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不同测量定义对不确定肺结节生长评估的敏感度和特异度评价
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作者 解梅 鄢雯影 +2 位作者 张凌 凤婧 夏凡 《临床肺科杂志》 2024年第9期1401-1405,共5页
目的评价不同测量定义对不确定肺结节生长评估的敏感度和特异度。方法选取2020年5月至2022年6月通过低剂量计算机断层扫描(LDCT)筛查随访的不确定肺结节患者110例,使用三维可视化技术测量基线和随访LDCT上结节的直径和体积,分析体积增长... 目的评价不同测量定义对不确定肺结节生长评估的敏感度和特异度。方法选取2020年5月至2022年6月通过低剂量计算机断层扫描(LDCT)筛查随访的不确定肺结节患者110例,使用三维可视化技术测量基线和随访LDCT上结节的直径和体积,分析体积增长>25%和平均直径生长>1.5 mm的不同定义评估结节性质的敏感度和特异度。结果110个结节中实性90个,部分实性20个。肺癌26个,其中实性11个,部分实性结节15个。1年随访期间体积增长29例,其中实性18例,部分实性11例,直径生长14例,其中实性7例,部分实性7例,肺癌结节中体积增长18例,直径生长11例,良性结节中体积增长11例,直径生长3例。体积和直径增长诊断肺癌的AUC分别为0.812和0.810,体积增长的敏感度为69.23%,高于直径生长的42.31%,体积增长的特异度为82.14%,低于直径生长的96.43%。结节平均直径和体积的类间相关系数分别为0.773和0.878。95%一致性界限(LoA)结节平均直径为-2.94~2.61 mm,结节体积为-85.53~107.41 mm^(3)。读者间一致性显示,体积增长的科恩kappa系数和百分比一致性为0.696和85.75%,直径生长为0.054和64.39%。结论在不确定肺结节的LDCT筛查后1年随访中,与平均直径生长>1.5 mm相比,结节体积增长>25%的生长评估具有更高的敏感度,但特异度较低。 展开更多
关键词 不确定肺结节 低剂量计算机断层扫描 随访
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结直肠癌患者不确定肺结节的随访变化与临床意义 被引量:1
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作者 吴洪俊 李国胜 《医学综述》 CAS 2022年第6期1240-1244,共5页
目的分析结直肠癌(CRC)患者不确定肺结节(IPN)的随访变化情况与结节良恶性的关系,探讨预测IPN变化的影响因素。方法收集2014年1月至2020年1月于贵州医科大学附属医院结直肠肛门外科就诊的228例CRC合并IPN患者的临床资料,分析影响CRC合并... 目的分析结直肠癌(CRC)患者不确定肺结节(IPN)的随访变化情况与结节良恶性的关系,探讨预测IPN变化的影响因素。方法收集2014年1月至2020年1月于贵州医科大学附属医院结直肠肛门外科就诊的228例CRC合并IPN患者的临床资料,分析影响CRC合并IPN患者IPN变化的因素。结果在CRC合并IPN的患者中,随访期间IPN无变化患者占78.5%(179/228)、IPN增大增多患者占12.3%(28/228)、IPN缩小消失患者占9.2%(21/228),增大增多患者的IPN均经临床或病理诊断为转移性病灶,无变化及缩小消失患者IPN在随访期内未能明确良恶性。单因素分析结果显示,三组CRC合并IPN患者初诊时癌胚抗原(CEA)、随访期间CEA和糖类抗原19-9(CA19-9)、N分期、M分期比较差异有统计学意义(P<0.01),而三组原发肿瘤部位、初诊时CA19-9、结节特征、T分期、化疗情况比较差异无统计学意义(P>0.05)。多因素回归分析结果显示,初诊和随访期间N_(1)分期、随访期间CEA升高是IPN增大增多的独立危险因素(P<0.05),但初诊和随访期间CEA升高、N_(1)、N_(2)、M_(1)分期以及随访期间CA19-9升高均不是IPN缩小消失的独立危险因素(P>0.05)。结论N_(1)期以及随访期间CEA升高CRC患者的IPN更易出现增大增多改变,并可能为转移性病变。 展开更多
关键词 结直肠癌 不确定肺结节 转移 随访变化
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CT放射组学联合血清肿瘤标志物对不确定性质肺结节恶性风险的预测价值 被引量:5
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作者 曹冠杰 史志涛 +4 位作者 王彩华 孙占国 陈月芹 靳超 李新勃 《临床肺科杂志》 2023年第9期1321-1326,共6页
目的分析CT放射组学联合血清肿瘤标志物对不确定性质肺结节(IPN)恶性风险的预测价值。方法选取2019年3月至2023年3月诊治的IPN患者238例,检测血清肿瘤标志物水平。根据CT放射组学,计算基于结节形状、大小和质地的放射组学评分。使用Logi... 目的分析CT放射组学联合血清肿瘤标志物对不确定性质肺结节(IPN)恶性风险的预测价值。方法选取2019年3月至2023年3月诊治的IPN患者238例,检测血清肿瘤标志物水平。根据CT放射组学,计算基于结节形状、大小和质地的放射组学评分。使用Logistic回归(LR)和随机森林(RF)开发预测模型,与目前的风险评估标准(Mayo)进行比较。使用偏倚校正临床净重新分类指数(cNRI)确定IPN风险重新分类。结果LR和RF建模均显示年龄、放射组学、CYFRA 21-1和CEA是IPN恶性风险的最强预测因子。与Mayo相比,LR和RF模型具有更高的诊断准确性,LR模型的AUC为0.764,RF模型的AUC为0.731。与Mayo模型相比,LR和RF模型恶性结节重新分类的cNRI分别为为0.21(0.20,0.23)和0.21(0.19,0.23)。结论放射组学、CYFRA 21-1、CEA和患者年龄联合模型具有比Mayo更高的IPN诊断准确性。 展开更多
关键词 不确定性质结节 肿瘤标志物 放射组学 预测模型
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