胸部影像学 | 慢性阻塞性肺疾病高危人群的胸部CT定量分析
胸部影像学 | 慢性阻塞性肺疾病高危人群的胸部CT定量分析
[摘要] 目的: 基于胸部CT定量特征, 结合临床因素, 构建预测慢性阻塞性肺疾病(COPD)高危人群的模型, 为COPD的早期识别和干预提供影像学工具。方法: 前瞻性招募健康查体者418例, 根据肺功能检查的临界值分为低危组[第1秒用力呼气容积( FEV1 )与用力肺活量(FVC)比值( FEV1/FVC )>70%, FEV1 占预测值百分比( FEV1 占预测值%)≥95%]143例和高危组( FEV1/FVC >70%, 80%< FEV1 占预测值%<95%)275例。比较2组胸部CT定量分析指标差异。通过最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归筛选变量, 并进一步行logistic回归分析构建预测模型, 采用ROC曲线评估模型的预测效能, 校准曲线评估模型的校准能力, 决策曲线评估模型的净获益。结果: 2组性别比、吸烟史及16个胸部CT图像定量参数, 全肺低衰减区体积占全肺或肺叶体积的百分比(LAA%), 右肺上、中、下LAA%, 以及左肺上、下叶LAA%, 全肺及第5~8级支气管管腔面积与总气道面积比值(L/A), 全肺及第5~8级支气管管壁面积与总气道面积比值(W/A)比较, 差异均有统计学意义(均P<0.05)。经LASSO回归筛选出吸烟史、右肺中叶LAA%、左肺上叶LAA%和第7级支气管W/A行多因素logistic回归分析。基于吸烟史(既往)、右肺中叶LAA%、左肺上叶LAA%及第7级支气管W/A构建COPD高危人群的预测模型, 其AUC为0.714, 最佳截断值为0.520, 敏感度为47.6%, 特异度为88.4%。校准曲线表明, 模型的预测概率与实际概率间一致性较高。决策曲线分析显示, 该模型在一定阈值概率范围内具有临床净获益。结论: 基于吸烟史和CT定量参数(右肺中叶LAA%、左肺上叶LAA%、第7级支气管W/A)构建的预测模型有助于识别COPD高危人群, 具有潜在的临床应用价值, 可作为肺功能检查的补充工具。