科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
目的观察腮腺多形性腺瘤及腺淋巴瘤的声像图特征,构建Logistics回归模型鉴别腮腺多形性腺瘤及腺淋巴瘤。方法回顾性分析第一组患者的超声图像,建立多因素Logistic回归模型,以第二组患者资料验证模型的可行性。结果经多分类Logistic回归分析,年龄、边界、后方回声3个自变量有助于鉴别多形性腺瘤,以P=0.5为分界,ROC曲线下面积为0.826±0.030(P<0.001)。性别、年龄、无回声区、边界四个自变量有助于鉴别腺淋巴瘤,以P=0.5为分界,ROC曲线下面积为0.969±0.014(P<0.001)。模型预测多形性腺瘤的准确率为56.48%(48/85),敏感度为88.00%(22/25),预测腺淋巴瘤的准确率为58.82%(50/85),敏感度为100%(19/19)。结论 Logistic回归筛选自变量,建立简便、有效的回归模型,对预测腮腺多形性腺瘤及腺淋巴瘤有良好的临床应用价值。
- 单位
