1.3 观察指标

    通过两种模型计算113例SPN恶性预测概率，以散点图表示。通过ROC曲线，计算两种模型的特异度、灵敏度及曲线下面积(AUC)。

    1.4 统计学处理

    采用SPSS 17.0软件进行数据处理，计数资料以率(%)表示，采用字2检验;以灵敏度为纵坐标，以1-特异度为横坐标绘制ROC曲线，计算两种模型的特异度、灵敏度及AUC，P<0.05为差异有统计学意义。

    2 结果

    将113例SPN患者临床资料分别代入北大模型和Mayo模型并计算P值，两种模型恶性预测概率散点图见图1。北大模型的灵敏度为82.1%，特异度为88.9%，AUC为0.889;Mayo模型的灵敏度为67.4%，特异度为88.9%，AUC为0.823，见表2、图2及表3。

    3 讨论

    近年来，肺癌的发病率及死亡率均居所有恶性肿瘤之首，预后较差主要与早期发现及早期诊断困难、未能早期治疗相关。目前，SPN的临床处理与决策逐渐成为胸外科的一大热点与难点。SPN往往是偶然被发现，一旦被发现，可能需要大量检查或其他手段以明确诊断。由于CT的广泛应用，SPN的检出率明显增加，在肺癌筛查中的检出率约为20%，而检出的SPN的恶性概率约为40%[1] ......