Logistic回归和ROC曲线评价癌胚抗原、鳞状细胞癌抗原和铁蛋白对肺癌的诊断价值

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目的探讨Logistic回归和ROC曲线综合分析血清癌胚抗原(CEA)、鳞状细胞癌抗原(SCC)和铁蛋白(SF)对肺癌的诊断价值。方法采用电化学发光法检测CEA,酶联免疫吸附测定法检测SCC,免疫比浊法检测SF,检测100例肺癌患者(肺癌组)和30例健康者(健康组)血清中的CEA、SCC、SF水平,通过Logistic回归建立回归模型,用ROC曲线分析三种肿瘤标志物对肺癌的诊断的意义。结果肺癌组CEA、SCC、SF水平显著高于健康组[(13.82±21.42)μg/L比(2.79±1.39)μg/L;(3.93±7.58)μg/L比(0.76±0.28)μg/L;(455.31±271.38)μg/L比(148.50±97.30)μg/L,均P<0.01],腺癌患者CEA水平[(26.42±28.97)μg/L]最高,鳞癌患者SCC水平[(8.01±11.32)μg/L]最高,肺癌患者三种肿瘤标志物水平与TNM分期密切相关,(Ⅲ+Ⅳ)期明显高于(Ⅰ+Ⅱ)期[(15.17±23.20)μg/L比(8.72±11.70)μg/L;(4.57±8.42)μg/L比(1.53±0.86)μg/L;(479.08±280.72)μg/L比(365.90±215.86)μg/L,P<0.05或P<0.01],分期越晚,三种肿瘤标志物水平越高。建立回归模型Y=1/[1+EXP(2.261X1+3.459X2+4.267X3-1.082)],新变量Y的AUC高于三种单一肿瘤标志物的AUC。结论血清CEA、SCC和SF对肺癌的诊断具有较高的价值,联检可提高对肺癌的诊断率,综合运用Logistic回归和ROC曲线分析可提高肺癌诊断的准确性。
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