【摘 要】
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目的:从临床及内镜下特点探讨分化型早期胃癌(EGC)预测因素,并建立Logistic回归预测模型,评价该模型对于判断分化型EGC的预测价值。方法:选取我院2013年1月至2018年5月行内镜粘膜下剥离术(ESD)的184例早期胃癌患者作为研究对象,对年龄、性别、肿瘤部位、肿瘤大小、镜下形态、浸润深度、分化程度、有无萎缩、脉管浸润、淋巴结转移进行单因素及多因素分析,根据多因素分析结果建立预测分化型E
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目的:从临床及内镜下特点探讨分化型早期胃癌(EGC)预测因素,并建立Logistic回归预测模型,评价该模型对于判断分化型EGC的预测价值。方法:选取我院2013年1月至2018年5月行内镜粘膜下剥离术(ESD)的184例早期胃癌患者作为研究对象,对年龄、性别、肿瘤部位、肿瘤大小、镜下形态、浸润深度、分化程度、有无萎缩、脉管浸润、淋巴结转移进行单因素及多因素分析,根据多因素分析结果建立预测分化型EGC的Logistic回归预测模型,绘制Logit P预测分化型EGC的ROC曲线,评价该模型对于判断分化型EGC的预测价值。结果:Logistic回归分析结果显示:年龄<44岁、胃体上部病变、大小≤2cm是分化型EGC的独立预测因素,根据以上独立预测因素及其各回归系数建立Logistic回归预测模型:Logit P=-5.715-0.112×年龄(岁)+0.307×肿瘤部位(胃上部=1,胃中部=2,胃下部=3)+0.272×肿瘤大小(≤2cm=1,>2cm=0)+0.173×淋巴结转移(是=0,否=1),Logit P的临界值为-1.26,ROC曲线下的面积为0.865,准确度为76.6%。结论:我们的研究首次提出了临床以及内镜下判断分化型EGC的预测模型以及预测值,并评价了该模型的预测价值,判断分化型EGC的准确度较高,为临床上早期判断分化型EGC以及及时选择合理的方法治疗提供依据。
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