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改良恶性风险指数在卵巢肿瘤良恶性鉴别诊断中的应用价值探讨
目的 分析各预测因素对卵巢肿瘤良恶性鉴别的价值,探讨改良恶性风险指数(modified risk of malignancy index,mRMI)鉴别卵巢肿瘤良恶性的效果.方法 回顾性分析2010年1月至2017年1月北京大学第一医院妇产科首诊并手术治疗的1792例卵巢肿瘤患者的临床资料,统计多项临床指标在良恶性间的分布情况,根据ROC曲线(受试者工作特征曲线,receiver operating characteristic curve)分析四种恶性风险指数(risk of malignancy index,RMI)及各种改良方法的预测效果.结果 四种RMI预测的敏感性为57.2％～ 62.8％,特异性为89.0％～91.9％,其中RMI 4的预测效果优于RMI 1、2、3;在四种RMI中加入新因素血流阻力指数(resistance index,RI)后,预测效果均得到显著改善,其中RMI 4改良后的效果好,其敏感性和特异性分别达到77.0％和79.0％.结论 RMI对卵巢肿瘤良恶性的预测有较高价值;加入RI改良RMI后预测效果有显著提高,推荐改良恶性风险指数=(超声评分+血流评分)×绝经状态评分×CA125(carbohydrate antigen 125,糖类抗原125)×肿瘤长径评分[mRMI=(U+R)×M×CA125×S],以190为界值,大于界值者考虑为恶性.
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改良恶性风险指数在卵巢肿瘤术前诊断中的价值
目的:建立改良恶性风险指数(risk of malignancy index,RMI)模型,评价改良后RMI在卵巢肿瘤术前诊断中的诊断价值.方法:选择214例曾住院接受手术治疗的卵巢肿瘤患者为研究对象,恶性组69例,良性组145例.筛选诊断因子进而改良RMI计算模型;绘制改良前后RMI的受试者工作曲线(ROC),参数法对比RMI 1 ～ 3改良前后的ROC曲线下面积;计算改良后RMI1-3的诊断界值.结果:绝经后状态、多囊、实性、CA125、异常肿瘤特异性生长因子(TSGF)为判断卵巢肿瘤性质的影响因子;增加TSGF改良RMI的计算方法后,RMI 1 ～ 3的ROC曲线下面积均分别较改良前增加(均P＜0.01).改良后RMI的佳诊断界值在200左右.结论:RMI经改良后提高了诊断效能,值得向临床推荐.
