據(jù)估計(jì)，美國每年可發(fā)現(xiàn)約150000位肺部結(jié)節(jié)性病變患者。而根據(jù)全美肺癌篩查試驗(yàn)的結(jié)果，這一數(shù)字還有逐漸增長的趨勢(shì)。所以，人們亟需有一種決策工具可為此類肺結(jié)節(jié)的處理提供幫助。
 

    關(guān)于肺結(jié)節(jié)的體積，目前有3種新的評(píng)估因子，為了了解在現(xiàn)有惡性腫瘤預(yù)測(cè)模型中，添加這些體積指標(biāo)，能否改善其對(duì)CT確定的肺結(jié)節(jié)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，來自美國南卡羅來納醫(yī)藥大學(xué)肺部和重癥監(jiān)護(hù)科的GerardA.Silvestri及其同事進(jìn)行了一項(xiàng)研究，研究結(jié)果在線發(fā)表于2013年8月15日的《CHEST》雜志上。研究結(jié)果顯示：在現(xiàn)有的惡性腫瘤預(yù)測(cè)模型中，添加結(jié)節(jié)體積指標(biāo)可增加其對(duì)肺結(jié)節(jié)預(yù)估分類的準(zhǔn)確性；從而幫助醫(yī)生更有效的確定結(jié)節(jié)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。
 

    該研究的主要研究對(duì)象是：2006~2010年間在美國南卡羅來納醫(yī)藥大學(xué)就診的221例患者，這些患者均經(jīng)CT檢出存在肺結(jié)節(jié)。研究者使用斯文森1997預(yù)測(cè)模型（Swensen’s1997）對(duì)患者的結(jié)節(jié)惡性概率進(jìn)行了預(yù)估。并對(duì)3個(gè)分別包含有一種新結(jié)節(jié)體積評(píng)估因子的多變量Logistic模型進(jìn)行了研究，以觀察這些新模型的預(yù)測(cè)價(jià)值是否有所提高。此外，研究者還使用多種指標(biāo)對(duì)上述新模型對(duì)結(jié)節(jié)的分類性能進(jìn)行了評(píng)估。

    該研究的主要結(jié)果為：使用0.5作為切點(diǎn)對(duì)相關(guān)概率進(jìn)行預(yù)測(cè)，斯文森1997預(yù)測(cè)模型可對(duì)67%的結(jié)節(jié)進(jìn)行正確分類。而對(duì)三種新模型的研究顯示，添加新的結(jié)節(jié)體積預(yù)測(cè)因子，可以增加新模型對(duì)惡性結(jié)節(jié)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。三種新模型對(duì)結(jié)節(jié)良、惡性的分類正確率分別達(dá)到83%、88%、和88%，其分類準(zhǔn)確性的凈增長與原模型相比，均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的顯著差異。此外，所有三個(gè)模型與Nagelkerke’sR-squared、識(shí)別斜率（discriminationslope）、受試者操作特征曲線（ROC曲線）、和Hosmer-Lemeshow標(biāo)定試驗(yàn)等均有良好的擬合程度。

    該研究結(jié)果顯示：在現(xiàn)有的惡性腫瘤預(yù)測(cè)模型中，添加結(jié)節(jié)體積指標(biāo)可提高其對(duì)肺結(jié)節(jié)預(yù)估分類的準(zhǔn)確性。這種增強(qiáng)版的預(yù)測(cè)工具將幫助臨床醫(yī)生更有效的確定肺結(jié)節(jié)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。