文献类型：期刊文章

作　　者：陈佳[1] 向玲亚[1] 邵华侨[1] 白雪[1] 孙婧瑜[1] 陈柯煜[1] 何佳[2] 芮东升[2] 吴江东[3]

机构地区：[1]石河子大学医学院,新疆石河子832002 [2]石河子大学医学院预防医学系统计教研室,新疆石河子832002 [3]石河子大学医学院基础医学系人体解剖学教研室,新疆石河子832002

出　　处：《检验医学与临床》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(81160001);石河子大学大学生创新训练计划项目(SRP2016060)

年　　份：2017

卷　　号：14

期　　号：5

起止页码：604-606

语　　种：中文

收录情况：CAS、CSA-PROQEUST、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：目的采用Logistic回归和受试者工作特征(ROC)曲线探讨癌胚抗原(CEA)、甲胎蛋白(AFP)、糖类抗原(CA)15-3、CA19-9、CA72-4在肺癌中的诊断价值。方法采用电化学发光免疫分析仪检测不同病理类型肺癌组、肺部良性疾病组及健康对照组血清肿瘤标志物(CEA、AFP、CA15-3、CA19-9、CA72-4)的水平,通过Logistic回归建立回归模型,用ROC曲线分析这些指标对肺癌诊断的意义。结果肺癌组的CEA、CA15-3、CA19-9、CA72-4水平显著高于肺部良性疾病和健康对照组(P<0.05),且CEA在肺癌的诊断中敏感性最高(45.16%)。建立回归模型Y=1/[1+EXP(1.982 X_1+3.383 X_2+2.373 X_3+2.167 X_4-1.679)],其中CA15-3的OR最高,所生成的新变量Y值在ROC曲线中的曲线下面积最大。结论 AFP对肺癌无临床诊断意义,血清CEA、CA15-3、CA19-9、CA72-4联合检测对肺癌的诊断具有一定的价值,综合运用Logistic回归和ROC曲线可以提高其肺癌诊断水平。

关 键 词：肺癌 肿瘤标志物 癌胚抗原 LOGISTIC回归 受试者工作特征曲线

分 类 号：R195.1]