C-Tiradsカテゴリー4の良性および悪性甲状腺結節のマルチモーダル超音波特徴に基づくノモグラムモデルの予測値カテゴリー4

C-Tiradsカテゴリー4の良性および悪性甲状腺結節のマルチモーダル超音波特徴に基づいたノモグラムモデルの予測値を調査するために、甲状腺超音波検査と細い針の吸引を受けた患者の一般的な条件と超音波特徴について遡及的分析が実施されました。2020年4月から202年4月まで、Zunyi医科大学の関連病院で生検（FNA）または甲状腺摘出術。モデル。モデルの予測効率と精度は、ROC曲線とキャリブレーション曲線を介して評価されました。C-Tiradsカテゴリー4の良性および悪性甲状腺結節の予測モデルの7つの独立した危険因子は、成長パターン、形態、微小関節、SR、動脈相増強強度、初期灌流時間、およびPE [％]でした。これらの特徴に基づいて、構築された予測モデルの曲線下面積（AUC）は0.971（p ＜.001、95％CI：0.952-0.989）で、予測精度は93.1％でした。内部検証は、ノモグラムのキャリブレーション曲線が現実と一致していることを示し、決定曲線分析は、モデルが高い臨床応用値を持っていることを示しました。C-Tiradsカテゴリー4の甲状腺結節のマルチモーダル超音波特徴に基づいて構築されたノモグラム予測モデルは、高い臨床応用値を持っています。

To explore the predictive value of the nomogram model based on multimodal ultrasound features for benign and malignant thyroid nodules of C-TIRADS category 4. A retrospective analysis was conducted on the general conditions and ultrasound features of patients who underwent thyroid ultrasound examination and fine needle aspiration biopsy (FNA) or thyroidectomy at the Affiliated Hospital of Zunyi Medical University from April 2020 to April 2023. Predictive signs for benign and malignant nodules of thyroid C-TIRADS category 4 were screened through LASSO regression and multivariate logistic regression analysis to construct a nomogram prediction model. The predictive efficiency and accuracy of the model were assessed through ROC curves and calibration curves. Seven independent risk factors in the predictive model for benign and malignant thyroid nodules of C-TIRADS category 4 were growth pattern, morphology, microcalcifications, SR, arterial phase enhancement intensity, initial perfusion time, and PE [%]. Based on these features, the area under the curve (AUC) of the constructed prediction model was 0.971 (p ＜ .001, 95% CI: 0.952-0.989), with a prediction accuracy of 93.1%. Internal validation showed that the nomogram calibration curve was consistent with reality, and the decision curve analysis indicated that the model has high clinical application value. The nomogram prediction model constructed based on the multimodal ultrasound features of thyroid nodules of C-TIRADS category 4 has high clinical application value.