评估IOTA模型对复杂性附件包块良恶性鉴别诊断效能的准确性研究

本推荐语归纳了该研究的核心发现：研究证实，在国际卵巢肿瘤分析（IOTA）模型中，Logistic回归模型1（LR1）对复杂性附件包块的恶性风险分层具有最高敏感性（91%），而简易规则（Simple Rules）则展现出最优特异性（86%）和诊断准确性。值得注意的是，简易规则存在较高不确定率（24%）。ADNEX模型与LR1、LR2的诊断效能无显著差异。该研究为妇科超声术前精准评估提供了重要临床依据，尤其适用于GI-RADS 4-5类包块的鉴别诊断。

　　

^Highlight

^{Materials methods}

这是一项诊断准确性的横断面观察研究。研究于2017年1月至2022年12月期间在塞维利亚Macarena大学医院妇产科开展。

样本量计算基于LR1和LR2诊断准确度80%、简易规则65%、ADNEX模型90%的预设值，在95%置信水平下，为达到80%统计效能需纳入202名女性（计算过程详见方法学部分）。

^Results

共分析300例2017-2022年间接受手术的复杂性附件包块患者（研究周期64个月）。患者平均年龄54.63±14.10岁（范围16-91岁），其中66.3%（199例）为绝经后女性，33.7%（101例）处于育龄期。

所有患者均由资深超声专家操作评估。仅4.3%（13例）有妇科癌症（含乳腺癌）个人史。当前激素治疗使用情况详见临床资料记录。

^Discussion

自2000年以来，国际卵巢肿瘤分析（IOTA）组织通过全球60个中心收集超过29,000例患者数据，致力于构建可实现有效术前分流的预测模型。此类模型的外部验证对评估其在不同人群中的实用价值至关重要，这正是本研究的重要价值所在。

所有超声评估均由经验丰富的超声医师完成（与多数已发表研究操作规范一致）。我们的研究结果与IOTA consortium主导的多中心验证研究高度吻合：LR1模型敏感性达91%，简易规则特异性为86%。特别值得注意的是，简易规则存在24%的不确定率——这一数值高于ADNEX模型（0%）和LR1/LR2模型（0%），但与既往文献报告的20-25%不确定率基本一致。

^Conclusion

本研究结果表明，在需要手术干预的附件包块患者亚群中，IOTA风险分层体系中的LR1模型对恶性肿瘤风险分层具有最高敏感性，而简易规则则展现出最优特异性与诊断准确度（但其缺陷在于近1/4的包块无法获得明确分类）。此外，LR1、LR2与ADNEX模型间的诊断准确度未见显著差异。

IOTA风险分层系统的临床应用能够优化患者转诊至妇科肿瘤专家处的流程，同时为制定个体化手术方案提供关键决策支持——这对改善患者预后具有重要临床意义。