《表4 预测s GGO恶性程度的临床资料和CT参数的多因素回归分析Tab 4 Multiple Logistic regression analysis predicting the GGO inva

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《m-CT值在预测临床Ia期肺癌和癌前病变恶性程度中的应用研究》

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两组患者在性别、年龄、分化程度方面没有差异无统计学意义（P>0.05）（表2） 。通过绘制患者的实性成分大小、肿瘤大小、C/T比值、m-CT值和Max CT值的ROC曲线发现（图1），上述指标的cutoff值分别为:9.4 mm、15.3 mm、47.5%、-469.0 HU和-35.0 HU，对应的AUC分别为:0.89、0.79、0.82、0.90、0.85，对应的95%CI分别为:0.826-0.959、0.706-0.868、0.738-0.906、0.851-0.954、0.788-0.915。上述指标中m-CT值的AUC最大，对评估GGO的恶性程度效果最佳。根据文献报道的结果结合本文纳入的指标将患者的性别、实性成分大小、肿瘤大小、C/T比值、m-CT值和Max CT值纳入单因素分析发现，实性成分大小、肿瘤大小、C/T比值、m-CT值和Max CT值与GGO的恶性程度存在相关性（P<0.001，表3），通过多因素分析发现，肿瘤大小、C/T比值、m-CT值和Max CT值均GGO恶性程度的独立危险因素（表4）。