Logistic回归模型在不典型浸润性导管癌诊断中的应用

目的 筛选不典型浸润性导管癌诊断的超声征象,建立Logistic回归预测模型.方法 回顾性分析42例经超声诊断为BI-RADS 4a类肿块且病理证实为浸润性导管癌患者的术前超声图像.建立Logistic回归模型,绘制ROC曲线,评价该模型的预测价值.结果 多因素Logistic回归分析结果 显示:肿块边缘不光整[(^OR)=23.371(95％CI:2.207,247.442)]、微钙化[(^OR)=5.120(95％CI:1.481,17.697)]及RI>0.7[(^OR)=12.912(95％CI:2.579,46.165)]对不典型浸润性导管癌具有癌诊断意义;利用这3个指标建立不典型浸润性导管癌的诊断模型:Logistics(P)=-1.674+3.152×(微钙化赋值)+1.633×(不光整赋值)+2.390×(RI>0.7赋值).模型诊断不典型浸润性导管癌的截断值为>0.380,ROC曲线下面积为0.804(95％CI:0.711,0.897),敏感性为85.7％(95％CI:0.715,0.956),特异性为59.1％(95％CI:0.432,0.733),约登指数、准确率分别为0.448、72.1％.结论 利用超声征象建立的模型敏感性较高,临床实用性较好.