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    據(jù)估計，美國每年可發(fā)現(xiàn)約150000位肺部結(jié)節(jié)性病變患者。而根據(jù)全美肺癌篩查試驗的結(jié)果，這一數(shù)字還有逐漸增長的趨勢。所以，人們亟需有一種決策工具可為此類肺結(jié)節(jié)的處理提供幫助。
 

    關(guān)于肺結(jié)節(jié)的體積，目前有3種新的評估因子，為了了解在現(xiàn)有惡性腫瘤預(yù)測模型中，添加這些體積指標(biāo)，能否改善其對CT確定的肺結(jié)節(jié)的預(yù)測準(zhǔn)確性，來自美國南卡羅來納醫(yī)藥大學(xué)肺部和重癥監(jiān)護科的GerardA.Silvestri及其同事進行了一項研究，研究結(jié)果在線發(fā)表于2013年8月15日的《CHEST》雜志上。研究結(jié)果顯示：在現(xiàn)有的惡性腫瘤預(yù)測模型中，添加結(jié)節(jié)體積指標(biāo)可增加其對肺結(jié)節(jié)預(yù)估分類的準(zhǔn)確性；從而幫助醫(yī)生更有效的確定結(jié)節(jié)的風(fēng)險等級。
 

    該研究的主要研究對象是：2006~2010年間在美國南卡羅來納醫(yī)藥大學(xué)就診的221例患者，這些患者均經(jīng)CT檢出存在肺結(jié)節(jié)。研究者使用斯文森1997預(yù)測模型（Swensen’s1997）對患者的結(jié)節(jié)惡性概率進行了預(yù)估。并對3個分別包含有一種新結(jié)節(jié)體積評估因子的多變量Logistic模型進行了研究，以觀察這些新模型的預(yù)測價值是否有所提高。此外，研究者還使用多種指標(biāo)對上述新模型對結(jié)節(jié)的分類性能進行了評估。

    該研究的主要結(jié)果為：使用0.5作為切點對相關(guān)概率進行預(yù)測，斯文森1997預(yù)測模型可對67%的結(jié)節(jié)進行正確分類。而對三種新模型的研究顯示，添加新的結(jié)節(jié)體積預(yù)測因子，可以增加新模型對惡性結(jié)節(jié)的預(yù)測準(zhǔn)確性。三種新模型對結(jié)節(jié)良、惡性的分類正確率分別達到83%、88%、和88%，其分類準(zhǔn)確性的凈增長與原模型相比，均有統(tǒng)計學(xué)意義上的顯著差異。此外，所有三個模型與Nagelkerke’sR-squared、識別斜率（discriminationslope）、受試者操作特征曲線（ROC曲線）、和Hosmer-Lemeshow標(biāo)定試驗等均有良好的擬合程度。

    該研究結(jié)果顯示：在現(xiàn)有的惡性腫瘤預(yù)測模型中，添加結(jié)節(jié)體積指標(biāo)可提高其對肺結(jié)節(jié)預(yù)估分類的準(zhǔn)確性。這種增強版的預(yù)測工具將幫助臨床醫(yī)生更有效的確定肺結(jié)節(jié)的風(fēng)險等級。