临床研究
腮腺肿物超声图像特征、临床特征及恶性风险预测模型
中华超声影像学杂志, 2021,30(7) : 609-614. DOI: 10.3760/cma.j.cn131148-20210120-00048
摘要
目的

构建基于超声图像特征和临床特征的腮腺肿物恶性风险预测模型并评估其诊断效能。

方法

回顾性分析2018年6月至2020年8月佛山市第一人民医院214例腮腺肿物患者的超声图像及临床特征,以手术病理为金标准,通过回归分析得出有鉴别意义的特征性指标,建立综合预测模型。

结果

腮腺恶性肿瘤超声图像常表现为边界不清,形态欠规则,伴或不伴颈面部异常淋巴结的低回声实性肿块。多因素分析结果显示面神经功能、颈面部淋巴结异常及肿物的最大径线、形态、边界是腮腺肿物恶性风险的独立预测因素。利用以上5个指标建立Nomogram预测模型,结果显示Nomogram的一致性指数为0.896(95%CI=0.834~0.958)。标准曲线显示Nomogram预测效果与腮腺肿物良恶性的实际情况一致性较好,内部验证一致性指数为0.878。

结论

超声检查对诊断腮腺肿物有重要价值,利用超声图像特征及临床特征建立的Nomogram模型能评估腮腺肿物的生物学特征,该模型对腮腺肿物恶性风险的预测准确性较高。

引用本文: 何艳萍, 黄伟俊, 郑博文, 等.  腮腺肿物超声图像特征、临床特征及恶性风险预测模型 [J] . 中华超声影像学杂志, 2021, 30(7) : 609-614. DOI: 10.3760/cma.j.cn131148-20210120-00048.
参考文献导出:   Endnote    NoteExpress    RefWorks    NoteFirst    医学文献王
扫  描  看  全  文

正文
作者信息
基金 0  关键词  0
English Abstract
评论
阅读 0  评论  0
相关资源
引用 | 论文 | 视频

版权归中华医学会所有。

未经授权,不得转载、摘编本刊文章,不得使用本刊的版式设计。

除非特别声明,本刊刊出的所有文章不代表中华医学会和本刊编委会的观点。

腮腺属浆液性腺体,是人体最大的一对涎腺组织[1]。据报道,涎腺肿瘤中以腮腺肿瘤的发生率最高,占70%~80%,其病理类型不同,临床表现、治疗方案和预后也不尽相同[2],故提高腮腺肿物的良恶性诊断率显得尤为重要。超声作为一种无创、经济、简便、快捷、可重复的检查方法,在腮腺肿物的检测及鉴别诊断上具有重要意义[3]。本研究拟通过总结腮腺肿物的超声图像特征和临床特征,构建腮腺肿物恶性风险预测模型并评估其效能,旨在提高对腮腺肿物恶性风险评估的准确率。

 
 
展开/关闭提纲
查看图表详情
回到顶部
放大字体
缩小字体
标签
关键词