Page 114 - 南京医科大学学报自然科学版

第41卷第2期
·264 · 南 京 医 科 大 学 学 报 2021年2月

分析，以病理结果为金标准，计算Kappa值评估各诊 表1 175个乳腺结节术后病理结果
断组与病理的一致性，Kappa 值的一致性参考评价 Table 1 Postoperative pathological results of 175 breast
nodules
原则如下：Kappa≤0.20，诊断一致性较差；0.20<Kap⁃
pa≤0.40，诊断一致性一般；0.40<Kappa≤0.60，诊断 诊断结果 病理类型 数目（个）
良性（n=87） 纤维腺瘤 37
一致性中等；0.60<Kappa≤0.80，诊断一致性较好；
乳腺腺病 29
0.80<Kappa≤1.00，诊断一致性强。采用2×2列联表
导管内乳头状瘤 15
和卡方检验计算比较不同年资超声医师联合 S⁃De⁃ 乳腺炎 04
tect前后对乳腺肿块良恶性诊断的敏感度（sensitivi⁃ 乳腺普通型导管增生 01
ty，SE）、特异度（specificity，SP）、准确性、阳性似然比 结节性筋膜炎 01

（positive likelihood ratio，PLR）、阴性似然比（nega⁃ 恶性（n=88） 浸润性导管癌 72
tive likelihood ratio，NLR）、阳性预测值（positive pre⁃ 黏液癌 07
实性乳头状癌 04
dictive value，PPV）、阴性预测值（negative predictive
value，NPV）；用 MedCalc 软件绘制各诊断组的受试 导管原位癌 02
叶状肿瘤 02
者操作特征（receiver operating characteristic，ROC）
淋巴瘤 01
曲线，计算曲线下面积（area under the curve，AUC）
并用 Z 检验比较不同诊断组的 AUC。P＜0.05 为差 最大径平均值20.74 mm。
异有统计学意义。 2.2 BI⁃RADS分类截点
以病理结果为金标准，BI⁃RADS 3类、4A类、4B
2 结 果
类作为截点的 Kappa 值分别为 0.404、0.726、0.612，
2.1 一般情况及病理结果 三者的诊断效能见表 2，ROC 曲线如图 2。其中以
169 例患者共 175 个乳腺结节，其中良性结节 BI⁃RADS 4A类作为诊断截点与病理的一致性最佳，
87 个，恶性结节 88 个（表 1）。患者的平均年龄 AUC 也高于 3 类和 4B 类（0.863 vs. 0.701、0.806），且
46.64 岁，肿块最大径平均值 18.74 mm。肿块良性 差异有统计学意义（Z=5.174，P < 0.001；Z=1.985，P=
的 患 者 平 均 年 龄 40.15 岁 ，肿 块 最 大 径 平 均 值 0.047）。综上，选取BI⁃RADS 4A类作为乳腺肿块良
16.72 mm；肿块恶性的患者平均年龄 53.06 岁，肿块 恶性的截点。

表2 BI⁃RADS 3类、4A类、4B类作为截点的诊断效能比较
Table 2 Comparison of diagnostic performances when BI⁃RADS 3，4A and 4B as the cut⁃off points
分类 SE（%） SP（%） PLR NLR PPV（%） NPV（%） 准确性（%） AUC Kappa
BI⁃RADS 3 100.00 40.23 01.67 0 62.9 100.0 70.29 0.701 0.404
BI⁃RADS 4A 089.77 82.76 05.21 0.12 84.0 088.9 86.29 0.863 0.726
BI⁃RADS 4B 067.05 94.25 11.67 0.35 92.2 073.9 80.57 0.806 0.612

2.3 S⁃Detect诊断效能 低、中、高年资医师诊断的特异性分别为 85.06%、
S⁃Detect 最大长轴切面及其垂直切面与病理结 64.37%、75.86%、82.76%，差异均有统计学意义（χ =
2
果比较的Kappa值分别为 0.646和0.520，一致性均较 7.522、11.675、14.352，P均<0.01）。
好。两个切面诊断的SE、SP、PLR、NLR、PPV、NPV、准 2.4 BI ⁃ RADS 分 类 与 S ⁃ Detect 技 术 联 合 诊 断
确性和AUC见表3，ROC曲线如图3。S⁃Detect最大长 2.4.1 不同年资医师的BI⁃RADS分类与S⁃Detect诊
轴切面的AUC值大于其垂直切面（0.823 vs. 0.760），差 断效能

异有统计学意义（Z=3.006，P=0.003）。所以，S⁃Detect 低、中、高年资医师的BI⁃RADS 分类与S⁃Detect
最大长轴切面是S⁃Detect诊断的优势切面。 的诊断效能见表4，ROC曲线如图4。低年资医师诊
S⁃Detect 优势切面和低、中、高年资医师诊断的 断的 AUC 显著低于高年资医师和 S⁃Detect 技术，中
AUC分别为0.823、0.697、0.703、0.863（表4）。其中， 年资医师诊断的 AUC 值也显著低于高年资医师和

S⁃Detect 与低、中年资医师 AUC 有统计学差异（Z= S⁃Detect 技术。低年资医师和中年资医师、高年资
3.465，P < 0.001；Z=3.208，P=0.001）。S⁃Detect 和 医师和S⁃Detect技术的诊断效能无显著差异。