深圳市妇幼保健院李欢科研团队撰写的“深圳市基层全科医生乳腺超声筛查能力评价”研究论文发表于《中华生物医学工程杂志》2022年12月第28卷第6期。王心旺教授为该论文的通讯作者。
该论文旨在考核经过乳腺肿瘤超声筛查培训的全科医生从事乳腺肿瘤筛查的可行性。
作者采用完全随机抽样方法,由深圳市妇幼保健信息管理系统乳腺癌筛查信息管理模块随机抽取513例经乳腺超声筛查技能培训的基层全科医生所做的乳腺超声图像BIRADS评分及相关指标判读测试评分数据作为试验组,通过深圳市妇幼保健信息管理系统乳腺癌筛查信息管理模块转诊至医院经超声诊断医师复查所做的乳腺超声图像BIRADS评分及相关指标判读测试评分数据作为对照组,比较试验组与对照组各项判读指标的差别。
研究结果表明:筛选对象的年龄、BIRADS分级(左)、BIRADS分级(右)、病灶大小、病灶形状、病灶边界、内部回声、后方回声和筛选结果在对照组和试验组比较之间的差异均没有统计学意义(P<0.05)。表明试验组和对照组的判读者对各项判读指标具有高度一致性。BIRADS分级(左)、BIRADS分级(右)、病灶形状、病灶边界、内部回声、后方回声6个自变量的OR值均大于1(取值在5.39至30.427之间),表明BIRADS分级(左)、BIRADS分级(右)、病灶形状、病灶边界、内部回声、后方回声这6个自变量对因变量具有显著的识别作用。构建的Logistics回归方程对筛选结果具有显著的预测预判作用(P<0.05,R2=0.92),模型预测结果的灵敏度为90.91%,特异度为99.16%,模型对实测筛选结果预测的正确率为98.5%。
这项研究表明:深圳市一类二类社区健康服务中心开展的,由经过乳腺肿瘤超声筛查培训的全科医生参与乳腺肿瘤筛查工作,由乳腺癌筛查质控中心负责超声诊断和临床治疗的信息化乳腺癌筛查模式是可行的。
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