《表2 模型建立组中二元logistic回归分析结果》

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《基于CT征象的Logistic回归模型预测纯磨玻璃样肺腺癌恶性浸润程度的临床研究》

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在模型建立组中，两组在病灶大小（11.5+5.1 mm比7.3+1.8 mm）、平均CT值（-569+97 HU比-622+98 HU）差异有统计学意义（P:0.000，0.001），浸润性肺腺癌组往往表现多边形/不规则形，边缘非光滑，异常空气支气管征，血管Ⅲ型（表1）。ROC曲线显示大小大于等于9.0 mm和CT值大于等于-624 HU是诊断为浸润性肺腺癌最佳临界点，将大小连续变量转化为分类变量（≥9.0 mm或<9.0 mm），将平均CT值转化为分类变量（≥-624 HU或<-624 HU）。二元Logistic回归分析显示区别浸润性肺腺癌和浸润前病灶的独立危险因素是病灶大小（P=0.000；95%CI为0.019，0.231；OR为0.066）和平均CT值（P=0.000；95%CI为0.039，0.374；OR为0.121）（表2） 。Logistic回归等式构建的风险预测模型。