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490论著
CHEST论 著
肺癌
中文版
一种评估孤立性肺结节患者肺癌验前概
率的临床模型
Michael K. Gould, MD, MS, FCCP; Lakshmi Ananth, MS; and Paul G. Barnett,
PhD; for the Veterans Affairs SNAP Cooperative Study Group
背景在孤立性肺结节(SPN)患者中评估恶性肿瘤的临床概率有助于选择和解释随后的诊断方
法.方法我们对伴有SPN的375例来自各地的退伍军人运用多因素逻辑回归分析识别恶性肿瘤的
独立临床预测因子,并建立简约的临床预测模型以评估恶性肿瘤的验前概率.资料来源于退
伍军人事务部的管理数据库和最近完成的协作研究,据此评估PET扫描诊断SPN的精确性.
结果本研究中患者的平均年龄为(65.9±10.7)岁.恶性SPN的患病率是54%.大多数患者
目前吸烟(n= 177)或既往吸烟(n= 177).恶性SPN的独立预测因子包括吸烟史(OR 7.9,
95%CI 2.6～23.6),年老(OR每增加10 y为2.2,95%CI 1.7～2.8),大结节直径(OR每增
加1mm为1.1,95%CI 1.1～1.2)和戒烟时间(OR每增加10 y为0.6,95%CI 0.5～0.7).模
型的精确度甚佳(受试者工作特征曲线下面积为0.79,95%CI 0.74～0.84),恶性SPN的预测
概率与观察到的频率非常一致.
结论我们的预测模型可用于评估SPN患者恶性肿瘤的验前概率,因此当选择诸如PET扫描
等诊断方法并解释相应检查结果时有助于作出临床决策.
关键词硬币病变(coin lesion);诊断(diagnosis);肺肿瘤(lung neoplasms);肺的(pulmonary);受试者
工作特征曲线(receiver operating characteristic curve);统计模型(statistical models);退伍军人(veterans)
缩略语AUC = area under the curve; CI = confidence interval; FDG =18F-fluorodeoxyglucose; OR = odds
ratio; PET = positron emission tomography; ROC = receiver operating characteristic; SPN = solitary pul-
monary nodule; VA = Department of Veterans Affairs
491www.chestjournal.org.cn CHEST 中文版 2007年8月 第4卷 第8期
From the Veterans Affairs Palo Alto Health Care System (Dr.
Gould), Palo Alto, CA; and the Veterans Affairs Health Eco-
nomics Resource Center (Ms. Ananth and Dr. Barnett), Menlo
Park, CA.
This study was supported by VA Cooperative Studies Program
(CSP 027), "F-18 Fluorodeoxyglucose (FDG) Positron Emis-
sion Tomography (PET) Imaging in the Management of Pa-
tients with Solitary Pulmonary Nodules (SNAP)." Dr. Gould
was supported by grant R01 CA117840-01A2 from the Na-
tional Cancer Institute.
Correspondence to: Michael K. Gould, MD, MS, FCCP, Veter-
ans Affairs Palo Alto Health Care System, 3801 Miranda Ave
(111P), Palo Alto, CA 94304; e-mail: gould@stanford.edu
孤立性肺结节 (SPN) 极为常见.对于肺结节患
者的处理,首要步骤是评估恶性肿瘤的临床验前概
率.显然,当验前概率高时,须对其进行积极处
理;当验前概率低时,将进行保守处理.大多数
临床医师依凭临床经验和判断来评估验前概率,部
分医师则采用1个或多个已经建立的定量模型来评估
验前概率[1～3].验前概率可用于指导选择和解释随
后的诊断方法,例如18F-氟脱氧葡萄糖 (FDG),PET
扫描和针吸活检等.
梅奥诊所的研究人员对SPN患者建立了广被引
用的预测模型,他们回顾性分析1984-1986年间419
例新发肺结节患者的医疗记录和影像检查方法[2].研
究人员发现如下6个恶性肿瘤的独立预测因子:年
老,吸烟史,结节发现前至少有5y胸腔外恶性肿
瘤史,大结节直径,上叶病变和小锯齿状表现.
模型的精确度很好,受试者工作特征 (ROC) 曲线下
面积 (AUC) 平均为0.83±0.02.最近发现,该模
型与荷兰单中心评估106例诊断不明的肺结节患者
的回顾性队列研究[4]有相似的精确度 (AUC为0.79),
但是模型往往低估恶性肿瘤的概率,特别是在预测
概率的下部区域.
梅奥诊所模型还有其他的局限性.因为其建模
人群来自美国中西部一所三级医疗中心20 y前处理过
的肺结节患者.研究人员排除了5y内有肺癌史和胸
腔外恶性肿瘤史的患者,从而限制了模型的概化.
此外,恶性肿瘤的患病率相对较低 (23%),12%的
患者没有确诊.因此我们采用最近完成的退伍军人
事务部合作研究[5,6]提供的资料 (CSP 027)"18F-FDG
PET成像在SPN患者处理中的应用"建立新的模型,
旨在来自各地伴有SPN退伍军人中评估恶性肿瘤的
验前概率.
材料和方法
CSP 027为前瞻性研究,在胸片结节直径为7 ～
30 mm的退伍军人中,比较CT扫描与FDG-PET扫
描诊断SPN的精确度.关于研究方法已另有描述[5].
所有CSP 027研究参与者均签署了知情同意书,研
究方案获得所有10个研究中心的机构审查委员会认
可.为了完成我们的分析,我们接受放弃知情同
意书的弃权书,并得到斯坦福大学机构审查委员会
的认可,合并了退伍军人事务部的管理数据和CSP
027中未识别的数据.
参与者
1988年9月至2001年6月,来自10个不同地
方退伍军人事务部中心的532人入选了CSP 027研究
(安阿伯,MI;亚特兰大,GA;布法罗,NY;
达勒姆,NC;印第安纳波利斯,IN;麦迪逊,
WI;帕洛阿尔托,CA;圣路易斯,MO;西
雅图,WA;西部洛杉矶,CA).CSP 027基本
入选标准:单个,新发,未经治疗,胸片可见
圆形或椭圆形不透明影以及结节直径为7 ～ 30 mm.
排除标准:年龄 350 ～ 400磅,并发肺部感染,6mo内胸腔
外科手术,1y内胸部放疗,预期寿命 0.05) 来评价模型的拟合度[8,9].我们应用最
终的模型来计算每例研究参与者恶性肿瘤的估计概
率,然后比较最终的诊断与恶性肿瘤的预测概率,
构成ROC曲线.为了在CSP 027研究受试者中描述
模型识别恶性肿瘤的精确度,我们报告了AUC和
95%CI[10].为了校准模型,我们五等分恶性肿瘤的
预测概率并据此将研究队列分层,然后对每一区间
预测概率内的患者描记观察到的恶性肿瘤概率[11].
通过重新取样或交叉验证法,我们从内部验证
了模型,这有助于我们运用全部的资料去建立模
型[12].为了达到这一目的,我们将研究人群随机
分成10等份.对于每一组,我们运用逻辑回归模
型估计的参数产生肿瘤转移的预测概率,模型使用
的数据来自其他9组.10个逻辑回归分析有相同的
标准;每个利用了90%的数据,然后我们对交叉
验证法产生的概率计算AUC.为证实模型的临床应
用价值,我们根据贝叶斯定理计算FDG-PET扫描后
恶性肿瘤的验后概率,以此作为验前概率和FDG-
PET扫描结果[13].
结果
375例良,恶性SPN患者的特征见表1.患者
平均年龄为 (65.9±10.7) 岁.恶性SPN的患病率是
54%.大多数患者目前吸烟 (n= 177) 或既往吸烟
(n= 177).恶性结节患者年长些,多为目前吸烟,
既往吸烟和吸烟量 (包-y) 大的患者.既往吸烟的
良性SPN者戒烟年数长于既往吸烟的恶性SPN者.
伴有恶性结节者多近期被诊断为肺癌,并可能有胸
腔外恶性肿瘤病史,但后者的差异没有统计学意
义.恶性结节多比较大,位于上叶,常为胸片确
诊的恶性肿瘤.
运用多变量逻辑回归分析我们发现了恶性肿瘤的
493www.chestjournal.org.cn CHEST 中文版 2007年8月 第4卷 第8期
4个独立预测因子 (表2).其他预测因子与恶性肿瘤
不相关,所以未纳入最终的模型分析.目前或既
往吸烟者恶性结节的概率大约8倍于从不吸烟者 (OR
7.9,95%CI 2.6 ～ 23.6).年龄每增加10岁恶性肿
瘤的可能性增加2倍 (OR 2.2,95%CI 1.7 ～ 2.8),
结节直径每增加1mm恶性肿瘤的可能性约增加10%
(OR 1.1,95%CI 1.1 ～ 1.2),戒烟年数每增加10 y
恶性肿瘤的可能性大约降低40% (OR 0.6,95%CI
0.4 ～ 0.7).
采用如下方程式对临床预测模型进行描述:
恶性SPN的概率=ex / (1+ex)(1)
X=-8.404 + (2.061×吸烟) + (0.779×年龄10) +
(0.112×直径) - (0.567×戒烟年数 10) (2)
e是自然对数的底数.目前或既往吸烟为1 (其他为
0);年龄10为年龄按每10年区分;直径指结节的
最长直径,按mm计;戒烟年数10为戒烟年数以
10年区分.
似然比拟合优度检验和Hosmer-Lemeshow 检
验表明,应用模型对结果的解释优于偶然性 (P <
0.001),结果的预测可能性与观察到的可能性类似
(P= 0.61).参数估计的相关矩阵显示对多重共线性
无益.
模型的精确度非常好,ROC 曲线的AUC为
0.79 (95%CI 0.74 ～ 0.84).我们用交叉验证法产生
的预测概率与其有近似的AUC (0.78,95%CI 0.73 ～
0.83).模型校准良好;对于每一区间预测概率内的
患者,观察到的恶性SPN频率与预测概率近似 (图
1).例如,对于第4区间预测概率内的75例患者,
恶性肿瘤的预测概率为66% ～ 79%,观察到的恶性
SPN频率为72%.
为了评价FDG-PET扫描后恶性肿瘤的验后概
率,我们假设这一检查方法鉴别恶性SPN的敏感性
为94%,特异性为83%,正如荟萃分析所显示的[14].
当FDG-PET扫描结果为阴性且验前概率相对较低
(20%) 时,则恶性肿瘤的验后概率 10%.
讨论
SPN的处理仍是棘手的难题[15].在本研究中,
我们运用最近完成的退伍军人事务部合作研究提供的
数据和退伍军人事务部的管理数据,建立并验证一
种评估验前概率的新模型,从而便于SPN患者的处
理.我们发现恶性SPN的4个独立预测因子,包
括吸烟史,年老,大结节直径和戒烟时间短.重
要的是,我们建立了简约的临床预测方程式,因
其极佳的精确度和良好的校准度而用于评估特定患者
表1良,恶性SPN患者的特征(1)
SPN组
特征
良性(n= 171)恶性(n= 204)P值
临床
年龄/岁62 68<0.0001
男性/ % 97 98.5 0.33
目前吸烟/ % 40 53 0.02
既往或目前吸烟/ % 91 97 0.01
吸烟史/包-y46 63<0.0001
戒烟时间/ y 8.1 5.6 0.03
其他恶性肿瘤史/ % 14 20 0.12
肺癌史/% 9 16 0.04
放射学
结节大小/ mm 14.8 18.9 68% 时外科手术显得更
有效;当恶性肿瘤的概率为3% ～ 68% 时首选针
吸活检;当恶性肿瘤的概率 < 3% 时首选密切观
察[16].以往研究[17]中,我们发现当恶性肿瘤的概
率为20% ～ 69%时PET扫描比针吸活检更具成本-
效果,以此来证实和补充这些结果.
采用我们的模型能得出恶性SPN的验前概率,
这种评估有助于解释诊断性检查结果.正如我们计
算结果所表明的,当恶性肿瘤的验前概率相对较低
(20%) 且FDG-PET扫描结果为阴性时,则验后概
率 10%,在这种情况下须考虑针吸活检
或电视辅助胸腔镜下活检.实例表明我们的预计方
程式是如何有助于选择和解释SPN处理方法的临床决
策.方程式也可并入正式的决策分析或成本-效果
分析.
但我们的研究也有局限性.因CSP 027研究没
有收集或只收集了少许胸片或CT扫描关于结节形态
方面的信息,我们检测了相对少量的临床预测因
子.所以,模型只解释了 > 30%的病因学差异,
表明还存在其他未发现的恶性SPN预测因子.因本
表2恶性SPN的预测因子
预测因子OR 95%CI
吸烟史(1)7.9 2.6～23.6
年龄每增加10岁2.2 1.7～2.8
结节直径每增加1mm 1.1 1.1～1.2
戒烟年数每增加10 y 0.6 0.4～0.7
(1)曾经或从不.
预测概率
观察到的频率
0
0.40
0.80
0.40 0.80
0.181,0.187
0.392,0.320
0.567,0.653
0.726,0.720
0.854,0.840
图1临床预测模型的校准曲线
对于每一区间预测概率内的患者,以所观察到的恶性肿瘤频率
来表示恶性肿瘤预测概率.曲线表明,对于每一区间预测概
率内的患者,观察到的恶性肿瘤频率与恶性肿瘤的预测概率近
似.对于第1～5区间预测概率内的患者,其预测概率范围
分别为0.79.
495www.chestjournal.org.cn CHEST 中文版 2007年8月 第4卷 第8期
模型的建模人群为来自不同地方伴有SPN的老年白人
男性,所以在该群患者中可能特别适用.然而,
模型是否适用于有孤立小结节的女性尚不清楚.另
外,模型不适用于结节直径 < 7 mm 的患者.因
为模型的精确度很可能依赖于目标人群恶性肿瘤的患
病率,与本研究相比恶性肿瘤患病率较低或较高的
人群也许不能得到很好的校准.然而,我们认为
本研究人群恶性肿瘤的患病率具有良好的代表性,
因为退伍军人事务部CSP 027研究入选标准包括入选
患者的胸片上有SPN,以此尽量减少选择偏倚.既
往一些关于SPN患者的研究入选了较多根据胸部CT
扫描结果或仅接受外科治疗的患者,结果人为导致
恶性肿瘤的高患病率.
尽管模型的精确度非常好,但我们仍强调宁愿
将模型作为工具来指导选择和解释诊断方法,并不
试图将其作为单独的方法.虽然模型的交叉验证法
产生近似的AUC,在其他SPN患者独立队列中我们
的结果仍然需要外部验证.尽管本研究存在这些局
限性,但是我们能采用简约的临床预计方程式估计
恶性肿瘤的验前概率,有助于作出临床决策来处理
SPN患者.目前吸烟或近期戒烟,有较大SPN的
年老患者发生恶性肿瘤的风险最高.
(朱韧译徐建芳校)
参考文献
1 Cummings SR, et al. Am Rev Respir Dis 1986;134:449-452
2 Swensen SJ, et al. Arch Intern Med 1997;157:849-855
3 Gurney JW. Radiology 1993;186:405-413
4 Herder GJ, et al. Chest 2005;128:2490-2496
5 Kymes SM, et al. Clin Trials 2006;3:31-42
6 Siegelman SS, et al. Radiology 1986;160:307-312
7 Laupacis A, et al. JAMA 1997;277:488-494
8 Hosmer DW, et al. Stat Med 1997;16:965-980
9 Pulkstenis E, et al. Stat Med 2002;21:79-93
1 0 Hanley JA, et al. Radiology 1982;143:29-36
1 1 Katz MH. Multivariable analysis: a practical guide for clinicians.
Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1999
1 2 Efron B, et al. An introduction to the bootstrap. Boca Raton,
FL: Chapman and Hall, 1993
13 Sox HCJ, et al. Medical decision making. Boston, MA:
Butterworth-Heinemann, 1988
1 4 Gould MK, et al. JAMA 2001;285:914-924
1 5 Ost D, et al. N Engl J Med 2003;348:2535-2542
1 6 Cummings SR, et al. Am Rev Respir Dis 1986;134:453-460
1 7 Gould MK, et al. Ann Intern Med 2003;138:724-735
【英文原件请参阅 CHEST 2007;131:383-388】
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率的临床模型
Michael K. Gould, MD, MS, FCCP; Lakshmi Ananth, MS; and Paul G. Barnett,
PhD; for the Veterans Affairs SNAP Cooperative Study Group
背景在孤立性肺结节(SPN)患者中评估恶性肿瘤的临床概率有助于选择和解释随后的诊断方
法.方法我们对伴有SPN的375例来自各地的退伍军人运用多因素逻辑回归分析识别恶性肿瘤的
独立临床预测因子,并建立简约的临床预测模型以评估恶性肿瘤的验前概率.资料来源于退
伍军人事务部的管理数据库和最近完成的协作研究,据此评估PET扫描诊断SPN的精确性.
结果本研究中患者的平均年龄为(65.9±10.7)岁.恶性SPN的患病率是54%.大多数患者
目前吸烟(n= 177)或既往吸烟(n= 177).恶性SPN的独立预测因子包括吸烟史(OR 7.9,
95%CI 2.6～23.6),年老(OR每增加10 y为2.2,95%CI 1.7～2.8),大结节直径(OR每增
加1mm为1.1,95%CI 1.1～1.2)和戒烟时间(OR每增加10 y为0.6,95%CI 0.5～0.7).模
型的精确度甚佳(受试者工作特征曲线下面积为0.79,95%CI 0.74～0.84),恶性SPN的预测
概率与观察到的频率非常一致.
结论我们的预测模型可用于评估SPN患者恶性肿瘤的验前概率,因此当选择诸如PET扫描
等诊断方法并解释相应检查结果时有助于作出临床决策.
关键词硬币病变(coin lesion);诊断(diagnosis);肺肿瘤(lung neoplasms);肺的(pulmonary);受试者
工作特征曲线(receiver operating characteristic curve);统计模型(statistical models);退伍军人(veterans)
缩略语AUC = area under the curve; CI = confidence interval; FDG =18F-fluorodeoxyglucose; OR = odds
ratio; PET = positron emission tomography; ROC = receiver operating characteristic; SPN = solitary pul-
monary nodule; VA = Department of Veterans Affairs
491www.chestjournal.org.cn CHEST 中文版 2007年8月 第4卷 第8期
From the Veterans Affairs Palo Alto Health Care System (Dr.
Gould), Palo Alto, CA; and the Veterans Affairs Health Eco-
nomics Resource Center (Ms. Ananth and Dr. Barnett), Menlo
Park, CA.
This study was supported by VA Cooperative Studies Program
(CSP 027), "F-18 Fluorodeoxyglucose (FDG) Positron Emis-
sion Tomography (PET) Imaging in the Management of Pa-
tients with Solitary Pulmonary Nodules (SNAP)." Dr. Gould
was supported by grant R01 CA117840-01A2 from the Na-
tional Cancer Institute.
Correspondence to: Michael K. Gould, MD, MS, FCCP, Veter-
ans Affairs Palo Alto Health Care System, 3801 Miranda Ave
(111P), Palo Alto, CA 94304; e-mail: gould@stanford.edu
孤立性肺结节 (SPN) 极为常见.对于肺结节患
者的处理,首要步骤是评估恶性肿瘤的临床验前概
率.显然,当验前概率高时,须对其进行积极处
理;当验前概率低时,将进行保守处理.大多数
临床医师依凭临床经验和判断来评估验前概率,部
分医师则采用1个或多个已经建立的定量模型来评估
验前概率[1～3].验前概率可用于指导选择和解释随
后的诊断方法,例如18F-氟脱氧葡萄糖 (FDG),PET
扫描和针吸活检等.
梅奥诊所的研究人员对SPN患者建立了广被引
用的预测模型,他们回顾性分析1984-1986年间419
例新发肺结节患者的医疗记录和影像检查方法[2].研
究人员发现如下6个恶性肿瘤的独立预测因子:年
老,吸烟史,结节发现前至少有5y胸腔外恶性肿
瘤史,大结节直径,上叶病变和小锯齿状表现.
模型的精确度很好,受试者工作特征 (ROC) 曲线下
面积 (AUC) 平均为0.83±0.02.最近发现,该模
型与荷兰单中心评估106例诊断不明的肺结节患者
的回顾性队列研究[4]有相似的精确度 (AUC为0.79),
但是模型往往低估恶性肿瘤的概率,特别是在预测
概率的下部区域.
梅奥诊所模型还有其他的局限性.因为其建模
人群来自美国中西部一所三级医疗中心20 y前处理过
的肺结节患者.研究人员排除了5y内有肺癌史和胸
腔外恶性肿瘤史的患者,从而限制了模型的概化.
此外,恶性肿瘤的患病率相对较低 (23%),12%的
患者没有确诊.因此我们采用最近完成的退伍军人
事务部合作研究[5,6]提供的资料 (CSP 027)"18F-FDG
PET成像在SPN患者处理中的应用"建立新的模型,
旨在来自各地伴有SPN退伍军人中评估恶性肿瘤的
验前概率.
材料和方法
CSP 027为前瞻性研究,在胸片结节直径为7 ～
30 mm的退伍军人中,比较CT扫描与FDG-PET扫
描诊断SPN的精确度.关于研究方法已另有描述[5].
所有CSP 027研究参与者均签署了知情同意书,研
究方案获得所有10个研究中心的机构审查委员会认
可.为了完成我们的分析,我们接受放弃知情同
意书的弃权书,并得到斯坦福大学机构审查委员会
的认可,合并了退伍军人事务部的管理数据和CSP
027中未识别的数据.
参与者
1988年9月至2001年6月,来自10个不同地
方退伍军人事务部中心的532人入选了CSP 027研究
(安阿伯,MI;亚特兰大,GA;布法罗,NY;
达勒姆,NC;印第安纳波利斯,IN;麦迪逊,
WI;帕洛阿尔托,CA;圣路易斯,MO;西
雅图,WA;西部洛杉矶,CA).CSP 027基本
入选标准:单个,新发,未经治疗,胸片可见
圆形或椭圆形不透明影以及结节直径为7 ～ 30 mm.
排除标准:年龄 350 ～ 400磅,并发肺部感染,6mo内胸腔
外科手术,1y内胸部放疗,预期寿命 0.05) 来评价模型的拟合度[8,9].我们应用最
终的模型来计算每例研究参与者恶性肿瘤的估计概
率,然后比较最终的诊断与恶性肿瘤的预测概率,
构成ROC曲线.为了在CSP 027研究受试者中描述
模型识别恶性肿瘤的精确度,我们报告了AUC和
95%CI[10].为了校准模型,我们五等分恶性肿瘤的
预测概率并据此将研究队列分层,然后对每一区间
预测概率内的患者描记观察到的恶性肿瘤概率[11].
通过重新取样或交叉验证法,我们从内部验证
了模型,这有助于我们运用全部的资料去建立模
型[12].为了达到这一目的,我们将研究人群随机
分成10等份.对于每一组,我们运用逻辑回归模
型估计的参数产生肿瘤转移的预测概率,模型使用
的数据来自其他9组.10个逻辑回归分析有相同的
标准;每个利用了90%的数据,然后我们对交叉
验证法产生的概率计算AUC.为证实模型的临床应
用价值,我们根据贝叶斯定理计算FDG-PET扫描后
恶性肿瘤的验后概率,以此作为验前概率和FDG-
PET扫描结果[13].
结果
375例良,恶性SPN患者的特征见表1.患者
平均年龄为 (65.9±10.7) 岁.恶性SPN的患病率是
54%.大多数患者目前吸烟 (n= 177) 或既往吸烟
(n= 177).恶性结节患者年长些,多为目前吸烟,
既往吸烟和吸烟量 (包-y) 大的患者.既往吸烟的
良性SPN者戒烟年数长于既往吸烟的恶性SPN者.
伴有恶性结节者多近期被诊断为肺癌,并可能有胸
腔外恶性肿瘤病史,但后者的差异没有统计学意
义.恶性结节多比较大,位于上叶,常为胸片确
诊的恶性肿瘤.
运用多变量逻辑回归分析我们发现了恶性肿瘤的
493www.chestjournal.org.cn CHEST 中文版 2007年8月 第4卷 第8期
4个独立预测因子 (表2).其他预测因子与恶性肿瘤
不相关,所以未纳入最终的模型分析.目前或既
往吸烟者恶性结节的概率大约8倍于从不吸烟者 (OR
7.9,95%CI 2.6 ～ 23.6).年龄每增加10岁恶性肿
瘤的可能性增加2倍 (OR 2.2,95%CI 1.7 ～ 2.8),
结节直径每增加1mm恶性肿瘤的可能性约增加10%
(OR 1.1,95%CI 1.1 ～ 1.2),戒烟年数每增加10 y
恶性肿瘤的可能性大约降低40% (OR 0.6,95%CI
0.4 ～ 0.7).
采用如下方程式对临床预测模型进行描述:
恶性SPN的概率=ex / (1+ex)(1)
X=-8.404 + (2.061×吸烟) + (0.779×年龄10) +
(0.112×直径) - (0.567×戒烟年数 10) (2)
e是自然对数的底数.目前或既往吸烟为1 (其他为
0);年龄10为年龄按每10年区分;直径指结节的
最长直径,按mm计;戒烟年数10为戒烟年数以
10年区分.
似然比拟合优度检验和Hosmer-Lemeshow 检
验表明,应用模型对结果的解释优于偶然性 (P <
0.001),结果的预测可能性与观察到的可能性类似
(P= 0.61).参数估计的相关矩阵显示对多重共线性
无益.
模型的精确度非常好,ROC 曲线的AUC为
0.79 (95%CI 0.74 ～ 0.84).我们用交叉验证法产生
的预测概率与其有近似的AUC (0.78,95%CI 0.73 ～
0.83).模型校准良好;对于每一区间预测概率内的
患者,观察到的恶性SPN频率与预测概率近似 (图
1).例如,对于第4区间预测概率内的75例患者,
恶性肿瘤的预测概率为66% ～ 79%,观察到的恶性
SPN频率为72%.
为了评价FDG-PET扫描后恶性肿瘤的验后概
率,我们假设这一检查方法鉴别恶性SPN的敏感性
为94%,特异性为83%,正如荟萃分析所显示的[14].
当FDG-PET扫描结果为阴性且验前概率相对较低
(20%) 时,则恶性肿瘤的验后概率 10%.
讨论
SPN的处理仍是棘手的难题[15].在本研究中,
我们运用最近完成的退伍军人事务部合作研究提供的
数据和退伍军人事务部的管理数据,建立并验证一
种评估验前概率的新模型,从而便于SPN患者的处
理.我们发现恶性SPN的4个独立预测因子,包
括吸烟史,年老,大结节直径和戒烟时间短.重
要的是,我们建立了简约的临床预测方程式,因
其极佳的精确度和良好的校准度而用于评估特定患者
表1良,恶性SPN患者的特征(1)
SPN组
特征
良性(n= 171)恶性(n= 204)P值
临床
年龄/岁62 68<0.0001
男性/ % 97 98.5 0.33
目前吸烟/ % 40 53 0.02
既往或目前吸烟/ % 91 97 0.01
吸烟史/包-y46 63<0.0001
戒烟时间/ y 8.1 5.6 0.03
其他恶性肿瘤史/ % 14 20 0.12
肺癌史/% 9 16 0.04
放射学
结节大小/ mm 14.8 18.9 68% 时外科手术显得更
有效;当恶性肿瘤的概率为3% ～ 68% 时首选针
吸活检;当恶性肿瘤的概率 < 3% 时首选密切观
察[16].以往研究[17]中,我们发现当恶性肿瘤的概
率为20% ～ 69%时PET扫描比针吸活检更具成本-
效果,以此来证实和补充这些结果.
采用我们的模型能得出恶性SPN的验前概率,
这种评估有助于解释诊断性检查结果.正如我们计
算结果所表明的,当恶性肿瘤的验前概率相对较低
(20%) 且FDG-PET扫描结果为阴性时,则验后概
率 10%,在这种情况下须考虑针吸活检
或电视辅助胸腔镜下活检.实例表明我们的预计方
程式是如何有助于选择和解释SPN处理方法的临床决
策.方程式也可并入正式的决策分析或成本-效果
分析.
但我们的研究也有局限性.因CSP 027研究没
有收集或只收集了少许胸片或CT扫描关于结节形态
方面的信息,我们检测了相对少量的临床预测因
子.所以,模型只解释了 > 30%的病因学差异,
表明还存在其他未发现的恶性SPN预测因子.因本
表2恶性SPN的预测因子
预测因子OR 95%CI
吸烟史(1)7.9 2.6～23.6
年龄每增加10岁2.2 1.7～2.8
结节直径每增加1mm 1.1 1.1～1.2
戒烟年数每增加10 y 0.6 0.4～0.7
(1)曾经或从不.
预测概率
观察到的频率
0
0.40
0.80
0.40 0.80
0.181,0.187
0.392,0.320
0.567,0.653
0.726,0.720
0.854,0.840
图1临床预测模型的校准曲线
对于每一区间预测概率内的患者,以所观察到的恶性肿瘤频率
来表示恶性肿瘤预测概率.曲线表明,对于每一区间预测概
率内的患者,观察到的恶性肿瘤频率与恶性肿瘤的预测概率近
似.对于第1～5区间预测概率内的患者,其预测概率范围
分别为0.79.
495www.chestjournal.org.cn CHEST 中文版 2007年8月 第4卷 第8期
模型的建模人群为来自不同地方伴有SPN的老年白人
男性,所以在该群患者中可能特别适用.然而,
模型是否适用于有孤立小结节的女性尚不清楚.另
外,模型不适用于结节直径 < 7 mm 的患者.因
为模型的精确度很可能依赖于目标人群恶性肿瘤的患
病率,与本研究相比恶性肿瘤患病率较低或较高的
人群也许不能得到很好的校准.然而,我们认为
本研究人群恶性肿瘤的患病率具有良好的代表性,
因为退伍军人事务部CSP 027研究入选标准包括入选
患者的胸片上有SPN,以此尽量减少选择偏倚.既
往一些关于SPN患者的研究入选了较多根据胸部CT
扫描结果或仅接受外科治疗的患者,结果人为导致
恶性肿瘤的高患病率.
尽管模型的精确度非常好,但我们仍强调宁愿
将模型作为工具来指导选择和解释诊断方法,并不
试图将其作为单独的方法.虽然模型的交叉验证法
产生近似的AUC,在其他SPN患者独立队列中我们
的结果仍然需要外部验证.尽管本研究存在这些局
限性,但是我们能采用简约的临床预计方程式估计
恶性肿瘤的验前概率,有助于作出临床决策来处理
SPN患者.目前吸烟或近期戒烟,有较大SPN的
年老患者发生恶性肿瘤的风险最高.
(朱韧译徐建芳校)
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【英文原件请参阅 CHEST 2007;131:383-388】
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