素Logistic回归分析II主要确定各项因素对SPN诊断恶性肿瘤的相关性（为更多纳入危险因素，选取P值＜0.1为差异有统计学意义）。有统计学意义的因素主要有分叶征、毛刺征、结节密度不均、空泡征、痰中带血、胸膜凹陷征、支气管充气征、吸烟指数。进一步应用多因素Logistic回归分析筛选出分叶征(OR1.908)、毛刺征(OR2.289)、结节密度不均(OR2.867

6、)、空泡征(OR8.340)、痰中带血(OR17.661)是判断SPN良恶性的独立危险因素。2.利用多因素分析中获得的5个独立危险因素建立ROC曲线，计算曲线下面积AUC=0.891，P值＜0.05，95%可信区间（0.819-0.963），其中灵敏度87.5%，特异度80.6%，约登指数（最大值）=0.681，确定阈值=3.5分。建立诊断肺恶性孤立性结节的评分系统：总得分若＜3.5分，考虑结节良性可能性大；若总得分≥3.5分，则考虑结节恶性可能性大。3.通过45例B组患者验证上述评分系统，结果灵敏度88.5%，特异度78.9%，准确度84.4%，阳性预测值85.2%，阴性预测值

7、83.3%。根据我们的研究结果和ACCP指南绘制一个诊治流程图来处理临床实际中的SPN。结论：1.分叶征、毛刺征、结节密度不均、空泡征、痰中带血等因素赋分后对预测SPN良恶性有显著相关性。2.根据危险因素及3.5分的阈值建立预测SPN良恶性诊断评分系统，具有较高的敏感度、特异度，可辅助临床医生对SPN良恶性进行诊断。3.临床上可将本评分系统与ACCP指南对SPN的诊治流程相结合，协助临床医生制定合理的诊治策略，以期达到早诊断、早治疗，提高恶性SPN5年生存率，改善预后。关键词：孤