【摘 要】
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目的:通过单因素分析和Logistic多因素分析筛查出非小细胞肺癌EGFR基因突变的危险因素,并建立一个临床预测模型用于预测非小细胞肺癌EGFR基因突变的概率,为指导临床上部分病情较为危重的非小细胞肺癌患者进行抢救性的靶向药物治疗提供一定的证据。方法:共纳入109例就诊我院明确病理诊断且具有EGFR突变检测结果的非小细胞肺癌患者,收集上述患者EGFR突变状态、流行病学、病理类型、临床表现、CT影像
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目的:通过单因素分析和Logistic多因素分析筛查出非小细胞肺癌EGFR基因突变的危险因素,并建立一个临床预测模型用于预测非小细胞肺癌EGFR基因突变的概率,为指导临床上部分病情较为危重的非小细胞肺癌患者进行抢救性的靶向药物治疗提供一定的证据。方法:共纳入109例就诊我院明确病理诊断且具有EGFR突变检测结果的非小细胞肺癌患者,收集上述患者EGFR突变状态、流行病学、病理类型、临床表现、CT影像学表现、肺癌相关肿瘤标志物等信息,经单因素分析和Logistic多因素回归分析进行数据统计分析,进而构建一个EGFR基因突变预测模型。结果:纳入的109名非小细胞肺癌患者经单因素分析可得出女性（χ~2=8.362,P=0.004）、不吸烟（χ~2=5.751,P=0.0.016）、CEA阳性（χ~2=4.327,P=0.038）、无胸膜凹陷征（χ~2=5.295,P=0.021）更容易出现EGFR基因突变。多因素logistic回归分析证实女性、CEA阳性、无胸膜凹陷征是导致EGFR基因突变的危险因素（P<0.05）。综合上述3个因素建立了临床预测模型为:P=ex/（1+ex）,x=-0.861+（1.259×性别）+（1.050×CEA）+（-1.135×胸膜凹陷征）,其中e为自然数的对数,若为女性用1表示,否则为0;CEA阳性则用1表示,否则为0;有胸膜凹陷征用1表示,否则为0。预测EGFR突变时AUC值为0.725,P=0.00。根据ROC曲线获得临床预测模型的最佳cut-off值为0.356,该点对应的预测敏感度为80%、特异度为55.56%。而以该点为界值点,可得出阳性预测值为64.70%、阴性预测值为73.17%。结论:1.本研究提示女性、CEA阳性、无胸膜凹陷征是非小细胞肺癌患者EGFR基因突变的独立危险因素。2.本文建立了临床预测模型为:P=ex/（1+ex）,x=-0.861+（1.259x性别）+（1.050x CEA）+（-1.135x胸膜凹陷征）,其中e为自然数的对数,若为女性用1表示,否则为0;CEA阳性则用1表示,否则为0;有胸膜凹陷征用1表示,否则为0。其中以预测值为0.356作为临界值。可以通过上述模型计算出NSCLC患者存在EGFR基因突变的预测值,为指导临床上部分病情较为危重的非小细胞肺癌患者进行抢救性的靶向药物治疗提供一定的证据。
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