基于Logistic回归模型筛选CEUS及SWE诊断2型糖尿病周围神经病变的定量参数

作者：靳丽嘉; 唐一植; 陈鹏; 彭玉兰

来源：河北医学, 2022, 28(09): 1550-1554.

DOI：10.3969/j.issn.1006-6233.2022.09.030

• 周围神经病变
• 超声造影
• 剪切波超声弹性成像
• 2型糖尿病
• Logistic回归

目的:基于Logistic回归模型筛选超声造影(CEUS)与剪切波超声弹性成像(SWE)诊断2型糖尿病(T2DM)周围神经病变(PN)的定量参数。方法:选取2019年1月至2021年6月期间于我院就诊的50例T2DM合并PN患者归为PN组，并选取50例无PN的T2DM患者归为无PN组，以及50例健康成人归为对照组。比较三组胫神经的常规二维超声检查[横径、前后径、横断面积]、SWE检查[弹性模量值的最大值(Emax)、最小值(Emin)与平均值(Emean)]、CEUS检查[达峰时间(TTP)、峰值强度(Imax)、曲线下面积(AUC)]。采用多因素Logistic回归分析筛选PN相关的超声检查参数。结果:PN组的胫神经的横径、前后径、横断面积、Emax、Emin、Emean、TTP显著高于无PN组与对照组，PN组的Imax、AUC显著低于无PN组与对照组，无PN组的胫神经的横径、前后径、横断面积、Emax、Emin、Emean、TTP显著高于对照组，无PN组的Imax、AUC显著低于对照组(P <0.017)。多因素Logistic回归分析结果表明Emean、TTP、Imax是PN发生的独立相关因素(P<0.05)。结论:胫神经的CEUS参数(包括TTP、Imax)和SWE参数(主要是Emean)对T2DM患者的PN具有重要的诊断价值，值得临床推广应用。

• 单位
  四川大学华西医院; 西南医科大学