目的探讨双层探测器光谱CT(DLCT)虚拟平扫(VNC)和碘图在结核性胸膜炎(TP)、肿瘤性胸膜炎(NP)鉴别诊断中的价值。方法选取行胸部DLCT增强检查的22例TP(TP组)和20例NP患者(NR组)的临床和影像资料。通过DLCT静脉期增强图像重建VNC图像和碘图,并分别在VNC图像测量渗出液的CT值,在碘图测量胸膜病变的碘浓度(IC)值。比较TP、NP两组患者临床资料、渗出液CT值和胸膜病变IC值的差异。对组间存在统计学差异的指标采用多因素Logistic回归,寻找鉴别TP和NP的独立指标。采用ROC曲线分析渗出液CT值、胸膜病变IC值及两者联合应用鉴别TP和NP的效能,通过Delong检验对各自鉴别效能进行比较。结果TP组患者年龄和胸膜病变的IC值明显小于NP组,渗出液CT值明显高于NP组,差异有统计学意义(均P<0.001)。多因素二项Logistic回归发现年龄并非鉴别TP和NP的独立指标,而渗出液CT值和胸膜病变IC值均为鉴别两者的独立指标,差异有统计学意义(均P<0.05)。渗出液CT值、胸膜病变IC值及两者联合鉴别TP和NP的曲线下面积(Area under the curve,AUC)分别为0.830、0.869和0.966,其中两者联合的AUC明显大于CT值和IC值的AUC,差异有统计学意义(均P<0.05)。渗出液CT值和胸膜病变IC值的最佳阈值分别为14.5 HU和1.85 mg/ml。渗出液CT值、胸膜病变IC值和两者联合鉴别TP和NP的敏感性分别为68.2%、70.5%和90.4%,特异性分别为95.0%、94.5%和95.5%,约登指数分别为0.632、0.650和0.859。结论基于DLCT的VNC图像和碘图均是鉴别TP和NP的独立指标,联合应用在鉴别TP和NP中具有较高的应用价值。
目的:利用SEER数据库中腮腺鳞癌(SCC)患者资料进行统计分析并构建生存预后模型。方法:选取2004~2015年美国SEER(Surveillance,Epidemiology,and End Results)数据库中腮腺SCC患者临床病理数据和随访资料。进行分组及绘制列线图,并对构...
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目的:利用SEER数据库中腮腺鳞癌(SCC)患者资料进行统计分析并构建生存预后模型。方法:选取2004~2015年美国SEER(Surveillance,Epidemiology,and End Results)数据库中腮腺SCC患者临床病理数据和随访资料。进行分组及绘制列线图,并对构建的列线图进行一致性检验(C-index),校准曲线和决策曲线(DCAs)验证。结果:纳入腮腺SCC患者826例。在单因素和多因素分析的基础上,成功构建患者预后的列线图,一致性检验、校准曲线、DCAs曲线结果表明列线图所预测的生存率与实际生存率具有较好的一致性。年龄、T分期、N分期、M分期、是否行颈部淋巴结清扫是影响腮腺SCC患者预后的独立临床病理因素。结论:本研究构建的列线图可以较好地预测患者预后。
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