لتطوير نموذج تنبؤ لوجستي يعتمد على الأشعة فوق الصوتية متعددة الأوضاع لتعزيز الأداء التشخيصي لآفات الثدي المصنفة BI-RADS 4 غير المتكلسة دقيقاً. قمنا بتحليل رجعي لبيانات الأشعة فوق الصوتية من 334 مريضًا يعانون من آفات الثدي BI-RADS 4، شملت 10 ميزات متعددة الأوضاع. تم إنشاء النموذج 1 باستخدام المجموعة الكاملة، بينما ركز النموذج 2 على مجموعة فرعية من 225 حالة غير متكلسة، مع اختيار الميزات عبر تنظيم لاسو وتقييم الأداء من خلال تحقق بعشر طيات. كشف النموذج 1 أن حجم الآفة >2 سم (OR = 1.65، p = .041)، التكلس الدقيق (OR = 3.62، p وكان Emax (OR = 1.02، p = .001) من العوامل المستقلة المتنبئة، مع مساحة تحت المنحنى AUC بقيمة 0.85 (95%CI: 0.78-0.91). اختار النموذج 2 حجم الآفة، درجة أدلر، وEmax كميزات مهمة، محققًا AUC قدره 0.88 (95%CI: 0.81-0.92)، بدقة تحقق متقاطع بعشر طيات 0.81، معامل كابا 0.57، واختبار هوسمر-ليمشلو (χ2 = 5.23، p = .850) للمعايرة. يحسن النموذج اللوجستي المعتمد على الأشعة فوق الصوتية متعددة الأوضاع بشكل ملحوظ تشخيص الآفات غير المتكلسة BI-RADS 4 (AUC = 0.88)، مع حجم الآفة ودرجة أدلر وEmax كعوامل تنبؤية رئيسية، موفرًا أداة فعالة من حيث التكلفة لتقليل الخزعات غير الضرورية في الممارسة السريرية.
درس هي وآخرون (Tue,) هذا السؤال.