1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....肿瘤的最大径，肿瘤的增强值，动静脉强化期肿瘤的影像特征等因素纳入分析从独立影响因素的值表，差异有统计学意义。将组数据代入该模型进行验证，得出验证组曲线为，为，敏感度为，特异度为，准确率为，表明本研究所建立的腮腺肿瘤恶性概率预测列线图模型具有很好的区分性。表单因素和多因素回归分析表建模组和验证组及回归模型中个变量的图腮腺肿瘤恶性概率预测列线图图列线图使用方法示意图图曲线验证信息和增强影像，经单因素和多因素回归分析，最终将肿瘤形态规则与否，肿瘤边界清楚与否及周围组织受累与否个独立影响因素纳入预测模型，并首次建立了腮腺肿瘤良恶性判断的列线图。对于大多数恶性肿瘤来讲，年龄和性别是公认的危险因素，然而本研究单因素分析结果显示年龄似乎与腮腺肿瘤的良恶性无关，而性别却有这样的趋势......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....尚缺乏统的指南，临床医生大多只能单凭个人的临床经验进行诊断，这种经验医学存在较大的主观性和不确定性，可能造成误诊而影响患者的治疗和预后。因此腮腺肿瘤良恶性判断的数学预测模型越来越受到临床医生的重视，它是基于经验医学的循证医学，是临床研究的新发展，新形式，这种预测模型能客观，准确地对腮腺肿瘤的性质做出判断。增强影像的腮腺肿瘤良恶性预测列线图的建立论文全文及鉴别价值研究影像研究与医学应用，李毓红，裴小青，周佳，等腮腺实性结节超声特征的回归模型建立与分析中南医学科学杂志，陈万青，郑荣寿，曾红梅，等中国恶性肿瘤发病趋势分析和预测中华预防医学杂志，。验证列线图的有效性绘制上述预测模型的受试者工作曲线图，比较列线图和多因素回归分析的个独立影响因素的值表......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....利用对腮腺良恶性肿瘤进行分析的研究较多，但目前尚未发现有结合增强影像的腮腺肿瘤良恶性判断的预测模型。李毓红等。将组数据代入该模型进行验证，得出验证组曲线为，为，敏感度为，特异度为，准确率为，表明本研究所建立的腮腺肿瘤恶性概率预测列线图模型具有很好的区分性。表单因素和多因素回归分析表建模组和验证组及回归模型中个变量的图腮腺肿瘤恶性概率预测列线图图列线图使用方法示意图图曲线验证预测模型的区别度讨论目前，术前判断腮腺肿瘤的据，例良性肿瘤和例恶性肿瘤中位于腮腺浅叶分别有例和例，这与前人的研究数据相符合。此外，本研究也存在定的局限性首先，样本量较小其次，研究是单中心研究，下步应进行多中心，大样本量的应用研究及检验另外，本研究纳入的危险因素较少，下步应将有无肿瘤史，发现腮腺肿块的时间，吸烟史......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....评估肿瘤形态规则与否肿瘤边界清楚与否肿瘤强化与否肿瘤密度均匀与否肿瘤有无囊性变周围组织受累与否及肿瘤位臵等个增强的影像特征，采用χ检验，检验进行单因素分析，选择单因素分析中的指标进行多因素分析，建立腮腺肿瘤良恶性诊断的个指标与腮腺肿瘤良恶性鉴别无关。而有无神经受累症状，肿瘤形态规则与否，肿瘤边界清楚与否，肿瘤有无囊性变，周围组织受累与否与良恶性鉴别有关。资料与方法般资料本研究已通过兰州大学第医院伦理委员会的伦理审核，批件编号。回顾性分析年月年月期间于兰州大学第医院行腮腺肿瘤切除术，且术后常规病理诊断为腮腺良性或恶性肿瘤的例患者，随机分为建模组组例和验大学第医院行腮腺肿瘤切除术，且术后常规病理诊断为腮腺良性或恶性肿瘤的例患者，随机分为建模组组例和验证组组例。其中例是良性肿瘤，例是恶性肿瘤......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....女性例。腮腺良性肿瘤例，恶性肿瘤例。组和组患者除肿瘤密度均匀与否这项指标，其余均无明显差异。单因素和多因素回归分析结果显示表性别，年龄，肿瘤强化与否，肿瘤密度均匀与否及肿瘤位臵这增强影像的腮腺肿瘤良恶性预测列线图的建立论文全文直径时，采用线划分法椎骨同侧半的最外侧点到下颌后静脉的背侧的连线区分深浅叶当肿瘤完全或大部分位于线的外侧时，判定位于腮腺浅叶当肿瘤完全或大部分位于线的内侧，判定位于腮腺深叶当线穿过肿瘤，将其分为大致相等的两部分，则判定同时位于深浅两叶。资料与方法般资料本研究已通过兰州大学第医院伦理委员会的伦理审核，批件编号。回顾性分析年月年月期间于兰析中的指标进行多因素分析，建立腮腺肿瘤良恶性诊断的回归数学预测模型。通过受试者工作特性曲线下面积来评价该预测模型的区分度......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....判定位于腮腺浅叶当肿瘤完全或大部分位于线的内侧，判定位于腮腺深叶当线穿过肿瘤，将其分为大致相等的两部分，则判定同时位于深浅两叶。腮腺富含唾液和脂肪组织，外被致密的腮腺咬肌筋膜，密度与周围肌肉，骨骼组织对比鲜明，可以利用增强来判断腮腺肿瘤的位臵，形态，边界及其与邻近重要血管的关系，扫描速度对本研究所建立的良恶性预测模型进行改善。参考文献刘坤，闫广鹏，陈俊文，等小肠黏膜下层预防腮腺良性肿瘤术后味觉出汗综合征的疗效观察口腔医学研究，苗继凤，郭佳茹，周星宇，等重症非插管老年患者口腔清洁现状及影响因素的有序回归分析口腔医学研究沈国炜，陈悦熙多层螺旋对腮腺常见良性肿瘤的诊断价值分子影像学杂志，柴宇宁，腮腺良恶性肿瘤的影像学表测模型的区别度讨论目前，术前判断腮腺肿瘤的良恶性，尚缺乏统的指南......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....李毓红等基于超声特征建立了腮腺实性结节良恶性判断的模型，但其并未将患者临床基本信息纳入分析，而且仅仅是建立了数学预测模型并没有提供更为清晰方便的列线图。本研究通过分析患者的临床基增强影像的腮腺肿瘤良恶性预测列线图的建立论文全文脉期和静脉期均不变或有接近于液性密度的低密度区域则判定为有囊变，否则判定为无囊变。周围组织受累观察肿瘤周围的皮下脂肪间隙骨质腮腺床及肌群，若结构清晰完整，无浸润破坏，则判定为无受累反之则判定为周围组织受累。肿瘤位臵肿瘤直径时，采用线法腹肌后腹外侧表面和升支皮质骨外侧表面的连线区分腮腺深浅叶肿瘤直径时，采用线划分法椎骨同侧半的最外侧点到下颌后论文全文......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....这种经验医学存在较大的主观性和不确定性，可能造成误诊而影响患者的治疗和预后。因此腮腺肿瘤良恶性判断的数学预测模型越来越受到临床医生的重视，它是基于经验医学的循证医学，是临床研究的新发展，新形式，这种预测模型能客观，准确地对腮腺肿瘤的性质做出判断。本组病例数良恶性判断有关，而多因素回归分析却并未将该变量纳入预测模型中，其原因可能是该变量与其他的变量存在多重共线性。此外，部分腮腺恶性肿瘤在早期阶段未侵犯神经时可以没有神经受累症状，而部分良性肿瘤由于压迫或者炎症也可出现疼痛，甚至出现面神经受累的症状。验证列线图的有效性绘制上述预测模型的受试者工作曲线图，比较列线图和多因素回归分析的组织及空间分辨率高，因此，目前检查已逐渐成为腮腺肿瘤患者术前首选的检查方式。利用对腮腺良恶性肿瘤进行分析的研究较多......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....部分指标判断标准如下神经受累症状包括疼痛包括自发痛和触压痛，额纹消失，不能闭眼，鼻唇沟变浅，口角下唇，不能鼓气等面瘫症状。肿瘤形态若肿瘤呈圆形椭圆形或类圆形判定为规则若肿瘤呈分多数恶性肿瘤来讲，年龄和性别是公认的危险因素，然而本研究单因素分析结果显示年龄似乎与腮腺肿瘤的良恶性无关，而性别却有这样的趋势。本文单因素分析显示神经受累症状与腮腺肿瘤良恶性判断有关，而多因素回归分析却并未将该变量纳入预测模型中，其原因可能是该变量与其他的变量存在多重共线性。此外，部分腮腺恶性肿瘤在早期阶段未侵犯神经时可以没有神经受累症状，而腮腺富含唾液和脂肪组织，外被致密的腮腺咬肌筋膜，密度与周围肌肉，骨骼组织对比鲜明，可以利用增强来判断腮腺肿瘤的位臵，形态，边界及其与邻近重要血管的关系，扫描速度快组织及空间分辨率高，因此......”。