甲狀腺微小乳頭狀癌彩超征象危險因素的Logistic 回歸分析

張歆，薛玉，沈楚，許建萍，杜睿，王玲

(江蘇大學附屬醫院超聲醫學科，江蘇鎮江212001)

1988年WHO 關于甲狀腺癌的組織學分類標準中規定，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，臨床發病率約3.5/10 萬［1]。本研究回顧性分析經手術病理證實的123 個甲狀腺微小結節的聲像圖表現，并根據其圖像特征建立Logistic回歸模型，篩選出與甲狀腺微小癌有關的超聲診斷危險因素，以提高其診斷準確率。

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。所有病例均經過手術病理確診，共123 個甲狀腺微小結節。單發結節患者61例，多發結節患者36例，結節最大直徑2 ～10 mm。乳頭狀癌49例(61 個結節)，甲狀腺腺瘤5例(5 個結節)，結節性甲狀腺腫43例(57個結節)。

1.2 儀器

美國GE 公司生產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，首先對雙側甲狀腺進行全面檢查，然后對微小結節選擇多切面超聲觀察。所有病例均由2 名有經驗的醫師共同診斷，超聲診斷內容及賦值見表1。

表1 甲狀腺微小結節病理性質與超聲診斷特征賦值Tab 1 Assignment of ultrasonic features and pathology of small thyroid nodules

1.4 統計學處理

2 結果

2.1 二分類的Logistic 回歸結果

以病理良惡性結果作為因變量，采用前進法進行二分類Logistic 回歸分析，依據SPSS 16.0 的輸出結果，以P＜0.05 為標準，結果表明，形態、邊界、內部回聲與內部鈣化這4 個參數依次進入回歸模型。見表2。

表2 二分類的Logistic 回歸結果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，對上述方程進行似然比檢驗，χ2=58.205，P＜0.001，表明模型有統計學意義。利用該回歸模型對123 個甲狀腺微小結節進行預報，以P＞0.5 為惡性，P≤0.5 為良性，則預報的準確率、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節良惡性，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果

用因變量(病理性質)與6 個自變量(內部回聲、形態、邊界、后方回聲、內部鈣化、血流分布特點)建立多元線性回歸做共線性診斷，結果表明自變量容許值在0.821 ～0.959，均＞0.2，6 個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

目前認為，甲狀腺微小癌發病率高，國外尸檢檢出率高達35.6%，雖然大部分微小癌生物學較穩定，預后較好，但仍有約2%的微小癌會發展為臨床癌，出現甲狀腺外浸潤、頸部淋巴結轉移，甚至遠處轉移等預后較差的情況。因此臨床上對此病需要密切關注。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節并存，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]。隨著超聲相關技術的不斷發展，高頻彩超已經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節鑒別診斷中存在同病異影、同影異病，故術前誤診率一直較高。

近年來，二分類Logistic 回歸分析廣泛應用于臨床醫學研究各個領域，它的特點是可以從眾多復雜的因素中篩選出真正具有統計學意義的危險因素。Logistic 回歸分析模型應用于甲狀腺微小癌超聲診斷中的研究報道較少。本研究將Logistic 回歸模型引入對甲狀腺微小結節良、惡性鑒別診斷中，對其超聲圖像特征進行量化處理。

甲狀腺微小癌超聲診斷特征眾多，多數學者認為內部回聲、形態、邊界、后方回聲、內部鈣化、血流分布特點這些特征是鑒別良惡性結節的主要依據［4-8]。但是由于甲狀腺微小癌體積小，良惡性微小結節診斷特征上有一定的重疊性，就需要去粗取精，篩選出最有統計學意義的特征因素。通過Logistic 回歸分析(表2)，可以認為在本組研究數據中，形態不規則微小結節患癌的風險是形態規則的5.032 倍，邊界模糊比邊界清晰微小結節患癌的概率增大了3.361 倍，低回聲甲狀腺微小結節與其他聲學類型比較，患癌的概率增大了2.919 倍。結節內部出現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，篩選出結節形態不規則、內部出現微小鈣化、邊界模糊、內部低回聲等4 個具有統計學意義的超聲特征參數，它們是診斷甲狀腺微小癌的危險因素。以這4 個超聲特征建立的回歸方程對甲狀腺微小結節進行預報，準確率為80.49%，曲線下面積為0.859，能較好地區分甲狀腺微小結節的良惡性。

后方回聲與結節的彩色多普勒血流分布特點這兩個參數均未能進入Logistic 回歸方程。可能與下列因素有關:①樣本含量不夠。隨著樣本量的增加，可能會有新的特征參數加入方程。②評判誤差。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上，對于此次研究的樣本而言，評判結節的超聲聲像圖標準均來自于醫師經驗，因此，評判結果受醫師經驗的影響較大。

綜上所述，對于形態不規則、邊緣模糊，內部出現微小鈣化的甲狀腺低回聲微小結節，要利用高性能超聲連續掃查，詳細觀察，必要時結合超聲引導下細針穿刺檢查，避免遺漏診斷，從而提高甲狀腺微小癌診斷準確率。

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