肺結節の悪性腫瘍を予測する4つのモデルの比較：韓国の成人の単一中心研究

目的：肺結節の悪性腫瘍の確率を予測するために、一般的に使用される4つの臨床モデルを比較しました。3つのモデル（Mayo Clinic、Veterans Association [VA]、およびBrock University）は臨床およびコンピューター断層撮影（CT）の特性に基づいていますが、1つのモデル（Herder）には、ポジトロン間の18F-フルオロデオキシグルコース（FDG）の取り込み値がさらに含まれます。排出断層撮影（PET）の特性。この研究の目的は、韓国の結核の固有の領域の単一センターから引き出された集団から引き出された集団のコンテキストで、これらの4つのモデルの予測力を比較することを目的としています。 方法：2015年1月から2015年12月までの242人の患者において、病理学的に確認された242人の結節（直径4〜30 mm）の遡及的分析が実施されました。受信機動作特性曲線（AUC）の下の領域を使用して、悪性腫瘍に関する予測性能を評価しました。 結果：242の結節のうち、187（77.2％）が悪性であり、55（22.8％）は良性であり、結核肉芽腫は最も一般的なタイプの良性結節（23/55）です。PETは227の結節（93.8％）に対して行われました。Mayo、VA、およびBrockモデルは、悪性結節について同様の予測性能を示しました（それぞれAUC：0.6145、0.6042および0.6820）。Herderモデルのパフォーマンス（AUC：0.5567）は、メイヨー（vs. her、p = 0.576）またはVAモデル（vs. herder、p = 0.999）のパフォーマンスと有意な差はなく、3つの間に違いはありませんでした。肺結節の悪性腫瘍の確率を決定するモデル。ただし、ブロックモデルと比較して、Herderモデルは悪性腫瘍を予測する能力が大幅に低いことを示しました（調整されたP = 0.0132）。 結論：私たちの研究では、18FDGの取り込み値を含む牧夫モデルは、悪性結節を予測する際に他のモデルよりも優れていませんでした。、結核など。

OBJECTIVE: Four commonly used clinical models for predicting the probability of malignancy in pulmonary nodules were compared. While three of the models (Mayo Clinic, Veterans Association [VA], and Brock University) are based on clinical and computed tomography (CT) characteristics, one model (Herder) additionally includes the 18F-fluorodeoxyglucose (FDG) uptake value among the positron emission tomography (PET) characteristics. This study aimed to compare the predictive power of these four models in the context of a population drawn from a single center in an endemic area for tuberculosis in Korea. METHODS: A retrospective analysis of 242 pathologically confirmed nodules (4-30 mm in diameter) in 242 patients from January 2015 to December 2015 was performed. The area under the receiver operating characteristic curve (AUC) was used to assess the predictive performance with respect to malignancy. RESULTS: Of 242 nodules, 187 (77.2%) were malignant and 55 (22.8%) were benign, with tuberculosis granuloma being the most common type of benign nodule (23/55). PET was performed for 227 nodules (93.8%). The Mayo, VA, and Brock models showed similar predictive performance for malignant nodules (AUC: 0.6145, 0.6042 and 0.6820, respectively). The performance of the Herder model (AUC: 0.5567) was not significantly different from that of the Mayo (vs. Herder, p = 0.576) or VA models (vs. Herder, p = 0.999), and there were no differences among the three models in determining the probability of malignancy of pulmonary nodules. However, compared with the Brock model, the Herder model showed a significantly lower ability to predict malignancy (adjusted p = 0.0132). CONCLUSIONS: In our study, the Herder model including the 18FDG uptake value did not perform better than the other models in predicting malignant nodules, suggesting the limited utility of adding PET/CT data to models predicting malignancy in populations within endemic areas for benign inflammatory nodules, such as tuberculosis.