BRAF^V600E基因联合增强CT的列线图模型对TI-RADS 3类及以上甲状腺结节良恶性鉴别诊断的价值

摘要

目的 构建BRAF^V600E基因突变和增强CT特征的TI-RADS 3类及以上甲状腺结节良恶性预测模型，并评估其诊断效能。方法 回顾性分析2022年10月～2024年2月安徽医科大学附属巢湖医院收治的251例TI-RADS 3类及以上甲状腺结节患者的资料，以超声引导下细针穿刺细胞学及术后病理结果为“金标准”，其中良性结节177个，恶性结节74个。通过LASSO回归法筛选变量和选择预测因子，并建立预测模型。结果采用LASSO回归法选取4个变量，分别为年龄、BRAF^V600E基因、增强CT中的边界模糊、包膜不连续特征，基于这些变量构建BRAF^V600E基因突变联合增强CT预测模型并进一步验证。联合预测模型的AUC为0.816，高于单独增强CT预测模型（AUC=0.755），差异有统计学意义（P<0.05）。联合预测模型的敏感度为88.7%，特异度为63.5%，准确度为81.7%,Hosmer-Lemeshow拟合检验P=0.4564。联合预测模型与单独增强CT预测模型相比的净重新分类指数为0.308（0.151～0.465）(P<0.001)，综合判别改善指数为0.114（0.060～0.167）(P<0.001)。决策曲线分析及校正曲线显示联合预测模型有较高的预测性能。结论 BRAF^V600E基因联合增强CT特征的列线图模型对甲状腺TI-RADS 3类及以上良恶性结节的鉴别具有较高的诊断价值。

关键词

甲状腺结节 / BRAF^V600E基因 / 增强CT / 列线图模型 / 验证 / 净重新分类指数