Logistic回归模型在早期鼻咽癌多指标联合辅助诊断实验的应用

• 作者: 姜世强 柳青
• 来源期刊: 癌症
• 学科: 医学
• 关键词: 鼻咽肿瘤 EB病毒 诊断指标 logistic回归 联合诊断 敏感度 特异度
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 临床研究
• 页码范围: 213-216
• 页数: 4页
• 分类号: R730.1
• 字数: 2536字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-467X.2009.02.020

摘要

背景与目的:目前用于鼻咽癌辅助诊断的指标较多,但大部分早期诊断的效果较差.如何联合多个指标进行辅助诊断是近年研究的重点.本研究旨在评价鼻咽癌常用诊断指标VCA/IgA、EA/IgA、EBV DNA、EBNA1/IgA、EBNAl/IgG和ZTA/IgG的诊断价值.并采用logistic回归筛选优化的联合诊断组合.方法:对8l例未经治疗的病理确诊鼻咽癌患者和89例健康体检者分别采用实时荧光定量PCR法测定EB病毒DNA,计算病毒拷贝数,采用间接免疫酶法测定EBV、VCA/IgA和EA/IgA,采用酶联吸附试验(ELISA法)检测EBNA1/IgG、EBNA1/IgA以及ZTA/IgG.通过ROC曲线评价各指标单独和联合诊断鼻咽癌的效果.用logistic回归综合两指标信息,根据ROC曲线确定诊断界值,以增加鼻咽癌诊断的准确性.结果:logistic回归方法的诊断敏感度和特异度比常规的并联实验均有提高.筛选的优化组合方案为EBV DNA+EBNA1/IgA和VCA/IgA+EBNAI/IgA,两组合的并联试验敏感度和特异度分别为0.96、0.82和1.00、0.84,而logistic回归预测概率为诊断指标.ROC曲线确定界值时.两组合的灵敏度和特异度分别为1.00、0.87和0.98、0.88.结论:多指标联合建立logistic回归模型,利用预测概率进行辅助诊断能够达到同时提高灵敏度和特异度的效果,可供临床参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柳青		58	674	15.0	23.0
3	姜世强	中山大学公共卫生学院医学统计与流行病学系	5	83	5.0	5.0