10.11748/bjmy.issn.1006-1703.2017.07.001
应用Logistic回归和ROC曲线综合分析PSA、fPSA、fPSA/PSA和EPCA对前列腺癌的诊断价值
目的 探讨Logistic回归和ROC曲线综合分析PSA、fPSA、fPSA/PSA和EPCA对前列腺癌的诊断价值.方法 检测107例前列腺癌(prostate cancer,PCa)患者、84例良性前列腺增生(benign prostatic hyperplasia,BPH)患者和50例健康对照者的血清PSA、fPSA和EPCA水平,计算fPSA/PSA,建立Logistic回归模型,绘制ROC曲线并计算曲线下面积来评价各肿瘤标志物对PCa的诊断价值.结果 PCa组血清PSA、fPSA和EPCA水平较BPH组和健康对照组明显升高(P<0.01),PCa组和BPH组fPSA/PSA水平低于健康对照组(P<0.01);单项指标中,EPCA的灵敏度和特异性最高(78.5%、96.0%),约登指数最大(0.777);建立回归模型Y=logit(P)=-6.906+0.843XPSA-1.402XfPSA+0.271XEPCA,新变量P的AUC为0.935,灵敏度和特异性分别为87.9%和96.0%.结论 PSA、EPCA检测在PCa诊断中具有一定的临床意义,与fPSA联合检测与单项检测相比可以显著提高诊断能力,综合应用Logistic回归和ROC曲线分析有助于提高PCa的诊断效能.
前列腺癌、前列腺增生、早期前列腺癌抗原、Logistic回归、ROC曲线
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R73;U41
2014年上海市黄浦区科委科技项目HKW201417
2017-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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