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作者：娄能俊山东大学

学位级别：硕士

糖尿病是由遗传和环境因素相互作用而引起的一组代谢异常综合征。可引起全身多个系统器官的慢性并发症,具有较高的致残率和致死率。绝大多数的糖尿病发病隐匿,其早期大多无特异症状,许多患者就诊时心、脑、肾、眼等多器官已发生并发症,... 详细信息

糖尿病是由遗传和环境因素相互作用而引起的一组代谢异常综合征。可引起全身多个系统器官的慢性并发症,具有较高的致残率和致死率。绝大多数的糖尿病发病隐匿,其早期大多无特异症状,许多患者就诊时心、脑、肾、眼等多器官已发生并发症,严重影响了人们的身心健康和生活质量,并给个人、家庭和社会带来沉重的负担。目前有大量研究均证实在糖耐量受损的高危人群中进行生活方式的干预可以预防糖尿病。因此,糖尿病的筛查尤其是在无症状人群中进行筛查就具有重要的临床意义。目的在自然人群中建立一种经济有效的无症状糖尿病的筛查方法。方法在糖尿病流行病学调查基础上,选择目标人群进行危险因素评分法及及应用价值研究。人群A用于危险因素评分方法的建立,采用非条件logistic回归分析筛选糖尿病的危险因素,根据危险因素的回归系数β值确定不同变量的积分值和发病概率,以累计积分值的大小判断个体患病的危险性,并以人群B的资料验证该方法进行人群筛检的真实性和有效性。结果年龄、体重指数、腰臀比、收缩压、舒张压、脉搏、糖尿病家族史、高血糖史等因素被筛选成为危险因素变量。积分范围为0～124分,随着累计积分值的增加,人群中无症状糖尿病的患病风险亦随之增高,趋势性χ检验具有非常显著的统计学意义(P＜0.001)。当判别阈值定为51时,该方法对人群中无症状糖尿病筛检的灵敏度和特异度分别为83.3%和66.5%,阳性预测值为12.83%,阴性预测值达98.54%。AUC为0.820。结论本法简便、易行、快速、经济,有利于获得满意的受检率,可用于糖尿病个体和群体(社区)的患病危险度测定及健康教育,有望成为糖尿病人群筛检的有效和实用的方法。

关键词：糖尿病筛查危险因素评分法

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乳腺实性结节超声声像图危险因素评分法临床应用价值探讨

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中华肿瘤防治杂志 2019年第6期26卷 400-405页

作者：王欣月张树华华北理工大学附属医院超声科河北唐山063015

目的 2017年美国放射学会(Americn College of Radiology,ACR)发布白皮书,将甲状腺结节根据超声表现量化评分,并进行风险分层,而乳腺结节在国内外至今尚未有明确的量化评分标准。通过危险因素评分法分析乳腺肿瘤患者的常规超声图文资料... 详细信息

目的 2017年美国放射学会(Americn College of Radiology,ACR)发布白皮书,将甲状腺结节根据超声表现量化评分,并进行风险分层,而乳腺结节在国内外至今尚未有明确的量化评分标准。通过危险因素评分法分析乳腺肿瘤患者的常规超声图文资料,评估乳腺实性结节的恶性风险,降低术前诊断难度。方法分析2016-01-01-2018-04-30华北理工大学附属医院经乳腺组织活检或术后病理确诊的406例女性患者的乳腺超声图文资料,以乳腺影像报告数据系统(breast imaging reporting and data system,BI-RADS)诊断标准对图像进行标准化处理,以病理诊断结果为金标准,将单因素分析有意义的超声图像纳入二分类Logistics回归模型,筛选乳腺癌的超声危险征象,根据危险征象的回归系数β值确定不同超声征象积分,以累计积分的大小评估乳腺实性结节的恶性可能性。结果单因素分析有统计学意义的常规超声征象纳入二元Logistic回归分析进行变量的筛选,最后纳入二元Logistic方程进入危险因素评分体系的超声危险征象有方位不平行(β=0.926、OR=2.525,P=0.048)、病灶边界不清(β=1.992、OR=7.331,P0.80(β=1.710、OR=5.526,P=0.001)及年龄等,年龄分层后分析统计量分别为>45～50岁组(β=1.848、OR=6.346,P=0.001),>50～55岁组(β=2.181、OR=8.857,P=0.004),>55岁组(β=2.824、OR=16.836,P评分体系评估乳腺实性结节恶性风险的准确性、灵敏度、特异度分别为95.9%(389/406)、96.2%(178/185)、95.5%(211/221);二元Logistics回归分析建立预测模型,其准确率、灵敏度、特异度分别为91.0%(369/406)、94.0%(174/185)、88.1%(195/221)。结论应用危险因素评分法以超声恶性危险征象累计积分的方法评估乳腺实性结节恶性风险,可以降低术前诊断难度,在临床实践中具有更高的客观性、实用性及可操作性。

关键词：乳腺癌危险因素评分法常规超声声像图预测模型乳腺实性结节

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基于临床及超声图像的危险因素评分法对乳腺癌的预测

基于临床及超声图像的危险因素评分法对乳腺癌的预测

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作者：王欣月华北理工大学

学位级别：硕士

目的探讨基于临床及常规超声图像特征的危险因素评分法建立的乳腺癌预测模型的应用价值。寻找乳腺良、恶性肿瘤的超声及临床参数积分临界值。优化BI-RADS分级,提高乳腺癌诊断准确率,减少不必要的穿刺活检或手术。方法选取2014年1月1日-2... 详细信息

目的探讨基于临床及常规超声图像特征的危险因素评分法建立的乳腺癌预测模型的应用价值。寻找乳腺良、恶性肿瘤的超声及临床参数积分临界值。优化BI-RADS分级,提高乳腺癌诊断准确率,减少不必要的穿刺活检或手术。方法选取2014年1月1日-2018年11月30日期间于华北理工大学附属医院就诊的1092例女性乳腺肿瘤患者。其中经乳腺组织活检或术后病理证实的821例。采用(Breast Imaging Reporting and Data System,BI-RADS)2013第5版BI-RADS诊断标准对图像进行标准化描述,包括部位(左乳、右乳)、位置(象限)、形态(规则形、不规则形)、方位(平行于表面皮肤、不平行于表面皮肤)、边缘形态(模糊、成角、分叶、毛刺征)、边界(清晰、不清晰)、强回声晕、回声、内部回声模式(均匀、不均匀)、周围组织改变(Cooper韧带受累、皮肤增厚、回缩、水肿)、后方回声(增强、衰减、侧方声影)、是否有肿块内钙化(微钙化、粗大钙化)、腋窝淋巴结是否肿大,结合血流Adler半定量分级、血流分布模式(周边、内部、周边及内部)、流速及阻力指数。采用Excel2013建立数据库,SPSS 22.0进行统计学分析。以研究对象的原始资料为基础,对不同的变量进行编码,以病理结果为金标准,作为因变量,所有其他因素作为自变量,包括一般资料、危险因素、临床体征及常规超声图像特征等。计量资料的描述采用均数±标准差(x±s),计数资料采用构成比描述,分析各超声图像及临床参数良恶性组间差异,采用χ检验。将821例研究对象随机分为训练组和验证组,单因素分析差异有统计学意义的征象纳入训练组的二分类logistic回归分析模型,采用logistic回归逐步前进法(Forward LR法),寻找临床危险参数及超声恶性征象,以P危险因素的检验水准。应用10倍的回归系数β为其赋分,以乳腺肿瘤常规超声图像的恶性征象建立基础模型RS1。通过增加一项或多项参数构建新的模型RS2、RS3、RS4,并通过与基础模型RS1比较评估新模型的预测能力及准确性。以每位研究对象所得总分作为检验变量,患者的病理结局作为状态变量,绘制受试者工作曲线(ROC)评估预测模型的诊断效能,同时结合受试者工作特征曲线下面积(AUC),Youden指数最大时取得截断值,分析参数积分临界值及模型灵敏度、特异度,并用验证组分别进行外部检验,用一致性检验(Kappa值)进行评估,Kappa值最大为最佳模型。结果1基于不同参数分别建立危险因素评分模型RS:(1)超声参数建立基础模型RS1;(2)超声参数结合年龄建立模型RS2;(3)综合超声参数、年龄、临床体征建立模型RS3;(4)联合超声参数、年龄、危险因素及临床体征建立模型RS4。2四组评分模型与病理结果进行Kappa一致性检验,综合超声图像、触诊活动度及年龄建立危险因素评分模型RS3的Kappa值最高(Kappa=0.799)为最佳模型,其积分临界值为50.8分,曲线下面积0.962。RS3外部验证结果曲线下面积0.900、准确度90.1%、灵敏度89.1%、特异度90.9%、阳性预测值88.3%、阴性预测值91.5%、阳性似然比9.791、阴性似然比0.120。3 RS3与BI-RADS分级诊断结果比较显示RS3的预测乳腺癌准确度(90.1%)明显高于BI-RADS分级(75.1%),进一步与BI-RADS分级详细对比分析结果显示,超声诊断中判定为BI-RA DS3-5级的肿瘤,RS3对其预测也具有较高的符合率,符合率分别为94.8%、88.8%、75.9%、98.1%、100%,在主观影响较大的BI-RADS4级肿瘤中也有较高的符合率(4a级88.8%、4b级75.9%、4c级98.1%)。结论1综合常规超声图像特征、年龄及临床体征建立的危险因素评分RS3诊断效能最好,为预测乳腺癌最佳模型。2模型RS3的危险征象及危险因素预测乳腺癌恶性风险依次为年龄56、触诊活动度差、Cooper韧带受累、高回声晕、年龄51、年龄46、微钙化、边界不光整、触诊活动度可,其分值依次为31.9、30.4、25.8、25.7、23.4、19.9、18.8、16.9、15.2,判别乳腺肿瘤良恶性的临界值50.8。其中触诊活动度差、年龄56较超声恶性征象在预测乳腺肿瘤恶性风险方面贡献更大。3综合流行病学资料、常规超声图像特征及临床体征建立的乳腺癌危险因素评分模型不仅可以更好地识别BI-RADS评分为4a或疑为恶性程度较低的以良性病变为主的患者群体,弥补BI-RADS的低特异性,而且有助于优化BI-RADS分级在实际临床中的应用图3幅;表22个;参108篇。

关键词：乳腺癌超声图像预测模型危险因素评分法 BI-RADS分级

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