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Logistic回歸模型在不典型浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌診斷中的應(yīng)用*

2022-02-18 06:47李靜吳國(guó)柱王芳馮德喜梁丹艷
關(guān)鍵詞:浸潤(rùn)性腫物腫塊

李靜,吳國(guó)柱,王芳,馮德喜,梁丹艷

(內(nèi)蒙古自治區(qū)人民醫(yī)院 超聲醫(yī)學(xué)科,內(nèi)蒙古 呼和浩特010017)

浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌發(fā)病率及病死率逐年升高,嚴(yán)重危害人類健康[1-2]。超聲檢查能較準(zhǔn)確地顯示病灶的形態(tài)特征,臨床診斷價(jià)值較高[3-4],但仍有一部分浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌的超聲圖像不典型,造成影像學(xué)的漏診[5]。本研究通過篩選一系列的超聲征象,建立Logistic 回歸模型,提高超聲檢查對(duì)該類疾病的確診率,為臨床提供更準(zhǔn)確的診斷信息。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2018年3月—2020年1月在內(nèi)蒙古自治區(qū)人民醫(yī)院經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)為浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌的患者42 例作為不典型組,取其超聲診斷為BI-RADS 4a類乳腺結(jié)節(jié)42 枚,患者年齡24~68 歲,平均(47.0±11.3)歲。另取同期本院超聲診斷BI-RADS 4a 類結(jié)節(jié),并經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)為良性腫塊的患者44 例作為良性組,患者年齡28~75 歲,平均(51.0±9.8)歲,均為女性。

1.2 儀器與方法

采用荷蘭Philips 公司IU22、美國(guó)GE 公司Logic E9、德國(guó)西門子公司Acuson S2000 超聲診斷儀,探頭頻率6~15 MHz,患者取仰臥位,充分暴露雙側(cè)乳腺及腋窩,以乳頭為中心放射狀掃查,發(fā)現(xiàn)病灶后多切面觀察、記錄并保存典型圖像。超聲工作站調(diào)取納入患者行回顧性分析,病變圖像數(shù)目為5~34 幅。所有患者病歷資料完整。

1.3 觀察指標(biāo)

灰階超聲:觀察并記錄腫塊直徑、內(nèi)部回聲、邊界、邊緣、鈣化、縱橫比、腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移情況。彩色多普勒超聲:檢測(cè)新生血管,測(cè)量阻力指數(shù)(resistance index,RI)。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

數(shù)據(jù)分析采用SPSS 19.0 統(tǒng)計(jì)軟件。計(jì)量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差(±s)表示,比較用t檢驗(yàn);計(jì)數(shù)資料以構(gòu)成比或率(%)表示,比較用χ2檢驗(yàn)或Fisher 確切概率法;繪制ROC 曲線,影響因素的分析采用多因素Logistic 回歸模型。P<0.05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 兩組腫塊的超聲圖像回聲特征

不典型組中實(shí)性結(jié)節(jié)31 例(73.8%),囊性1 例(2.4%),囊實(shí)性7 例(16.7%),結(jié)構(gòu)紊亂呈非腫塊型3 例(7.1%);良性組中實(shí)性結(jié)節(jié)26 例(59.1%),囊實(shí)性結(jié)節(jié)13 例(29.5%),結(jié)構(gòu)紊亂5 例(11.4%)。兩組結(jié)節(jié)回聲性質(zhì)占比比較,經(jīng)Fisher 確切概率法分析,差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P=0.271),均衡可比。

2.2 兩組腫塊超聲特征比較

兩組腫塊超聲邊緣是否光整、有無微鈣化、RI 是否>0.7 比例比較,經(jīng)χ2檢驗(yàn),差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05),不典型組腫塊超聲邊緣不光整、微鈣化、RI >0.7 高于良性組,為不典型浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌區(qū)別于良性腫瘤的主要特點(diǎn)(見圖1、2)。而兩組腫塊直徑、有無回聲、邊界是否清晰、縱橫比大小比較,差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)。見表1。

表1 兩組腫物超聲特征比較

圖1 浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌的超聲圖像

圖2 浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌病理切片 (HE×100)

2.3 不典型浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌超聲征象的多因素分析

根據(jù)單因素分析的結(jié)果,以是否發(fā)生浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌為因變量,以病灶邊緣不光整、微鈣化、RI > 0.7 為自變量,代入Logistic 回歸方程,引入水準(zhǔn)為0.05,剔除水準(zhǔn)為0.10,采用逐步法分析浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌發(fā)的危險(xiǎn)因素。結(jié)果顯示:微鈣化相較于無鈣化人群患非典型浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌風(fēng)險(xiǎn)上升[=23.371(95% CI:2.207,247.442)];邊緣不光整腫塊是邊緣光整腫塊患非典型癌風(fēng)險(xiǎn)的5.120倍[=5.120(95% CI:1.481,17.697)],高阻血流是低阻血流的12.912 倍[=12.912(95% CI:2.579,46.165)]。見表2、3。

表2 非典型浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌超聲征象多因素Logistic回歸分析參數(shù)

參考多因素分析結(jié)果,最終建模指標(biāo)為病灶邊緣不光整、微鈣化、RI 值。將篩選的指標(biāo)作為變量代入Logistics 回歸方程,得到的診斷模型:Logistics(P)=-1.674+3.152×微 鈣 化+1.633×不 光整+2.390×(RI>0.7)。

表3 賦值表

2.4 不典型浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌各指標(biāo)診斷性能分析

模型診斷不典型浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌的截?cái)嘀?0.380, ROC 曲線下面積(AUC)0.804(95% CI:0.711,0.897),敏感性85.7%(95% CI:0.715,0.956),特異性59.1%(95% CI:0.432,0.733),約登指數(shù)、準(zhǔn)確率分別為0.448、72.1%。見圖3。

圖3 模型診斷不典型浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌的ROC曲線

3 討論

近年來乳腺癌發(fā)病率呈上升趨勢(shì)[6-7],其病因尚未明確,一級(jí)預(yù)防手段極為有限,早發(fā)現(xiàn)、早治療對(duì)改善預(yù)后、降低死亡率尤為重要[8-9]。乳腺癌組織形態(tài)學(xué)復(fù)雜,種類眾多,其中浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌發(fā)病率最高,約占所有乳腺惡性腫瘤的70%[10-11],其超聲圖像特異性較強(qiáng),診斷并不困難[12-13]。但是因?yàn)閷?duì)不典型聲像圖缺乏認(rèn)識(shí),臨床容易漏診,貽誤最佳治療期[14]。Logistic 回歸模型綜合考慮多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響,篩選出疾病的獨(dú)立危險(xiǎn)因素,分析對(duì)疾病病因及診斷有價(jià)值的指標(biāo)。利用數(shù)學(xué)模型可以更客觀、準(zhǔn)確地判斷腫塊的良惡性,有效規(guī)避人為主觀印象。

本研究經(jīng)Logistic 回歸分析篩選出腫物邊緣不光整、微鈣化、RI > 0.7 為有意義的變量。這3 個(gè)變量在乳腺結(jié)節(jié)中出現(xiàn)越多,其惡性病變的發(fā)生率越高。其預(yù)測(cè)不典型浸潤(rùn)性乳腺癌的能力從強(qiáng)到弱依次為微鈣化、RI 值、邊緣不光整。

本組腫塊邊緣不光整指邊緣細(xì)微成角或淺分葉,可能是由于惡性腫瘤無包膜,有浸潤(rùn)傾向,故其邊緣表現(xiàn)不光整。但由于腫塊未出現(xiàn)明顯的蟹足征、黏膜糾集征,部分良性腫瘤也有此特征[15],檢查者未引起足夠的重視。

目前乳腺內(nèi)鈣化灶的主要成分是草酸鈣和羥基磷酸鈣[16],前者結(jié)晶度較好,可形成多面體狀晶體,主要存在于乳腺增生、纖維腺瘤或乳腺內(nèi)脂肪壞死等良性病變中;后者在惡性腫物中更常見,晶體細(xì)小,結(jié)晶度較差。但兩種鈣化成分在良惡性腫物中的分布并不絕對(duì)[17],草酸鈣可在惡性腫塊內(nèi)檢測(cè)到,同樣羥基磷酸鈣也可在良性腫物中存在。鈣化形式多樣,主要通過其大小、形態(tài)、分布判斷[18]。臨床研究表明在各項(xiàng)影像學(xué)征象中,大量的乳腺癌以微鈣化為第一特征[19],高頻超聲是檢測(cè)鈣化的有效影像學(xué)手段[20]。本研究發(fā)現(xiàn)在預(yù)測(cè)不典型浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌的有效變量中,微鈣化的值最高,為23.371,表明微鈣化預(yù)測(cè)惡性病變的診斷價(jià)值明顯高于其他兩組有效變量。同時(shí)筆者認(rèn)為腫塊中存在粗鈣化患者較無鈣化人群患非典型浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌風(fēng)險(xiǎn)無明顯增加,而微鈣化患者較無鈣化人群患非典型癌風(fēng)險(xiǎn)上升,與既往結(jié)果相似[21-23]。

腫塊血流的顯示與腫塊直徑、分化程度、患者年齡有關(guān),惡性腫瘤釋放血管增生因子,能形成豐富的血管叢,阻力指數(shù)是鑒別腫物良惡性的重要指標(biāo)[24]。惡性腫瘤血管內(nèi)徑窄,走形迂曲,且具有生長(zhǎng)無序的特點(diǎn),可表現(xiàn)為高阻力的血流信號(hào)[25-26]。本組中1例囊性浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌其囊壁不規(guī)則增厚,可檢出RI>0.7的高阻血流信號(hào)。這一征象提示囊性腫塊不一定就是良性包塊,需仔細(xì)觀察其包膜的血流信號(hào)。另外,探查腫物血流信號(hào)手法需輕柔,避免人為因素影響腫瘤內(nèi)部血流的顯示及豐富程度的判斷。

本研究的Logistic 回歸模型是綜合分析邊緣不光整、微鈣化、RI > 0.7 有效變量得到的P值,P值越高診斷為不典型浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌的可能性越大,但是有部分患者的乳腺腫塊可能出現(xiàn)不典型聲像圖特征,并不能同時(shí)符合這3 個(gè)指標(biāo),比如腫物僅出現(xiàn)微鈣化,其他2 個(gè)指標(biāo)不符合,故P值較低造成漏診。但是該模型AUC 為0.804,診斷效果較好,其敏感性為85.7%,值得臨床推廣。

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