多标志物联合检测肺癌及其对肺癌病理类型预测的价值分析
万方数据知识服务平台
应用市场
我的应用
会员HOT
万方期刊
×

点击收藏,不怕下次找不到~

@万方数据
会员HOT

期刊专题

10.3969/j.issn.2095-0616.2020.02.006

多标志物联合检测肺癌及其对肺癌病理类型预测的价值分析

引用
目的 研究CEA、CYFRA21-1、NSE和SCC四种肿瘤标志物(TM)对肺癌的诊断价值及其与病理类型的关系.方法 回顾性分析2017年1月~2018年12月在我院首诊245例肺癌及100例良性肺部疾病患者的临床资料.其中鳞癌(SC)79例,腺癌(AC)127例,小细胞肺癌(SCLC)39例.比较四种TM在不同病理类型肺癌患者中的血清学水平及阳性率,采用判别分析法建立Fisher判别函数诊断肺癌并预测肺癌病理类型.结果 三个肺癌组CEA、CYFRA21-1、NSE和鳞癌组SCC血清学水平和阳性率均显著高于对照组(P<0.05).四种TM联合诊断肺癌的敏感度为94.09%、特异度为79.63%、诊断正确率为89.57%.F1=-0.664+0.004 X1+0.027 X2+0.017X3+0.092X4(F1>0为肺癌,F1<0为良性)、F2=1.522+0.002X1+0.032X2-0.044X3+0.075X4(F2>0为NSCLC,F2<0为SCLC)、F3=0.045-0.004X1+0.003X2-0.015X3+0.203X4(F3>0为鳞癌,F3<0为腺癌)诊断准确率分别为90.43%、89.80%、74.76%.结论 肿瘤标志物判别分析法进行肺癌诊断和病理类型预测有一定的临床应用价值.

肺癌、肿瘤标志物、判别分析法、病理类型预测

10

R734.2(肿瘤学)

2020-04-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

19-22

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

中国医药科学

2095-0616

11-6006/R

10

2020,10(2)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn