Background: Solitary pulmonary nodules (SPN) are encountered incidentally in 0.2% of patients who undergo chest X-ray or chest CT. Although SPN has malignant potential, it cannot be treated surgically by biopsy in all patients. The first stage is to determine if patients with SPN require periodic ob...
Background: Solitary pulmonary nodules (SPN) are encountered incidentally in 0.2% of patients who undergo chest X-ray or chest CT. Although SPN has malignant potential, it cannot be treated surgically by biopsy in all patients. The first stage is to determine if patients with SPN require periodic observation and biopsy or resection. An important early step in the management of patients with SPN is to estimate the clinical pretest probability of a malignancy. In every patient with SPN, it is recommended that clinicians estimate the pretest probability of a malignancy either qualitatively using clinical judgment or quantitatively using a validated model. This study examined whether Bayesian analysis or multiple logistic regression analysis is more predictive of the probability of a malignancy in SPN. Methods: From January 2005 to December 2008, this study enrolled 63 participants with SPN at the Kangnam Sacred Hospital. The accuracy of Bayesian analysis and Bayesian analysis with a FDG-PET scan, and Multiple logistic regression analysis was compared retrospectively. The accurate probability of a malignancy in a patient was compared by taking the chest CT and pathology of SPN patients with <30 mm at CXR incidentally. Results: From those participated in study, 27 people (42.9%) were classified as having a malignancy, and 36 people were benign. The result of the malignant estimation by Bayesian analysis was 0.779 (95% confidence interval [CI], 0.657 to 0.874). Using Multiple logistic regression analysis, the result was 0.684 (95% CI, 0.555 to 0.796). This suggests that Bayesian analysis provides a more accurate examination than multiple logistic regression analysis. Conclusion: Bayesian analysis is better than multiple logistic regression analysis in predicting the probability of a malignancy in solitary pulmonary nodules but the difference was not statistically significant.
Background: Solitary pulmonary nodules (SPN) are encountered incidentally in 0.2% of patients who undergo chest X-ray or chest CT. Although SPN has malignant potential, it cannot be treated surgically by biopsy in all patients. The first stage is to determine if patients with SPN require periodic observation and biopsy or resection. An important early step in the management of patients with SPN is to estimate the clinical pretest probability of a malignancy. In every patient with SPN, it is recommended that clinicians estimate the pretest probability of a malignancy either qualitatively using clinical judgment or quantitatively using a validated model. This study examined whether Bayesian analysis or multiple logistic regression analysis is more predictive of the probability of a malignancy in SPN. Methods: From January 2005 to December 2008, this study enrolled 63 participants with SPN at the Kangnam Sacred Hospital. The accuracy of Bayesian analysis and Bayesian analysis with a FDG-PET scan, and Multiple logistic regression analysis was compared retrospectively. The accurate probability of a malignancy in a patient was compared by taking the chest CT and pathology of SPN patients with <30 mm at CXR incidentally. Results: From those participated in study, 27 people (42.9%) were classified as having a malignancy, and 36 people were benign. The result of the malignant estimation by Bayesian analysis was 0.779 (95% confidence interval [CI], 0.657 to 0.874). Using Multiple logistic regression analysis, the result was 0.684 (95% CI, 0.555 to 0.796). This suggests that Bayesian analysis provides a more accurate examination than multiple logistic regression analysis. Conclusion: Bayesian analysis is better than multiple logistic regression analysis in predicting the probability of a malignancy in solitary pulmonary nodules but the difference was not statistically significant.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
베이지안 분석이 인공 지능 망을 이용하는 방법보다 고립성 폐결절의 악성 확률을 예측하는 데 더 좋은 것으로 평가된 보고는 있으나14, 베이지안 분석과 다중 로지스틱 회귀분석 중 악성 확률을 예측하는데 어떤 분석이 더 좋은 것으로 평가된 보고는 없는 실정이다. 이에 저자들은 고립성 폐결절 환자에 있어서 베이지안 분석과 다중 로지스틱 회귀분석을 이용하여 악성도 예측을 비교하여, 어느 쪽이 더 악성 확률을 예측하는 데 정확한 방법인가를 조사, 비교하고자 하였다.
제안 방법
LRprior는 이미 국내 보고 자료에서 알려진 고립성 폐결절의 악성 교차비(prior odds)들의 평균값인 44%로 계산하였고6, LRsize, LRsh , LRedge , LRHU, LRchange , LRsatellite는 각각 결절의 크기, 위치, 모양, HU, 과거 사진과 비교 시 크기 변화, 위성결절 유무이며, LRage, LRsex, LRsmoking, LRHx of Mal, LRhemoptysis, LRTB는 나이, 성별, 흡연력, 악성종양 유무, 객혈 유무, 결핵의 병력 등의 각 요소의 우도비 값이고 이를 각각 곱하여 새로운 악성 교차비를 구하여 결절의 악성 확률(pCa)를 계산하였다.
다중 로지스틱 회귀분석은 6가지의 독립적인 악성의 예측치를 사용하는 방법으로 e는 자연로그, 흡연력은 현 흡연자이거나 과거 흡연력이 있으면 1점, 그렇지 않으면 0점, 과거 5년 전에 폐 외 종양의 병력이 있으면 1점, 아니면 0점을 주고, 첨삭(spiculation)이 있으면 1점, 없으면 0점, 상엽에 위치하면 1점 아니면 0점을 주어 계산을 하여 악성 확률을 계산하였다.
또한 모든 결절은 악성 결절의 유무를 알기 위하여, 조직학적 검사를 시행하였다. 시행 방법은 10명은 비디오 흉강경(video-assisted thoracic surgery, VATS), 11명은 개흉술(open surgery), 42명은 경피적 침 생검술(percutaneous needle aspiration & biopsy, PCNA)을 이용하였으며, 이를 통하여 악성 결절과 양성 결절을 조직학적으로 증명하고, 이들을 대상으로 후향적 연구로 진행되었다.
모든 환자는 흉부 컴퓨터 단층 촬영을 시행하였으며, 흉부 컴퓨터 단층 촬영을 통해 얻은 결과를 가지고 결절의 평균 직경을 구하였고, 경계의 모양을 매끄러운 경우(smooth), 엽상(lobulate), 첨삭(spiculate)으로 구분하였고, 폐 내에서의 결절의 위치, 공동의 유무, 과거 필름과 대조가 가능한 경우 결절의 크기 변화 혹은 새로운 결절의 출현 유무, 위성 결절(satellite nodule) 유무 등을 조사하였다. 또한 조영제를 사용한 경우 하운스 필드 수치(Hounsfield unit, HU)를 측정하여 15 이상 증강 여부를 확인하였다. 일부 환자(13명)에서는 FDGPET scan을 시행하였다.
모든 환자는 나이와 성별, 과거 혹은 현재의 흡연력, 객혈 유무, 그리고 악성 종양의 기왕력, 결핵의 병력 등 임상 양상을 함께 조사하였다. 모든 환자는 흉부 컴퓨터 단층 촬영을 시행하였으며, 흉부 컴퓨터 단층 촬영을 통해 얻은 결과를 가지고 결절의 평균 직경을 구하였고, 경계의 모양을 매끄러운 경우(smooth), 엽상(lobulate), 첨삭(spiculate)으로 구분하였고, 폐 내에서의 결절의 위치, 공동의 유무, 과거 필름과 대조가 가능한 경우 결절의 크기 변화 혹은 새로운 결절의 출현 유무, 위성 결절(satellite nodule) 유무 등을 조사하였다.
모든 환자는 나이와 성별, 과거 혹은 현재의 흡연력, 객혈 유무, 그리고 악성 종양의 기왕력, 결핵의 병력 등 임상 양상을 함께 조사하였다. 모든 환자는 흉부 컴퓨터 단층 촬영을 시행하였으며, 흉부 컴퓨터 단층 촬영을 통해 얻은 결과를 가지고 결절의 평균 직경을 구하였고, 경계의 모양을 매끄러운 경우(smooth), 엽상(lobulate), 첨삭(spiculate)으로 구분하였고, 폐 내에서의 결절의 위치, 공동의 유무, 과거 필름과 대조가 가능한 경우 결절의 크기 변화 혹은 새로운 결절의 출현 유무, 위성 결절(satellite nodule) 유무 등을 조사하였다. 또한 조영제를 사용한 경우 하운스 필드 수치(Hounsfield unit, HU)를 측정하여 15 이상 증강 여부를 확인하였다.
베이지안 분석은 Gurney가 시행하였던 방법으로 악성도를 분석하였고10, 각 대상 환자는 방사선 소견에서 결절의 크기, 모양, 위치, 경계의 모양 등과 성별, 연령, 과거력 및 흡연력에 따라 각각의 소견이 양성 결절에 나타날 가능성에 대하여 악성결절에 나타날 가능성의 비율로 표현한, 우도 비율(likelihood ratios, LRs)을 각각 계산하였고 개별적 요소의 악성 가능성을 통합한 결절의 악성 확률을 계산하였다.
시행 방법은 10명은 비디오 흉강경(video-assisted thoracic surgery, VATS), 11명은 개흉술(open surgery), 42명은 경피적 침 생검술(percutaneous needle aspiration & biopsy, PCNA)을 이용하였으며, 이를 통하여 악성 결절과 양성 결절을 조직학적으로 증명하고, 이들을 대상으로 후향적 연구로 진행되었다.
또한 조영제를 사용한 경우 하운스 필드 수치(Hounsfield unit, HU)를 측정하여 15 이상 증강 여부를 확인하였다. 일부 환자(13명)에서는 FDGPET scan을 시행하였다.
대상 데이터
2005년 1월부터 2008년 12월까지 한림대학교 강남성심병원에 내원한 환자 중 흉부 방사선 사진에서 처음 발견된 하나의 구형 혹은 계란형 모양의 직경 30 mm 미만의 고립성 폐 결절을 가진 환자 중에서, 임파선 종대 및 전이성 병변이 있는 경우는 제외시킨 환자 중, 조직 검사를 시행한 63명을 대상으로 의무기록과 방사선 사진 등을 종합하여 후향적으로 조사하였다.
데이터처리
각 군의 악성 확률의 판독의 정확도는 ROC 커브 아래의 부분(area under the curve, Az)을 측정하여 실제 조직검사에서 나온 결과와 비교하였으며, 통계적 유의성 검정은 Hanley와 McNeil의 방법을 이용하였고9, 유의수준은 0.05 미만인 경우로 하였다.
결절에서 사전검사를 통해 악성 확률을 평가하기 위해서 베이지안 분석과 다중 로지스틱 회귀 분석을 각각 사용하였다.
베이지안 분석과 다중 로지스틱 회귀분석을 하였을 때각 분석법의 악성 확률에 대한 검사의 정확성을 알기 위해 각각의 Receiver Operating Characteristic (ROC) 커브를 구하여 비교하였다. 각 군의 악성 확률의 판독의 정확도는 ROC 커브 아래의 부분(area under the curve, Az)을 측정하여 실제 조직검사에서 나온 결과와 비교하였으며, 통계적 유의성 검정은 Hanley와 McNeil의 방법을 이용하였고9, 유의수준은 0.
양성 결절과 악성 결절 양 군간의 연속변수들은 평균±표준편차로 표시하였으며, Pearson 카이제곱검정을 이용하여 분석하였으며, 빈도는 백분율로 표시하였다.
이론/모형
다중 로지스틱 회귀분석은 Swensen 등11에 의해 고안된 방법을 사용하였고, 다음과 같은 공식에 의하여 악성 확률을 계산하였다.
성능/효과
796)이었다(Table 4). ROC 커브를 비교한 결과, 베이지안 분석 단독으로 검사한 것이 가장 정확도가 높게 나왔다. 베이지안 분석과 다중 로지스틱 회귀분석 사이의 Az는 0.
각 분석 방법들의 결과에서 베이지안 분석에 대한 ROC커브의 Az를 측정한 결과 0.779 (95% confidence interval[CI], 0.657∼0.874)이었다.
다중 로지스틱 회귀분석에서는 기준을 45 이상으로 할 경우 고립성 폐결절의 악성 확률 진단에서 민감도가 82.1%, 특이도가 68.6%의 결과를 보였다(Figure 3).
다중 로지스틱 회귀분석으로 ROC 커브의 Az 측정 결과는 0.684 (95% CI, 0.555∼0.796)이었다(Table 4).
이번 연구에서 저자들은 두 가지 분석법이 모두 악성 확률 예측에 유용하다는 결과를 얻었지만, 두 방법 사이의 ROC 커브 차이에서는 통계적 차이는 없었다. 또한 악성도의 예측에 있어서 베이지안 분석 단독 보다 베이지안 분석과 FDG-PET scan을 함께 시행하면 보다 우수한 진단 결과를 예상할 수 있으나, 이번 보고에서 FDG-PET scan을 함께 시행하였던 환자의 수가 13명으로 전체의 20.6%로 적은 수로 결과를 논할 수 없었다. 앞으로 이와 관련하여 고립성 폐결절의 악성도 예측에서 FDG-PET scan의 활용도에 대한 보다 많은 대규모 연구가 필요할 것으로 사료된다.
베이지안 분석은 기준(cut off value)을 75 이상으로 할 경우 고립성 폐결절의 악성 확률 진단에서 민감도가 82.1%, 특이도가 68.6%의 결과를 보였다(Figure 2).
한 보고에 의하면 상엽에서 발견된 고립성 폐결절의 70%가 악성 결절로 진단되었다22. 본 연구에서는 양성 결절보다는 악성 결절의 경우 크기가 의미있게 더 컸으나, 상하엽 위치에 따른 차이는 없었다. 또한 고립성 폐결절의 경계 모양이 첨삭 모양은 악성의 가능성을 시사하고, 엽상 모양 역시 대부분 악성 결절에서 보인다.
조영제 투여 후 CT에서 관찰되는 HU 값이 15 이하의 조영 증강을 보이는 경우, 양성 결절인 경우가 대부분이다23. 본 연구에서도 HU 값이 15 이상인 경우 통계적으로도 악성 결절의 확률이 높아 악성 결절을 결정할 때 유용성이 높을 것으로 보였다. 과거 필름과 대조하여 결절이 커지거나, 새로운 병변이 발생하였을 때 악성의 확률이 증가하는 것으로 알려져 있어, 본 연구에서도 조사하였지만 통계학적으로 차이 없게 나왔다.
비디오 흉강경, 개흉술 혹은 경피적 침 생검술을 통해 얻은 조직검사의 소견은 악성 결절의 경우 선암이 14명, 편평세포암이 6명, 비소세포암이 5명 순이었으며, 양성 결절의 경우 결핵종이 12명, 염증성 육아종이 11명, 과오종이 5명, 특발성 기질화 폐렴 5명 순이었다(Table 3).
그러나 베이지안 분석과 다중 로지스틱 회귀분석을 비교하여 어느 쪽이 고립성 폐결절의 악성 확률 분석에 유용한가에 대한 보고는 아직 없었다. 이번 연구에서 저자들은 두 가지 분석법이 모두 악성 확률 예측에 유용하다는 결과를 얻었지만, 두 방법 사이의 ROC 커브 차이에서는 통계적 차이는 없었다. 또한 악성도의 예측에 있어서 베이지안 분석 단독 보다 베이지안 분석과 FDG-PET scan을 함께 시행하면 보다 우수한 진단 결과를 예상할 수 있으나, 이번 보고에서 FDG-PET scan을 함께 시행하였던 환자의 수가 13명으로 전체의 20.
후속연구
결론적으로 고립성 폐결절로 진단된 환자에서 악성 확률을 평가하는 분석법에서 베이지안 분석이 다중 로지스틱 회귀분석에 비해, 통계적으로는 의미 있는 차이를 보이지는 못하였으나, 진단의 정확도는 좀 더 우월하여 결절의 악성 확률을 분석하는데 사용하여 발견된 결절의 주기적 경과 관찰 및 조직 검사와 결절 절제 등의 진단법 및 치료법을 선택하는 데 도움이 될 수 있다.
고립성 폐결절의 진단 및 치료과정은 주기적인 경과 관찰, 조직 검사, 절제술 등이 있다. 그러나 발견되는 모든 고립성 폐결절에 대해서 침습적 진단법 및 치료법을 적용할 때 발생하는 경제적 문제와 외과적 처치 시 발생 가능한 합병증 등을 고려한다면, 모든 환자에서 조직검사 및 절제술 등의 침습적 진단법 및 치료법을 적용할 수는 없을 것이다8.
6%로 적은 수로 결과를 논할 수 없었다. 앞으로 이와 관련하여 고립성 폐결절의 악성도 예측에서 FDG-PET scan의 활용도에 대한 보다 많은 대규모 연구가 필요할 것으로 사료된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
고립성 폐 결절을 3 cm 이하로 정의하는 이유는?
고립성 폐결절(solitary pulmonary nodule)은 폐 안에 둘러싸인 직경 3 cm 미만의 둥근 병변으로, 임파 종대나 무기폐 등의 다른 이상은 없는 경우로 정의한다1. 고립성 폐 결절을 3 cm 이하로 정의하는 이유는 3 cm 이상일 경우 대부분 악성 결절이기 때문에2, 진단 및 치료 과정에 차이가 있기 때문이다. 고립성 폐결절이 중요한 것은 악성종양일 가능성이 있기 때문이다.
고립성 폐결절이란?
고립성 폐결절(solitary pulmonary nodule)은 폐 안에 둘러싸인 직경 3 cm 미만의 둥근 병변으로, 임파 종대나 무기폐 등의 다른 이상은 없는 경우로 정의한다1. 고립성 폐 결절을 3 cm 이하로 정의하는 이유는 3 cm 이상일 경우 대부분 악성 결절이기 때문에2, 진단 및 치료 과정에 차이가 있기 때문이다.
고립성 폐결절을 발견하였을 때 악성 확률을 사전검사하는 방법으로는 어떤 것들이 있는가?
따라서 고립성 폐결절을 발견하였을 때 악성 확률을 사전검사(pretest probability of malignancy, pCa)를 하도록 최근 권고하고 있다9. 결절의 악성 확률을 평가하는 방법으로는 베이지안(Bayesian) 분석10 과 다중 로지스틱 회귀 분석(multiple logistic regression analysis, MLRA)11, 인공 지능 망(artificial neural networks)12 등 여러 가지 방법들이 있다. 베이지안 분석은 방사선 판독의에 의한 일반 판독 방법과 비교하였을 때 고립성 폐결절의 악성 확률을 판단할 때 더 정확도가 높았다는 보고와 10 정확도에 차이가 없다는 국내 보고도 있었다13.
참고문헌 (29)
Tuddenham WJ. Glossary of terms for thoracic radiology: recommendations of the nomenclature committee of the fleischner society. AJR Am J Roentgenol 1984;143:509-17
Kim JY, Kim SK, Jang SH, Kim BI, Hong SP, Chang J, et al. Clinical observations of the solitary pulmonary nodules. Tuberc Respir Dis 1989;36:320-7
Gweon S, Cho YG, Lee WS, Jung TH. Clinical observation on solitary pulmonary nodules. Tuberc Respir Dis 1989;36:63-7
Shin KC, Chung JH, Lee KH, Kim CH, Park JY, Jung TH, et al. Estimating the likelihood of malignacy in solitary pulmonary nodues by Bayesian approach. Tuberc Respir Dis 1999;47:498-506
Gould MK, Fletcher J, Iannettoni MD, Lynch WR, Midthun DE, Naidich DP, et al. American College of Chest Physicians. Evaluation of patients with pulmonary nodules: when is it lung cancer? ACCP evidence-based clinical practice guidelines (2nd edition). Chest 2007;132;108S-130S
Swensen SJ, Silverstein MD, Ilstrup DM, Schleck CD, Edell ES. The probability of malignancy in solitary pulmonary nodules. Application to small radiologically indeterminate nodules. Arch Intern Med 1997;157:849-55
Nakamura K, Yoshida H, Engelmann R, MacMahon H, Katsuragawa S, Ishida T, et al. Computerized analysis of the likelihood of malignancy in solitary pulmonary nodules with use of artificial neural networks. Radiology 2000;214:823-30
Oh YW, Park SY, Kang EY, Park JS, Lee KY, Kim HI, et al. Estimation of the probability of malignancy in solitary pulmonary nodules: comparative study of conventional interpretation method and Bayesian analysis. J Korean Radiol Soc 1998;38:67-74
Good CA, Wilson TW. The solitary circumscribed pulmonary nodule; study of seven hundred five cases encountered roentgenologically in a period of three and one-half years. J Am Med Assoc 1958;166:210-5
Yankelevitz DF, Henschke CI. Does 2-year stability imply that pulmonary nodules are benign? AJR Am J Roentgenol 1997;168:325-8
Winer-Muram HT, Jennings SG, Tarver RD, Aisen AM, Tann M, Conces DJ, et al. Volumetric growth rate of stage I lung cancer prior to treatment: serial CT scanning. Radiology 2002;223:798-805
Melin JA, Piret LJ, Vanbutsele RJ, Rousseau MF, Cosyns J, Brasseur LA, et al. Diagnostic value of exercise electrocardiography and thallium myocardial scintigraphy in patients without previous myocardial infarction: a Bayesian approach. Circulation 1981;63:1019-24
Schultz EM, Sanders GD, Trotter PR, Patz EF Jr, Silvestri GA, Owens DK, et al. Validation of two models to estimate the probability of malignancy in patients with solitary pulmonary nodules. Thorax 2008;63:335-41
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.