Chest：建立风险预测模型以估算考虑活检肺结节的恶性概率
2019-04-02 xiangting MedSci原创
这项研究开发了8个模型，用于帮助表征被临床医生认为高危推荐活检的PNs。
肺结节（PN）评估的主要目标是加快恶性结节的治疗，并尽量减少良性结节的手术。可用的经验证风险预测模型在与其开发人群类似的人群中应用时才最准确。这项研究目标是开发一种恶性肿瘤风险预测模型，以估算被认为高危推荐进行活检PN的恶性概率。
这项回顾性分析包括一组训练数据集和验证数据集，数据集患者有基于克利夫兰诊所肺活检或切除的恶性或良性组织病理学诊断。收集与肺癌相关的影像学和临床特征。使用单因素logistic回归确定潜在预测因子。使用降序选择和多因素logistic回归构建了几个模型，每个模型的可用数据不同（例如PET扫描、随访CT扫描）。
使用200个恶性结节和101个良性结节生成和内部验证了8个模型。最终模型中使用的肺癌预测因子包括年龄大、吸烟史、上叶位置、实性和不规则/针状结节边缘、存在肺气肿、FDG-PET亲合力和除肺以外的其他癌症病史。模型的C指数范围为0.75-0.81。这些模型比Mayo模型更准确（其中4个模型p<0.05），每个模型都有很好的校准。在用于验证的独立样本中，模型的C指数为0.67，而Mayo模型的指数为0.63。每个概率十分位中恶性与良性结节比率比Mayo模型更能影响临床决策。
这项研究开发了8个模型，用于帮助表征被临床医生认为高危推荐活检的PNs。这些模型可以帮助指导临床医生的决策，并用作患者沟通的资源。
原始出处：
Michal Reid. Development of a risk prediction model to estimate the probability of malignancy in pulmonary nodules being considered for biopsy. Chest. 30 March 2019.
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