目的 探讨基于临床与CT影像征象列线图鉴别结节性甲状腺肿(nodulargoiter,NG)与甲状腺乳头状癌(papillarythyroidcarcinoma, PTC)的临床应用价值。方法 收集经手术病理证实的NG 和PTC共333例,其中NG160例, PTC173例。所有患者按7∶3比例随机分为训练组(233例)和验证组(100例)。采用多因素Logistic回归分析筛选出 鉴别NG与PTC的独立预测因素并构建列线图模型。结果 多因素Logistic回归分析显示,FT4、形态、咬饼征、增强后 模糊或范围缩小、囊变是鉴别NG与PTC的独立预测因素(P 均<0.01)。基于独立预测因素构建的列线图模型在训练 组(AUC为0.939,灵敏度为0.944,特异度为0.810)和验证组(AUC为0.969,灵敏度为0.887,特异度为1.00)均取得 良好的预测效能。校准曲线显示列线图模型拟合良好,决策曲线分析的高净收益也体现了模型的临床实用性。结论 基于临床与CT影像征象列线图模型在鉴别NG与PTC方面具有较高的临床应用价值,为临床提供一种非创、简单、有 效的可视化工具。