甲狀腺微小乳頭狀癌彩超征象危險(xiǎn)因素的Logistic 回歸分析

張歆，薛玉，沈楚，許建萍，杜睿，王玲

(江蘇大學(xué)附屬醫(yī)院超聲醫(yī)學(xué)科，江蘇鎮(zhèn)江212001)

1988年WHO 關(guān)于甲狀腺癌的組織學(xué)分類標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定，病灶最大直徑小于或等于10 mm 的乳頭狀癌為甲狀腺微小癌，臨床發(fā)病率約3.5/10 萬［1]。本研究回顧性分析經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)的123 個(gè)甲狀腺微小結(jié)節(jié)的聲像圖表現(xiàn)，并根據(jù)其圖像特征建立Logistic回歸模型，篩選出與甲狀腺微小癌有關(guān)的超聲診斷危險(xiǎn)因素，以提高其診斷準(zhǔn)確率。

1 資料與方法

1.1 臨床資料

2006年9月至2012年9月間在我院行甲狀腺切除術(shù)患者97例，其中男27例，女70例，平均年齡(51.98 ±13.57)歲。所有病例均經(jīng)過手術(shù)病理確診，共123 個(gè)甲狀腺微小結(jié)節(jié)。單發(fā)結(jié)節(jié)患者61例，多發(fā)結(jié)節(jié)患者36例，結(jié)節(jié)最大直徑2 ～10 mm。乳頭狀癌49例(61 個(gè)結(jié)節(jié))，甲狀腺腺瘤5例(5 個(gè)結(jié)節(jié))，結(jié)節(jié)性甲狀腺腫43例(57個(gè)結(jié)節(jié))。

1.2 儀器

美國GE 公司生產(chǎn)的全身彩色多普勒診斷儀GE LOGIQ E9、LOGIQ 9、LOGIQ7，配備有頻率為7.5 ～14 MHz 高頻線陣探頭。

1.3 超聲檢查方法

檢查時(shí)儀器選用甲狀腺檢查模式，患者取仰臥位，充分顯露其頸部，首先對(duì)雙側(cè)甲狀腺進(jìn)行全面檢查，然后對(duì)微小結(jié)節(jié)選擇多切面超聲觀察。所有病例均由2 名有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師共同診斷，超聲診斷內(nèi)容及賦值見表1。

表1 甲狀腺微小結(jié)節(jié)病理性質(zhì)與超聲診斷特征賦值Tab 1 Assignment of ultrasonic features and pathology of small thyroid nodules

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理

2 結(jié)果

2.1 二分類的Logistic 回歸結(jié)果

以病理良惡性結(jié)果作為因變量，采用前進(jìn)法進(jìn)行二分類Logistic 回歸分析，依據(jù)SPSS 16.0 的輸出結(jié)果，以P＜0.05 為標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)果表明，形態(tài)、邊界、內(nèi)部回聲與內(nèi)部鈣化這4 個(gè)參數(shù)依次進(jìn)入回歸模型。見表2。

表2 二分類的Logistic 回歸結(jié)果Tab 2 The results of binary logistic regression

2.2 Logistic 回歸模型

回歸方程為Logit(P)=-3.195 +1.071X1+1.616X2+1.212X3+1.011X5，對(duì)上述方程進(jìn)行似然比檢驗(yàn)，χ2=58.205，P＜0.001，表明模型有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。利用該回歸模型對(duì)123 個(gè)甲狀腺微小結(jié)節(jié)進(jìn)行預(yù)報(bào)，以P＞0.5 為惡性，P≤0.5 為良性，則預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率、敏感性，特異性分別為80.49%，78.69%，82.26%。以該模型判斷甲狀腺微小結(jié)節(jié)良惡性，繪制ROC 曲線圖(圖1)，可得曲線下面積為0.859。

2.3 自變量之間共線性分析結(jié)果

用因變量(病理性質(zhì))與6 個(gè)自變量(內(nèi)部回聲、形態(tài)、邊界、后方回聲、內(nèi)部鈣化、血流分布特點(diǎn))建立多元線性回歸做共線性診斷，結(jié)果表明自變量容許值在0.821 ～0.959，均＞0.2，6 個(gè)自變量之間沒有共線性。

圖1 Logistic 回歸模型ROC 曲線Fig 1 ROC curve of the logistic regression

3 討論

目前認(rèn)為，甲狀腺微小癌發(fā)病率高，國外尸檢檢出率高達(dá)35.6%，雖然大部分微小癌生物學(xué)較穩(wěn)定，預(yù)后較好，但仍有約2%的微小癌會(huì)發(fā)展為臨床癌，出現(xiàn)甲狀腺外浸潤、頸部淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移，甚至遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移等預(yù)后較差的情況。因此臨床上對(duì)此病需要密切關(guān)注。甲狀腺微小癌體積小，臨床癥狀與體征不明顯，又易與其他良性甲狀腺結(jié)節(jié)并存，臨床診斷比較困難，即便是CT、MRI 及同位素檢查均效果不佳［3]。隨著超聲相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展，高頻彩超已經(jīng)成為甲狀腺微小癌的首選檢查方法，但超聲圖像在良惡性結(jié)節(jié)鑒別診斷中存在同病異影、同影異病，故術(shù)前誤診率一直較高。

近年來，二分類Logistic 回歸分析廣泛應(yīng)用于臨床醫(yī)學(xué)研究各個(gè)領(lǐng)域，它的特點(diǎn)是可以從眾多復(fù)雜的因素中篩選出真正具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的危險(xiǎn)因素。Logistic 回歸分析模型應(yīng)用于甲狀腺微小癌超聲診斷中的研究報(bào)道較少。本研究將Logistic 回歸模型引入對(duì)甲狀腺微小結(jié)節(jié)良、惡性鑒別診斷中，對(duì)其超聲圖像特征進(jìn)行量化處理。

甲狀腺微小癌超聲診斷特征眾多，多數(shù)學(xué)者認(rèn)為內(nèi)部回聲、形態(tài)、邊界、后方回聲、內(nèi)部鈣化、血流分布特點(diǎn)這些特征是鑒別良惡性結(jié)節(jié)的主要依據(jù)［4-8]。但是由于甲狀腺微小癌體積小，良惡性微小結(jié)節(jié)診斷特征上有一定的重疊性，就需要去粗取精，篩選出最有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的特征因素。通過Logistic 回歸分析(表2)，可以認(rèn)為在本組研究數(shù)據(jù)中，形態(tài)不規(guī)則微小結(jié)節(jié)患癌的風(fēng)險(xiǎn)是形態(tài)規(guī)則的5.032 倍，邊界模糊比邊界清晰微小結(jié)節(jié)患癌的概率增大了3.361 倍，低回聲甲狀腺微小結(jié)節(jié)與其他聲學(xué)類型比較，患癌的概率增大了2.919 倍。結(jié)節(jié)內(nèi)部出現(xiàn)微小鈣化其惡性可能性是其他類型鈣化的2.749 倍。本次研究，篩選出結(jié)節(jié)形態(tài)不規(guī)則、內(nèi)部出現(xiàn)微小鈣化、邊界模糊、內(nèi)部低回聲等4 個(gè)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的超聲特征參數(shù)，它們是診斷甲狀腺微小癌的危險(xiǎn)因素。以這4 個(gè)超聲特征建立的回歸方程對(duì)甲狀腺微小結(jié)節(jié)進(jìn)行預(yù)報(bào)，準(zhǔn)確率為80.49%，曲線下面積為0.859，能較好地區(qū)分甲狀腺微小結(jié)節(jié)的良惡性。

后方回聲與結(jié)節(jié)的彩色多普勒血流分布特點(diǎn)這兩個(gè)參數(shù)均未能進(jìn)入Logistic 回歸方程?？赡芘c下列因素有關(guān):①樣本含量不夠。隨著樣本量的增加，可能會(huì)有新的特征參數(shù)加入方程。②評(píng)判誤差。本次研究所建立的Logistic 回歸模型是建立在回顧性分析的基礎(chǔ)上，對(duì)于此次研究的樣本而言，評(píng)判結(jié)節(jié)的超聲聲像圖標(biāo)準(zhǔn)均來自于醫(yī)師經(jīng)驗(yàn)，因此，評(píng)判結(jié)果受醫(yī)師經(jīng)驗(yàn)的影響較大。

綜上所述，對(duì)于形態(tài)不規(guī)則、邊緣模糊，內(nèi)部出現(xiàn)微小鈣化的甲狀腺低回聲微小結(jié)節(jié)，要利用高性能超聲連續(xù)掃查，詳細(xì)觀察，必要時(shí)結(jié)合超聲引導(dǎo)下細(xì)針穿刺檢查，避免遺漏診斷，從而提高甲狀腺微小癌診斷準(zhǔn)確率。

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