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| 利用人口学信息、术前 CT 影像学特征和血清学肿瘤标志物建立肺腺癌患者气腔播散 (STAS) 预测模型，以期为术前预测 STAS 以及患者相关手术的选择提供参考依据。方法 回顾性分析 2016 年 1 月至 2023 年 12 月舟山医院经手术病理检查证实肺腺癌患者 1130 例。将肺腺癌患者是否 STAS 阳性作为因变量，单因素分析中差异有统计学意义的因素作为自变量赋值纳入多因素 logistic 逐步回归分析得出 STAS 阳性的独立危险因素，构建肺腺癌患者 STAS 阳性的风险预测模型，并通过 ROC 曲线分析其预测效能。结果 1130 例肺腺癌患者中 STAS 阳性患者 60 例，STAS 阴性患者 1070 例，STAS 阳性率为 5.31%。单因素分析显示，STAS 阳性与阴性患者间吸烟史、癌胚抗原、CT 值、淋巴结转移、脉管癌栓、分化程度比较差异均有统计学意义 (均 P<0.05)。多因素 logistic 逐步回归分析结果显示，当赤池信息量准则为 432.08 时模型拟合最好，其中癌胚抗原及 CT 值增高、有淋巴结转移及血管集束征是肺腺癌 STAS 阳性的独立危险因素 (均 P<0.05)，有腺泡状是肺腺癌患者 STAS 阳性的保护因素 (P<0.05)。构建的预测模型 ROC 曲线分析显示，预测肺腺癌 STAS 阳性的 AUC 为 0.738 (95% CI:0.669~0.808)，灵敏度为 0.750，特异度为 0.671。结论 本研究建立的预测模型能够有效评估肺腺癌 STAS 阳性可能性，为术前预测和选择手术方式提供依据。 |
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| 基金项目:国家卫生健康委科学研究基金 - 浙江省卫生健康重大科技计划项目；舟山市科技局计划项目 |
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