【摘要】目的:探讨二元逻辑回归分析在多层螺旋 CT(MSCT)鉴别诊断局灶性机化性肺炎(FOP)及周围型肺癌(PLC)中的价值。 方法:选取 2016 年 3 月—2022 年 5 月中部战区总医院经病理证实的 53 例局灶性机化性肺炎患者作为研究组,61 例周围型肺癌患者作为对 照组,分析比较两组病变 CT 征象,对差异有统计学意义的定性征象构建回归模型,通过受试者工作特征(ROC)曲线计算曲线下面积、灵 敏度、特异度。结果:二元多因素 Logistic 回归分析显示边界不清、长毛刺、短毛刺、空气支气管征是预测区分 OP 与 PLC 的独立影响因素; 联合预测模型 ROC 曲线下面积为 0.945,灵敏度为 79.20%,特异度为 98.40%。结论:边界不清、长毛刺、短毛刺、空气支气管征象有助于 FOP 和 PLC 的鉴别诊断,联合预测模型可提高鉴别二者的诊断效能,为临床提供重要辅助信息。
【关键词】多层螺旋 CT;局灶性机化性肺炎;周围型肺癌;灵敏度;特异度