肺结节是胸部计算机断层扫描扫描的常见偶然发现，对这些结节的调查和监视对临床团队来说是一项重要的工作量。计算机断层扫描使用的持续增加以及对肺癌计算机断层扫描筛查的可能采用预计会增加未来几年检测到的结节数量。
　　 已经开发了几种使用临床和放射学标准的定量预测模型，以帮助临床医生区分恶性结节和良性结节。三种模型结合临床和计算机断层扫描结节特征，第四种模型另外加入18氟氟脱氧葡萄糖对正电子发射断层扫描-计算机断层扫描的亲合力。
　　 虽然被广泛引用，但布鲁克大学模型和赫尔德描述的模型，在任何研究中都没有经过外部验证，这些模型都没有在英国人群中得到验证。因此，本研究的目的是比较这些模型在英国教学医院招募的患者群体中的表现。
　　 患有肺结节进行回顾从识别的肺癌特性曲线会议和2008年和2013年之间的患者结节随访门诊有资格列入如果他们的优势结节的直径为4-30毫米。除了指数结节之外，还包括多达5个结节的患者。如果计算机断层扫描显示巩固，胸腔积液，淋巴结病或转移性疾病，则将患者排除在研究之外。由于将患者转诊至诊所/特性曲线的局部不一致，患有纯磨玻璃结节的患者未包括在分析中。
　　 所有恶性诊断均经组织病理学证实。最终的诊断被认为是良性的，其中组织病理学显示出特定的良性诊断，结节在2年的放射学随访中稳定，或结节在没有治疗的情况下自发减小。排除最终诊断不确定的患者或未经组织病理学确认治疗的肺癌患者。患者接受氟脱氧葡萄糖PET-计算机断层扫描检查结节≥8mm，其中肺癌特性曲线感觉有合理的恶性肿瘤怀疑。
　　 使用针对所有患者的三个基于计算机断层扫描的模型计算肺结节是恶性的概率。在接受氟脱氧葡萄糖计算机断层扫描的患者中计算第四预测模型。在最初的报告中，PET扫描结果使用4点强度等级进行分类，不包括摄取，微弱，中度和强烈摄取。
　　 该模型用于整个患者队列，并且基于其各自的排除标准在受限制的患者群组中使用。通过计算接收器操作特性曲线下的面积来评估每个模型的准确度。当比较两个模型的表现时，仅在每个模型的分数可用时才包括患者。随后使用非参数自举计算AUC之间的差异的分布。
　　 据知，这是计算第四预测模型和Brock模型首次在任何已发表的系列中得到验证。
　　在使用临床预测模型评估风险之前，临床医生应确定模型在其患者群体中是有效的。恶性肿瘤的患病率可能随当地人口的人口统计学以及与肉芽肿病的流行相关的地理位置而变化。这些模型的招聘方法不同;在玛雅研究中，患者被纳入胸部X线检查结节的基础上而Brock模型来源于接受计算机断层扫描筛查的患者群体。此外，导出模型的群体受到各种排除标准的限制，这可能限制普遍性。Brock分析中包括的所有参与者都接受了肺癌的计算机断层扫描筛查因此是吸烟者或戒烟者。Brock和玛雅模型均排除了既往肺癌患者，玛雅也排除了前5年内有胸外癌史的患者。在临床实践中出现结节的患者通常不符合这些标准，但临床医生和患者仍需要有关恶性风险的指导，以便为调查和管理决策提供信息。
　　 在常规临床实践中检测到的结节队列中，玛雅和Brock模型的表现明显优于VA模型。来自计算机断层扫描筛查研究的验证队列。玛雅模型在队列中的表现实际上优于初始研究中描述的表现。对于那些用氟脱氧葡萄糖计算机断层扫描评估的患者扫描时，计算第四预测模型评分在队列中具有最高准确度，并且与初始报告几乎相同。
　　 计算第四预测模型评分在人群中的出色表现说明了氟脱氧葡萄糖计算机断层扫描在区分良性和恶性结节方面的巨大效用。与其衍生队列相比，玛雅模型在队列中的优越性能是一个有趣的发现。一种可能的解释涉及用于招募患者的两种研究的方法的差异。玛雅研究根据胸部X线片上可见的肺结节确定患者，而队列是通过计算机断层扫描扫描确定的因此，可能包括更大比例的较小结节。亚厘米结节具有低恶性率，由玛雅模型准确预测，因此小结节比例的增加将倾向于由于真阴性结果的增加而改善模型性能。
　　 四种模型的衍生群体中恶性结节的患病率差异很大。这里描述的验证人群中恶性结节的发生率为41%。因此，人群中模型的准确性并不能简单地反映模型衍生群体中恶性肿瘤的患病率与自己的匹配程度，因为VA模型表现最差。
　　 研究有一些局限性。首先，它是在一个中心进行的，并且具有回顾性。其次，通过肺癌特性曲线和指定的结节随访诊所确定患者。然而，一些肺结节患者可能在机构内的其他诊所进行管理，这些服务中的任何一种都可能存在偏倚。第三，任意地将半定量值范围分配给计算第四预测模型等定义的定性类别。
　　 总之，玛雅和Brock模型在表征常规临床实践中检测到的结节的恶性概率方面表现良好。研究证实，即使在不受相应模型的纳入标准限制的队列中使用，这些模型也表现良好。当患者接受PET-计算机断层扫描进行结节评估时，计算第四预测模型描述的预测工具包含有关结节氟脱氧葡萄糖亲合力的信息，在患者队列中具有最高的准确性。未来的研究应该寻求在前瞻性收集的系列中验证这些模型。