BI-RADS影像特征的预测模型在乳腺不可触及钙化病变中的价值

目的 探讨乳腺不可触及钙化病变患者的临床及BI-RADS-X线影像特征,建立Logistic多变量预测模型评估乳腺病变良恶性的概率,以提高乳腺不可触及钙化病变诊断准确率.方法 回顾性分析133例(147个病灶)乳腺不可触及钙化病变,先根据个人经验对病变的X线影像资料进行分析并做出BI-RADS评估分类,与病理对照绘制受试者工作特征(ROC)曲线.之后再对病变X线影像及临床特征进行单因素及多因素分析,筛选与良恶性相关的影响因素,建立Logistic模型并选取合适截点,绘制ROC曲线.最后比较术前BI-RADS分类与Logistic模型对乳腺病变诊断准确性的差别.结果 术前BI-RADS分类判断病变良恶性得到曲线下面积(AUC)为0.867 9.患者临床特征(年龄、位置、病变所在象限)及BI-RADS-X影像特征(分布方式、形态特征、病变部位腺体密度)单因素分析结果显示上述特征差异均有统计学差异;Logistic回归多因素分析示年龄、象限及形态特征差异有统计学意义,建立方程判断病变良恶性得到Logistic模型的AUC为0.906 3.结论 Logistic模型对乳腺病变诊断的准确性高于术前BI-RADS分类,对乳腺病变的正确诊断具有一定的参考价值.