文献类型：期刊文章

作　　者：章静[1] 王贵峰[1] 李婉莹[1] 汤文建[2]

ZHANG Jing1;WANG Gui-feng1;LI Wan-ying1;TANG Wen-jian2

机构地区：[1]安徽省第二人民医院(安徽省职业病防治院)职业卫生实验室,安徽合肥230022 [2]安徽医科大学药学院药物分析教研室,安徽合肥230032

出　　处：《中华疾病控制杂志》

基　　金：安徽省"十三五"医疗卫生重点培育实验室项目资助(2017年);安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2016A339)

年　　份：2018

卷　　号：22

期　　号：8

起止页码：867-870

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、EMBASE、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的应用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)、决策树、主成分分析(principal component analysis,PCA)和PCA-决策树模型评价血清胃泌素17(gastrin-17,G-17)、癌胚抗原(carcinoembryonic antigen,CEA)、糖类抗原199(cytokeratins 199,CA19-9)、糖类抗原724(cytokeratins 724,CA72-4)和铁蛋白(ferritin,FRT)对胃癌的诊断预测价值。方法酶联免疫吸附法(enzyme-linked immunosorbent assay,ELISA)测定G-17,电化学发光法测定CEA、CA19-9、CA72-4、FRT,对101例胃癌组,81例胃良性疾病组和120例正常对照组的5项血清学指标进行回顾性分析,并建立决策树分析模型。结果 ROC曲线下CEA面积最大,决策树模型中CEA与结果关联最强,决策树、PCA-决策树模型分析胃癌组的诊断准确率分别为72.1%、73.5%,预测准确率分别为72.7%、78.8%。结论 G-17、CEA、CA19-9、CA72-4、FRT对胃癌的诊断均有一定临床价值,PCA-决策树模型能提高胃癌的诊断和预测准确率。

关 键 词：胃泌素17  胃癌 诊断  PCA-决策树  

分 类 号：R284.1[中药学类]