基于超声与细针穿刺洗脱液甲状腺球蛋白检测建立甲状腺乳头状癌颈侧区淋巴结转移的预测模型

目的:建立甲状腺乳头状癌(papillary thyroid carcinoma，PTC)患者颈侧区淋巴结转移的预测模型，并比较该模型与可疑异常淋巴结细针穿刺洗脱液甲状腺球蛋白(thyroglobulin infine-needle aspirate fluid，FNA-Tg)测定对颈侧区淋巴结转移的诊断效能。方法:回顾性分析2017年1－12月于浙江大学医学院附属邵逸夫医院接受PTC颈淋巴结清扫的110例患者(共257枚淋巴结)的术前临床、超声资料，并依据术后病理结果将其分为颈侧区淋巴结转移组与非转移组，采用Logistic回归分析法筛选出影响颈侧区淋巴结转移的危险因素并建立预测模型，采用ROC曲线评价其诊断效能及最佳诊断截点。利用诊断试验评价指标和ROC曲线下面积(AUC)来比较预测模型与FNA-Tg以及两者联合对颈侧区淋巴结转移的诊断效能。结果:预测模型：Logit( P)＝－2.987＋2.189[淋巴结横径/纵径(S/L)比值]＋1.748(淋巴门缺失)＋2.030(偏高回声团)＋1.849(异常血流信号)。该模型诊断颈侧区淋巴结转移的敏感性、特异性、准确性及AUC分别为92.1%、83.9%、87.9%及0.929。Homser-Lemeshow拟合优度检验示Logistic模型拟合效果好。FNA-Tg诊断颈侧区淋巴结转移的敏感性、特异性、准确性和AUC分别为87.4%、95.4%、90.3%和0.968；该模型与FNA-Tg联合诊断的敏感性、特异性、准确性和AUC分别为92.9%、96.9%、94.2%和0.989。 结论:PTC患者颈侧区淋巴结转移的预测模型对PTC颈侧区淋巴结转移有较好的预测价值，与FNA-Tg联合可提高其诊断效能，对临床手术方案的制定提供更有价值信息。