血清CA72-4，CA242，CA19-9和CEA的PCA-决策树模型对胃癌的诊断价值

摘要：

目的：探讨血清CA72-4，CA242，CA19-9和CEA的主成分分析（PCA）-决策树模型对胃癌的诊断价值。方法采用电化学发光法测定193例胃癌患者、106例胃良性疾病和86例正常对照血清CA72-4，CA242，CA19-9和CEA水平并进行受试者工作特征曲线（ROC），PCA和PCA-决策树分析。结果单项指标CA72-4，CA242，CA19-9和CEA的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.741（95％CI，0.692～0.791），0.863（95％CI，0.827～0.898），0.783（95％CI，0.737～0.828）和0.827（95％CI，0.785～0.869）。四指标联合的PCA-AUC为0.935（95％CI，0.912～0.958），在临界值（PC得分）为44.13时，敏感度和特异度分别为78.2％和94.8％。单项指标的决策树模型对胃癌和非胃癌（胃良性疾病＋正常对照）的诊断正确率为76.2％和94.8％，预测正确率为56.5％和96.5％。联合四指标的PCA-决策树模型对胃癌和非胃癌的分类正确率为90.3％和100％，预测正确率为72.4％和92.2％。结论血清 CA72-4，CA242，CA19-9和 CEA的 PCA-决策树模型有助于胃癌的鉴别诊断。

关键词：胃癌、诊断、主成分分析、决策树分析

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分类号：R735.2;R730.43(肿瘤学)

资助基金：四川省卫生厅课题资助项目120336；西南医科大学人才基金2014ZD-017。

在线出版日期：2017-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：57-60