甲状腺微小乳头状癌彩超征象危险因素的Logistic 回归分析

张歆，薛玉，沈楚，许建萍，杜睿，王玲

(江苏大学附属医院超声医学科，江苏镇江212001)

1988年WHO 关于甲状腺癌的组织学分类标准中规定，病灶最大直径小于或等于10 mm 的乳头状癌为甲状腺微小癌，临床发病率约3.5/10 万［1]。本研究回顾性分析经手术病理证实的123 个甲状腺微小结节的声像图表现，并根据其图像特征建立Logistic回归模型，筛选出与甲状腺微小癌有关的超声诊断危险因素，以提高其诊断准确率。

1 资料与方法

1.1 临床资料

2006年9月至2012年9月间在我院行甲状腺切除术患者97例，其中男27例，女70例，平均年龄(51.98 ±13.57)岁。所有病例均经过手术病理确诊，共123 个甲状腺微小结节。单发结节患者61例，多发结节患者36例，结节最大直径2 ～10 mm。乳头状癌49例(61 个结节)，甲状腺腺瘤5例(5 个结节)，结节性甲状腺肿43例(57个结节)。

1.2 仪器

美国GE 公司生产的全身彩色多普勒诊断仪GE LOGIQ E9、LOGIQ 9、LOGIQ7，配备有频率为7.5 ～14 MHz 高频线阵探头。

1.3 超声检查方法

检查时仪器选用甲状腺检查模式，患者取仰卧位，充分显露其颈部，首先对双侧甲状腺进行全面检查，然后对微小结节选择多切面超声观察。所有病例均由2 名有经验的医师共同诊断，超声诊断内容及赋值见表1。

表1 甲状腺微小结节病理性质与超声诊断特征赋值Tab 1 Assignment of ultrasonic features and pathology of small thyroid nodules

1.4 统计学处理

2 结果

2.1 二分类的Logistic 回归结果

以病理良恶性结果作为因变量，采用前进法进行二分类Logistic 回归分析，依据SPSS 16.0 的输出结果，以P＜0.05 为标准，结果表明，形态、边界、内部回声与内部钙化这4 个参数依次进入回归模型。见表2。

表2 二分类的Logistic 回归结果Tab 2 The results of binary logistic regression

2.2 Logistic 回归模型

回归方程为Logit(P)=-3.195 +1.071X1+1.616X2+1.212X3+1.011X5，对上述方程进行似然比检验，χ2=58.205，P＜0.001，表明模型有统计学意义。利用该回归模型对123 个甲状腺微小结节进行预报，以P＞0.5 为恶性，P≤0.5 为良性，则预报的准确率、敏感性，特异性分别为80.49%，78.69%，82.26%。以该模型判断甲状腺微小结节良恶性，绘制ROC 曲线图(图1)，可得曲线下面积为0.859。

2.3 自变量之间共线性分析结果

用因变量(病理性质)与6 个自变量(内部回声、形态、边界、后方回声、内部钙化、血流分布特点)建立多元线性回归做共线性诊断，结果表明自变量容许值在0.821 ～0.959，均＞0.2，6 个自变量之间没有共线性。

图1 Logistic 回归模型ROC 曲线Fig 1 ROC curve of the logistic regression

3 讨论

目前认为，甲状腺微小癌发病率高，国外尸检检出率高达35.6%，虽然大部分微小癌生物学较稳定，预后较好，但仍有约2%的微小癌会发展为临床癌，出现甲状腺外浸润、颈部淋巴结转移，甚至远处转移等预后较差的情况。因此临床上对此病需要密切关注。甲状腺微小癌体积小，临床症状与体征不明显，又易与其他良性甲状腺结节并存，临床诊断比较困难，即便是CT、MRI 及同位素检查均效果不佳［3]。随着超声相关技术的不断发展，高频彩超已经成为甲状腺微小癌的首选检查方法，但超声图像在良恶性结节鉴别诊断中存在同病异影、同影异病，故术前误诊率一直较高。

近年来，二分类Logistic 回归分析广泛应用于临床医学研究各个领域，它的特点是可以从众多复杂的因素中筛选出真正具有统计学意义的危险因素。Logistic 回归分析模型应用于甲状腺微小癌超声诊断中的研究报道较少。本研究将Logistic 回归模型引入对甲状腺微小结节良、恶性鉴别诊断中，对其超声图像特征进行量化处理。

甲状腺微小癌超声诊断特征众多，多数学者认为内部回声、形态、边界、后方回声、内部钙化、血流分布特点这些特征是鉴别良恶性结节的主要依据［4-8]。但是由于甲状腺微小癌体积小，良恶性微小结节诊断特征上有一定的重叠性，就需要去粗取精，筛选出最有统计学意义的特征因素。通过Logistic 回归分析(表2)，可以认为在本组研究数据中，形态不规则微小结节患癌的风险是形态规则的5.032 倍，边界模糊比边界清晰微小结节患癌的概率增大了3.361 倍，低回声甲状腺微小结节与其他声学类型比较，患癌的概率增大了2.919 倍。结节内部出现微小钙化其恶性可能性是其他类型钙化的2.749 倍。本次研究，筛选出结节形态不规则、内部出现微小钙化、边界模糊、内部低回声等4 个具有统计学意义的超声特征参数，它们是诊断甲状腺微小癌的危险因素。以这4 个超声特征建立的回归方程对甲状腺微小结节进行预报，准确率为80.49%，曲线下面积为0.859，能较好地区分甲状腺微小结节的良恶性。

后方回声与结节的彩色多普勒血流分布特点这两个参数均未能进入Logistic 回归方程。可能与下列因素有关:①样本含量不够。随着样本量的增加，可能会有新的特征参数加入方程。②评判误差。本次研究所建立的Logistic 回归模型是建立在回顾性分析的基础上，对于此次研究的样本而言，评判结节的超声声像图标准均来自于医师经验，因此，评判结果受医师经验的影响较大。

综上所述，对于形态不规则、边缘模糊，内部出现微小钙化的甲状腺低回声微小结节，要利用高性能超声连续扫查，详细观察，必要时结合超声引导下细针穿刺检查，避免遗漏诊断，从而提高甲状腺微小癌诊断准确率。

［1]Roti E，Uberti EC，Bondanelli M，et al. Thyroid papillary microcarcinoma:adescriptive and meta-analysis study［J].Eur J Endocrinol，2008，159(6):659-673.

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［3]詹维伟.甲状腺微小癌超声诊断［J].中国实用外科杂志，2011，31(5):383-385.

［4]郭万学.超声医学［M].6 版. 北京:人民军医出版社，2011:263-283.

［5]Cappelli C，Castellano M，Pirola I，et al. Thyroid nodule shape suggests malignancy［J]. Eur J Endocrinol，2006，155(1):27-31.

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