基于超声征象联合临床参数构建列线图可有效预测睾丸扭转

摘要

目的 探讨联合超声征象与临床参数构建列线图模型对睾丸扭转（TT）的预测价值。方法 回顾性分析2011年3月～2024年4月内蒙古自治区人民医院272例阴囊疼痛患者的临床资料，按照7∶3随机分为训练集（n=190）和验证集（n=82）。根据手术探查结果及随访结果，训练集中TT患者93例，非TT患者97例；验证集中TT患者41例，非TT患者41例。基于训练集比较患者临床资料及各种超声特征，通过单因素分析和多因素Logistic回归筛选独立影响因素，利用R软件构建阴囊疼痛中TT可视化列线图风险预测模型；采用ROC曲线、校准曲线及决策曲线分析评估模型效能。结果 多因素Logistic回归分析结果显示，年龄、睾丸内部实质回声、睾丸血流信号等级、精索漩涡征、中性粒细胞/淋巴细胞比是预测TT的独立危险因素（P<0.05）。将以上因素建立列线图预测模型，模型训练集和验证集的曲线下面积分别为0.995、0.980，校正曲线显示，模型在训练集和验证集中TT预测概率与实际发生概率趋于一致，训练集和验证集中预测结果与真实结果之间符合度的平均绝对误差分别为0.018、0.040；决策曲线显示该模型概率阈值分别为1%～100%、1%～93%时，其训练集与验证集中预测TT的净获益情况较好。结论 基于超声征象联合临床参数的列线图模型可有效预测TT风险，为临床决策提供可视化工具。

关键词

睾丸扭转 / 超声检查 / 列线图 / 预测模型

基金资助

内蒙古自治区自然科学基金（2021MS08034）; 内蒙古自治区科技计划项目（20140149）; 公立医院科研联合基金科技项目（2023GLLH0075）