目的:应用临床上常用的检验指标,建立诊断胃癌及判断其有无远处转移的模型(诺模图),为临床上胃癌的筛查及判断胃癌有无远处转移提供指导。方法:研究对象:本研究为回顾性研究,分为两部分。1.胃癌筛查研究:研究组为随机抽取我院2013年10月~2016年10月期间确诊为胃癌的患者200例,其中男性155例,女性45例,年龄32~85岁。对照组为随机抽取的我科及消化内科2013年10月~2016年10月期间住院治疗的胃良性病变(胃息肉)患者120例,其中男性55例,女性65例,年龄32~80岁。2.远处转移研究:研究组(胃癌远处转移组)为随机抽取的我院同时期有远处转移胃癌病人60例,其中男性42例,女性约18例,年龄30-81岁。其中肝转移25例,腹膜及大网膜转移20例,肺转移3例,远处淋巴结转移9例,其他3例。对照组(胃癌无远处转移组)为随机抽取我院2013年10月~2016年10月期间确诊为胃癌的患者150例,其中男性110例,女性为40例,年龄30-84岁。记录纳入研究对象的性别、年龄、术前血清CEA、CA199、CA724、FIB检测值,大便隐血及贫血情况,术前CT等影像学测量的肿瘤直径等结果,计算中性粒细胞与淋巴细胞比值(Neutrophil-lymphocyte Rito NLR)。将性别、年龄、术前血清CEA、CA199、CA724、FIB检测值在胃癌组及胃息肉组中的差异性进行比较,将术前血清CEA、CA199、CA724、FIB、肿瘤直径、NLR在胃癌转移组及胃癌无转移组中差异性进行比较。选择在研究中具有差异性的指标,分别建立胃癌及胃癌远处转移诊断的roc曲线。选择诊断价值较高,即roc曲线下面积较大的指标纳入诺模图建立诊断模型。将诺模图中各指标的对应的分数带入研究组与对照组进行验证分析。结果:1.cea水平在胃癌组与胃息肉组中的差异性具有统计学意义(p<0.001),ca724水平在胃癌组与胃息肉组中的差异性具有统计学意义(p=0.002),纤维蛋白原(fib)水平在胃癌组与胃息肉组中的差异性具有统计学意义(p=0.003),ca199水平在胃癌组与胃息肉组中的差异性不具有统计学意义(p=0.836)。胃癌组与胃息肉组中性别分布具有明显差异性(p<0.001),即胃癌组的男性比例远高于胃息肉组。胃癌组贫血患者比例与远高于胃息肉组并且具有明显差异性p<0.001,胃息肉组与胃癌组在大便有无隐血方面差异不具有统计学意义p=0.498。2.roc曲线显示cea在鉴别胃癌与胃息肉的曲线下面积auc=0.714,诊断价值为中等,cea的最佳截断点为4.0ng/ml,此时敏感性为49.25%,特异性为87%;ca724在鉴别胃癌与胃息肉的曲线下面积auc=0.61,其最佳截断点为4.3iu/ml此时敏感性为36.25%,特异性为66%;fib在区别胃癌与胃息肉的曲线下面积auc=0.69,fib的最佳截断点为3.6g/ml,此时的敏感性为51.5%,特异性为85%;性别在鉴别胃癌与胃息肉的曲线下面积auc=0.686,贫血在区别胃癌与胃息肉的曲线下面积auc=0.701。选择诊断价值较大的指标cea、fib、性别(sex)、贫血(hyp)四种指标联合诊断,其诊断胃癌的roc曲线下面积auc=0.861。3.将纳入联合诊断的指标进行logistic回归分析建立模型方程logit(p)=-7.11+0.589fib+2.171cea+0.572sex+2.06hyp。通过建立诺模图发现cea评分100分,纤维蛋白原浓度50分,贫血评分90分,性别评分50分。将纤维蛋白原,癌胚抗原,贫血,性别所代表的分数返回验证胃癌组及胃息肉组后显示;总分数越高患癌风险越大,当分数达到190分数以上时,患癌风险在92%以上,其特异度为100%,即表示没有胃息肉患者分数达到190分;同时发现当总分数为140分为截断点时,其特异度为92.5%,灵敏度为84.4%,正确指数最大为76.9%。故140分为最佳分数截断点,此时的患病风险为78%。当分数为140分以上时,其患癌风险大于78%时,可以诊断该患者为胃癌,此时的误诊率7.5%,漏诊率15.6%。同时若想减小误诊率则可以继续提高分数即可,但此时漏诊率会进一步加大,若想提高灵敏度则可适当降低分数。4、cea在胃癌无远处转移组与有远处转移组中的差异性具有统计学意义(p<0.001),ca724在无远处转移与有转移组中的差异性具有统计学意义(p=0.002),纤维蛋白原(fib)在无远处转移组与有远处转移组中的差异性无统计学意义(p=0.166),ca199在胃癌无转移组与胃癌转移组别中的差异性不具有统计学意义(p=0.836)。nlr在胃癌无转移组与胃癌有转移组中差异具有统计学意义(p<0.001),胃癌无转移组与胃癌转移组的肿瘤直径具有明显统计学差异(p<0.001)。5.roc曲线显示cea诊断胃癌远处转移的auc为0.707,最佳截断点为6.6ng/ml,此时的敏感性为46.5%,特异性为83.7%。ca724诊断胃癌远处转移的auc为0.649,最佳截断点为6.8iu/ml,此时的敏感性为42%,特异性为77.6%。nlr诊断胃癌远处转移的auc为0.704,最佳截断点为3.2,此时的敏感性为75%,特异性为56.4%。肿瘤直径(dia)预测胃癌转移的auc为0.839,最佳截断点为4.5cm,此时的敏感性为92.3%,特异性为64%。当nlr与ca124、cea、肿瘤直径(dia)四种指标联合诊断时,其曲线下面积比任何单一指标运用时曲线下面积更大,其auc面积达到0.91。6.通过选出的4种指标进行logistic回归分析,根据偏回归系数建立方程logit(p)=-4.999+0.25nlr+0.026cea+0.1ca724+0.497dia,建立诊断胃癌的诺模图模型cea升高组评分52分,ca724升高组评分70分,nlr升高组评分82分,肿瘤直径大于4.5cm评分100分。将各指标所代表的分数返回检验胃癌无转移组及胃癌转移组,结果显示胃癌患者诺模图模型分数越高,其发生远处转移的风险越大。当四种指标均为升高状态时,胃癌发生转移风险为90%以上。同时发现100%的胃癌转移患者在诺模图诊断模型中胃癌转移风险都大于9%,93.3%的胃癌转移患者在诺模图模型中转移风险大于或等于26%,90%的胃癌转移患者在诺模图诊断模型中转移风险大于或等于45%,70%的胃癌转移患者在诺模图诊断模型中转移风险大于或等于65%,53.3%的胃癌转移患者在诺模图诊断模型中转移风险大于或等于70%,36.7%的胃癌转移患者在诺模图诊断模型中转移风险大于或等于81%,26.7%的胃癌转移患者在诺模图诊断模型中转移风险大于或等于92%。同时发现当转移风险为45%时,即分数为182时,作为诊断胃癌远处转移的最佳截断点时,其准确性最高,灵敏度达到90%,特异度为91%,准确性达到81%。故在实际应用中若胃癌患者评估分数大于或等于182分时,即胃癌转移风险大于或等于45%时可初步诊断为胃癌已发生转移,此时漏诊率为10%,误诊率为9%。也可根据实际需求改变分数,但漏诊率及误诊率也会随着变化。结论:1.应用CEA、FIB、性别及贫血建立的诺模图诊断模型对于胃癌的筛查具有较好的临床价值。2.应用CEA、NLR、CA724及肿瘤直径建立的诺模图诊断模型对于判断胃癌有无远处转移具有较好的临床价值。