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Predicting Malignancy in Transudative Pleural Effusions
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AI
DOI：10.3390/jcm15145458.png)
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摘要
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目的：尽管漏出性胸腔积液通常与良性病变相关，但部分可能代表恶性胸腔积液（MPE）。由于在漏出性积液中常未进行胸腔积液细胞学检查，恶性肿瘤可能被漏诊。本研究旨在识别漏出性胸腔积液中恶性肿瘤的预测因素并开发临床预测评分。方法：我们在一家三级胸病中心进行了一项回顾性队列研究，纳入2022年1月至2026年1月期间接受胸腔积液细胞学检查的漏出性胸腔积液患者。在3253例接受胸腔穿刺的患者中，纳入314例漏出性胸腔积液患者。分析了临床、影像学、实验室及胸腔积液特征。采用单变量和多变量logistic回归分析以识别MPE的独立预测因素。基于最终多变量模型开发简化风险评分，并采用bootstrap重采样进行内部验证。结果：在314例患者中，24例（7.6%）被诊断为MPE。多变量分析显示，胸部计算机断层扫描（CT）显示的胸膜病变（OR 7.07，95% CI 2.61–19.16）、肺实质结节/肿块（OR 5.18，95% CI 1.85–15.54）、胸腔积液乳酸脱氢酶（LDH）> 150 U/L（OR 5.09，95% CI 1.86–13.93）以及胸腔积液葡萄糖< 100 mg/dL（OR 3.52，95% CI 1.12–11.1）是MPE的独立预测因素。该16分评分系统显示出优异的判别性能（AUC 0.89）。Bootstrap验证证实了良好的校准和模型稳健性。结论：在漏出性胸腔积液患者中，胸部CT显示的胸膜病变、肺实质结节或肿块、胸腔积液LDH > 150 U/L以及胸腔积液葡萄糖< 100 mg/dL是MPE的独立预测因素。基于这些变量开发的简单16分预测评分显示出优异的判别性能，可能有助于识别尽管具有漏出性胸腔积液特征但仍需进行胸腔积液细胞学评估的患者。
Keyword:
transudative pleural effusion
malignant pleural effusion
clinical prediction score
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
