Clinical features of patients with pulmonary nodules and their significance in judging benign and malignant

doi:10.3877/cma.j.issn.2095-5820.2022.03.005

Abstract

Abstract:

Objective

To explore the correlation between the characteristics of pulmonary nodules and their pathological results, and to speculate the clinical significance in judging the benign and malignant of pulmonary nodules.

Methods

A retrospective analysis of 147 patients with pulmonary nodules, including 39 cases benign (benign group) and 108 cases malignant (malignant group). To evaluate the effectiveness of statistically significant factors in differentiating the benign and malignant pulmonary nodules, the general conditions (age, gender, smoking history)、tumor indexes (CEA, SCCAg, NSE, CYFRA21-1) and high-resolution CT signs between the groups were compared.

Results

There was no significant difference in gender, smoking history, four lung cancer indexes, nodule size, nodule edge and burr sign between the groups (all P＞0.05), but there were significant differences in age, family history of malignant tumor, nodule morphology, lobulation sign, vacuole sign and pleural traction sign (all P＜0.05). The lobulation sign was the most effective factor in judging the benign and malignant of pulmonary nodules among the high-resolution CT signs, with a sensitivity of 79.6%. Logistic linear regression analysis showed that ground-glass nodule, lobulation and vacuole were all risk factors for malignancy (all P＜0.05).

Conclusion

Age, family history of malignant tumor, nodule shape, lobulation sign, vacuole sign and pleural traction sign have certain reference significance in differentiating benign and malignant pulmonary nodules.

Key words: Pulmonary nodules, Lung cancer, Risk factors

Fenjian Lao, Wei Wang, Guiyan Tan, Chengzhi Zhou, Mengzhang He. Clinical features of patients with pulmonary nodules and their significance in judging benign and malignant[J]. Chinese Journal of Clinical Laboratory Management(Electronic Edition), 2022, 10(03): 147-152.

/ / Recommend

Add to citation manager EndNote|Ris|BibTeX

URL: https://zhlcsysgldzzz.cma-cmc.com.cn/EN/10.3877/cma.j.issn.2095-5820.2022.03.005

https://zhlcsysgldzzz.cma-cmc.com.cn/EN/Y2022/V10/I03/147

Figures/Tables 6

组别	例数	年龄（岁， $x ¯$ ±s）	性别［例（%）］		吸烟史［例（%）］		家族史［例（%）］
组别	例数	年龄（岁， $x ¯$ ±s）	男	女	是	否	有	无
良性组	39	50.41±12.73	21（53.85）	18（46.15）	8（20.51）	31（79.49）	2（5.13）	37（94.87）
恶性组	108	50.41±12.73	50（46.30）	58（53.70）	17（15.74）	91（84.25）	25（23.15）	83（76.85）
χ²/t值		-4.496	0.654		0.462		6.205
P值		<0.001	0.419		0.497		0.013

组别	例数	年龄（岁， $x ¯$ ±s）	性别［例（%）］		吸烟史［例（%）］		家族史［例（%）］
组别	例数	年龄（岁， $x ¯$ ±s）	男	女	是	否	有	无
良性组	39	50.41±12.73	21（53.85）	18（46.15）	8（20.51）	31（79.49）	2（5.13）	37（94.87）
恶性组	108	50.41±12.73	50（46.30）	58（53.70）	17（15.74）	91（84.25）	25（23.15）	83（76.85）
χ²/t值		-4.496	0.654		0.462		6.205
P值		<0.001	0.419		0.497		0.013

组别	例数	CEA		SCCAg		NSE		Cyfra21-1
组别	例数	升高	正常	升高	正常	升高	正常	升高	正常
良性组	39	2（5.13）	37（94.87）	3（7.69）	36（92.31）	10（25.64）	29（74.36）	10（25.64）	29（74.36）
恶性组	108	17（15.74）	91（84.26）	3（2.78）	105（97.22）	14（12.96）	94（87.04）	38（35.19）	70（64.81）
χ²值		2.867		0.735		3.371		1.187
P值		0.090		0.391		0.066		0.276

组别	例数	CEA	SCCAg	NSE	Cyfra21-1
良性组	39	1.73（1.21，2.94）	0.60（0.50，1.10）	11.42（8.73，13.70）	2.41（1.80，3.86）
恶性组	108	2.49（1.64，4.43）	0.60（0.50，0.90）	12.34（10.81，14.26）	2.91（1.92，3.89）
Z值		2.46	0.737	1.584	1.038
P值		0.14	0.461	0.113	0.299

项目	良性组（n=39）	恶性组（n=108）	χ²值	P值	项目	良性组（n=39）	恶性组（n=108）	χ²值	P值
结节大小				0.541*	毛刺征			3.726	0.054
微小结节	1（2.56）	2（1.85）			有	15（38.46）	61（56.48）
小结节	13（33.33）	44（40.74）			无	24（61.54）	47（43.52）
大结节	25（64.10）	62（57.41）			空泡征			11.811	0.001
结节形态			18.173	＜0.001	有	5（12.82）	47（43.52）
实性	32（82.05）	48（44.44）			无	34（87.18）	61（56.48）
部分实性	1（2.56）	32（29.63）			胸膜牵拉征			4.429	0.035
磨玻璃	6（15.38）	28（25.93）			有	14（35.90）	60（55.56）
结节边缘			0.099	0.753	无	25（64.10）	48（44.44）
清晰	33（84.62）	89（82.41）			血管集束征			4.128	0.042
模糊	6（15.38）	19（17.59）			有	6（15.38）	35（32.41）
分叶征			4.979	0.026	无	33（84.62）	73（67.59）
有	24（61.54）	86（79.63）
无	15（38.46）	22（20.37）

变量	敏感度	特异度	阳性预测值	阴性预测值
结节形态	55.56（60/108）	82.05（32/39）	89.55（60/67）	40.00（32/80）
分叶征	79.63（86/108）	38.46（15/39）	78.18（86/110）	40.54（15/37）
空泡征	43.52（47/108）	87.18（34/39）	90.38（47/52）	35.79（34/95）
胸膜牵拉征	55.56（60/108）	64.10（25/39）	81.08（60/74）	34.25（25/73）
血管集束征	32.41（35/108）	84.62（33/39）	85.37（35/41）	31.13（33/106）

变量	β	Wald χ²	P值	OR值	95%CI
结节形态	1.000	11.125	0.01	2.694	（1.500，4.838）
分叶征	0.905	3.138	0.049	2.628	（1.003，6.888）
空泡征	1.455	6.817	0.005	4.544	（1.571，13.149）
胸膜牵拉征	0.207	0.193	0.661	1.229	（0.489，3.093）
血管集束征	0.956	3.219	0.073	2.602	（0.915，7.398）

References 29

1	世界卫生组织. 前十位死亡原因[EB/OL]. 2020-12-9) [2021-12-1]. URL
2	郑荣寿, 孙可欣, 张思维, 等. 2015年中国恶性肿瘤流行情况分析[J]. 中华肿瘤杂志, 2019, 41(1) : 19-28.
3	Choi HK, Ghobrial M, Mazzone PJ. Models to estimate the probability of malignancy in patients with pulmonary nodules[J]. Ann Am Thorac Soc, 2018, 15(10): 1117-1126.
4	罗继元, 万青松, 王志明, 等. 肺纯磨玻璃结节侵袭性肺腺癌CT影像学特征[J]. 中国CT和MRI杂志, 2019, 17(8): 57-60.
5	Khan T, Usman Y, Abdo T, et al. Diagnosis and management of peripheral lung nodule[J]. Ann Transl Med, 2019, 7(15): 348.
6	Erasmus JJ, Truong MT, Dos Santos RS, et al. Understanding lung-RADS 1.0: A case-based review[J]. Semin Ultrasound CT MR, 2018, 39(3): 260-272.
7	Vlahos I, Stefanidis K, Sheard S, et al. Lung cancer screening: nodule identification and characterization[J]. Transl Lung Cancer Res, 2018, 7(3): 288-303.
8	陈丽, 徐培, 唐丽娜, 等. 530例肺结节患者的临床病理特征分析[J]. 广西医学, 2021, 43(16): 1977-1980.
9	潘峒林, 李亚文, 李翔宇, 等. 肺结节恶变危险因素的系统评价与meta分析[J]. 河南医学研究, 2021, 30(23): 4244-4248.
10	王志鹏, 宗亮, 孙清超, 等. 孤立性肺结节的危险因素[J]. 临床肺科杂志, 2018, 23(4): 624-627, 635.
11	王媛媛, 叶维霞, 熊佳, 等. 血清TK1 CYFRA21-1和SCC-Ag联合胸部CT影像特征诊断良恶性肺结节[J]. 西部医学, 2021, 33(9): 1340-1343.
12	曾聪, 全国莉, 王春莲. 联合检测6种血清肿瘤标志物在肺癌诊断中的意义[J]. 广东医学, 2012, 33(6): 808-810.
13	石婕, 刘璇, 明宗娟, 等. 细胞因子与肿瘤标志物联合检测对孤立性肺结节良恶性鉴别诊断的价值[J]. 中国肺癌杂志, 2021, 24(6): 426-433.
14	奚小祥, 吕必宏, 叶婷, 等. NSE、Cyfra21-1、CEA及CA125在孤立性肺结节诊断中的价值[J]. 实用临床医药杂志, 2015, 19(21): 41-43, 51.
15	魏斌, 曹承启, 魏雅萍. 血清CEA水平与肺癌分期, 近期疗效及生存时间的相关性研究[J]. 现代肿瘤医学, 2009, 17(11): 2142-2143.
16	高洁, 张伦军, 彭珂, 等. 血清肿瘤标志物CEA、CYFRA21-1、SCCAg、NSE、ProGRP在不同病理分型肺癌诊断中的应用价值[J]. 南方医科大学学报, 2022, 42(6): 886-891.
17	Kupert E, Anderson M, Liu Y, et al. Plasma secretory phospholipase A2-IIa as a potential biomarker for lung cancer in patients with solitary pulmonary nodules[J]. BMC Cancer, 2011, 11(1): 513.
18	袁丽侠, 张玲, 张清禄, 等. CYFRA21-1、CA153、SCC、CRP联合检测在肺癌诊断中的应用价值[J]. 临床医学研究与实践, 2022, 7(1): 122-125.
19	孔芳, 段艳华, 宋学林, 等. 高分辨率CT鉴别诊断良、恶性实性孤立性肺结节[J]. 中国医学影像技术, 2021, 37(8): 1168-1172.
20	高琳, 顾慧, 康冰, 等. CT平扫和增强图像对480例患者肺磨玻璃结节的诊断价值[J]. 山东大学学报(医学版), 2021, 59(10): 68-74, 86.
21	Liu G, Li M, Li G, et al. Assessing the blood supply status of the focal ground-glass opacity in lungs using spectral computed tomography[J]. Korean J Radiol, 2018, 19(1): 130-138.
22	臧汉杰, 郭浩东, 王之悦, 等. 良、恶性肺磨玻璃结节的CT鉴别诊断:形态学特征和CT纹理分析的对比研究及联合应用[J]. 临床放射学杂志, 2022, 41(4): 628-634.
23	张晓菊, 白莉, 金发光, 等. 肺结节诊治中国专家共识(2018年版)[J]. 中华结核和呼吸杂志, 2018, 41(10): 763-771.
24	中国肺癌防治联盟, 中华医学会呼吸病学分会肺癌学组, 中国医师协会呼吸医师分会肺癌工作委员会. 肺癌筛查与管理中国专家共识[J]. 国际呼吸杂志, 2019, 39(21): 1604-1615.
25	Martínez-Ramírez OC, Pérez-Morales R, Castro-Hernández C, et al. Association of the promoter methylation and the rs12917 polymorphism of MGMT with formation of DNA bulky adducts and the risk of lung cancer in mexican mestizo population [J]. DNA Cell Biol, 2019, 38(4): 307-313.
26	Huang X, Wu C, Fu Y, et al. Methylation analysis for multiple gene promoters in non-small cell lung cancers in high indoor air pollution region in China[J]. Bull cancer, 2018, 105(9): 746-754.
27	Fabrizio FP, Sparaneo A, Centra F, et al. Methylation density pattern of KEAP1 gene in lung cancer cell lines detected by quantitative methylation specific PCR and pyrosequencing[J]. Int J Mol Sci, 2019, 20(11): 2697.
28	Imperatori A, Sahnane N, Rotolo N, et al. LINE-1 hypomethylation is associated to specific clinico-pathological features in Stage I non-small cell lung cancer[J]. Lung cancer, 2017, 108: 83-89.
29	BulkEtmar, AyAnne-Sophie, HammadiMehdi, et al. Epigenetic dysregulation of KCa 3.1 channels induces poor prognosis in lung cancer[J]. Int J Cancer, 2015, 137(6): 1306-1317.

[1]	Huanyan Liu, Yang Hua, Lingyun Jia, Xinyu Zhao, Beibei Liu. Lumen structure and hemodynamic characteristics of occluded internal carotid artery [J]. Chinese Journal of Medical Ultrasound (Electronic Edition), 2023, 20(08): 809-815.
[2]	Yanbo Ma, Yang Hua, Guimei Liu, Xiufeng Meng, Liping Cui. Risk factors for carotid atherosclerotic lesions in middle adults [J]. Chinese Journal of Medical Ultrasound (Electronic Edition), 2023, 20(08): 822-826.
[3]	Yingxiong Huang, Zi Ye, Peng Jiang, Hong Zhan, Chen Yao, Ji Cui. Clinical risk factors for transmural intestinal necrosis in acute mesenteric venous thrombosis [J]. Chinese Archives of General Surgery(Electronic Edition), 2023, 17(06): 413-421.
[4]	Zaibo Zhang, Bingyu Wang, Zhikai Jiao, Bibo Tan. Risk factors for lower extremity deep venous thrombosis after gastric cancer surgery: A Meta-analysis [J]. Chinese Archives of General Surgery(Electronic Edition), 2023, 17(06): 475-480.
[5]	Xu Tang, Bing Han, Wei Liu, Ruxing Chen. Analysis of risk factors for metachronous liver metastases after radical colorectal cancer surgery and construction of a predictive model [J]. Chinese Journal of Operative Procedures of General Surgery(Electronic Edition), 2024, 18(01): 16-20.
[6]	Fangyuan Wu, Xia Sun, Changfeng Lin, Zhensheng Zhang. Risk factors of HBV-associated cirrhosis complicated with acute upper gastrointestinal bleeding [J]. Chinese Journal of Operative Procedures of General Surgery(Electronic Edition), 2024, 18(01): 45-47.
[7]	Qingyan Yan, Xiaomei Yong, Hong Luo, Min Du. Prognostic factors and survival analysis of multicenter elderly patients with metastatic breast cancer [J]. Chinese Journal of Operative Procedures of General Surgery(Electronic Edition), 2023, 17(06): 636-638.
[8]	Xian Mo, Chuang Yang. Meta-analysis of risk factors for portal vein thrombosis in patients with cirrhosis [J]. Chinese Journal of Operative Procedures of General Surgery(Electronic Edition), 2023, 17(06): 678-683.
[9]	Yonghuan Mao, Hanwen Tong, Ji Miao, Xingzhou Wang, Xiaofei Shen, Chunzhao Yu. Analysis of risk factors and prediction model of parastomal hernia [J]. Chinese Journal of Hernia and Abdominal Wall Surgery(Electronic Edition), 2023, 17(06): 682-687.
[10]	Chao Hou, Meichen Pan, Wenming Wu, Xingguang Huang, Xiang Li, Lingxue Cheng, Yuxuan Zhu, Wenbo Li. Risk factors of esophageal stricture after endoscopic submucosal dissection for early esophageal carcinoma and intraepithelial neoplasia [J]. Chinese Journal of Digestion and Medical Imageology(Electronic Edition), 2023, 13(06): 383-387.
[11]	Menggui Lu, Bin Huang, Qiulin Li, Yuanmei He. Risk factors for multiple organ dysfunction syndrome in patients with bee sting injury [J]. Chinese Journal of Clinicians(Electronic Edition), 2023, 17(9): 1010-1015.
[12]	Da Li, Daya Zhang, Runxiang Chen, Xiaodong Zhang, Shimei Huang, Chen Chen, fan Zeng, Shiju Chen, Feihu Bai. Epidemiological characteristics and risk factors of Helicobacter pylori infection in Dongfang city of Hainan province [J]. Chinese Journal of Clinicians(Electronic Edition), 2023, 17(08): 858-864.
[13]	Ke Meng, Yan Li, Jingshuang Yan, Bin Yan. Risk factors for prolonged gastric transit time in capsule endoscopy [J]. Chinese Journal of Clinicians(Electronic Edition), 2023, 17(06): 671-675.
[14]	Yanli Yang, Yu Chen, Ruochen Zhao, Wei Du, Haijuan Ma, Ke Xu, Liyun Zhang. Bloodstream infection in patients with systemic lupus erythematosus: risk factors and bacteriological analysis [J]. Chinese Journal of Clinicians(Electronic Edition), 2023, 17(06): 694-699.
[15]	Peipei Sun, Erming Zhang, Yanwei Shi, Chunyan Zhao, Pingping Song, Shuo Zhang, Ke Zhang, Yujiao Zhou, Can Zhao, Wei Yan, Rongju Wu, Liping Song, Weian Guo, Shitou Ma, Xinhua An, Caoxin Bao, Pingchao Xiang. Prevalence and risk factors of chronic obstructive pulmonary disease in residents aged 40 years and above in Shijingshan district of Beijing [J]. Chinese Journal of Clinicians(Electronic Edition), 2023, 17(06): 711-719.

Please choose a citation manager

Content to export