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基于fna-tg和血清tg的二元logit回归模型对甲状腺癌淋巴结转移或复发的判定价值

Value of Binary Logit Regression Model Based on FNA-Tg and Serum Tg for Determining Lymph Node Metastasis or Recurrence of Thyroid Cancer

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收录情况: ◇ 统计源期刊

机构: [1]昆明医科大学第一附属医院超声科
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关键词: 超声 针吸细胞学 甲状腺球蛋白 回归模型

摘要:
目的 通过二元Logit回归分析患者淋巴结细针细胞学穿刺洗脱液甲状腺球蛋白测定值(FNATg值)、血清甲状腺球蛋白值(血清Tg值)及其比值,建立对甲状腺癌淋巴结转移、复发情况的预测模型。方法 (1)收集术前为分化型甲状腺癌伴可疑淋巴结转移患者64例。(2)通过ROC曲线初步评估FNA-Tg值、血清Tg值及其比值对淋巴结良恶性鉴别的诊断价值。(3)使用二元Logit回归分析进一步评价上述3项指标的诊断价值并建立预测模型。结果 (1)ROC曲线:淋巴结FNA-Tg对应的AUC值为0.998(95%CI 99.27%~100.34%),切点值为0.82;血清Tg对应的AUC值为0.824(95%CI 70.64%~94.14%),切点值为18.27;淋巴结FNA-Tg/血清Tg对应的AUC值为1.000(95%CI 100.00%~100.00%),切点值为0.461。(2)二元Logit回归全进入法3项自变量同时存在,二元Logit回归全进入法3项自变量同时存在,FNA-Tg值、血清Tg值及其比值3项P值均> 0.05,模型3项自变量同时存在对淋巴结良恶性无诊断价值;二元Logit回归全进入法淋巴结FNATg单一变量。淋巴结FNA-Tg可以解释88%淋巴结良恶性的变化,P=0.038 <0.05,回归系数2.68,OR值14.587,预测模型公式为:In(p/1-p)=-4.122+2.680*淋巴结FNA-Tg,似然比检验P=0.000 <0.001,AIC值14.386,BIC值18.704,总体预测准确率为95.31%;二元Logit回归全进入法血清Tg单一变量,血清Tg能解释淋巴结良恶性27.8%的变化原因,P=0.000 <0.001,回归系数0.164,OR值1.179,预测模型公式为:In(p/1-p)=-2.466+0.164*血清Tg,似然比检验P=0.000 <0.001,AIC值67.33,BIC值71.648,总体预测准确率为75%。结论 术前FNA-Tg、血清Tg及其比值在判定甲状腺结节良恶性有很好的诊断价值。基于FNA-Tg、血清Tg的二元Logit回归模型公式能较好的预测甲状腺癌患者淋巴结转移、复发的情况。

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第一作者机构: [1]昆明医科大学第一附属医院超声科
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