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

• 作者: 曾汉华 温雅
• 来源期刊: 中国医药科学
• 学科: 医学
• 关键词: 肺癌 肿瘤标志物 判别分析法 病理类型预测
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 19-22
• 页数: 4页
• 分类号: R734.2
• 字数: 2449字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾汉华	广东省梅州市人民医院呼吸与危重症医学科	30	6	1.0	2.0
2	温雅	广东省梅州市人民医院呼吸与危重症医学科	1	0	0.0	0.0