【目的】探討炎癥指標(biāo)Hs-CRP、凝血指標(biāo)FIB聯(lián)合腫瘤標(biāo)志物(CEA、NSE、CYFRA211、CA125、CA153、SCCA)的檢測(cè)在肺癌診斷中的價(jià)值�！痉椒ā渴紫仁占伟┗颊�(115例)及同期住院的慢性呼吸道疾病患者(98例)的上述八種血清指標(biāo)的檢測(cè)數(shù)據(jù)。對(duì)所有計(jì)量資料行正態(tài)性檢驗(yàn)(K-S),對(duì)符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)使用t檢驗(yàn),不符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)使用秩和檢驗(yàn),分別比較兩組獨(dú)立樣本各檢測(cè)指標(biāo)參數(shù)的差異性,通過(guò)運(yùn)用疾病敏感度、特異度公式及Logistic回歸分析和受試者工作特征(ROC)曲線,評(píng)價(jià)上述八種血清指標(biāo)在肺癌診斷中的診斷價(jià)值及效率。【結(jié)果】1、統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)肺癌組各血清指標(biāo)水平均顯著高于肺部良性疾病組,差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(p0.01)。血清指標(biāo)包括:高敏C反應(yīng)蛋白(Hs-CRP)、纖維蛋白原(FIB)、癌胚抗原(CEA)、糖分解烯醇酶(NSE)、細(xì)胞角蛋白19的可溶性片段(CYFRA211)、癌抗原125(CA125)、癌抗原153(CA153)、鱗狀細(xì)胞癌相關(guān)抗原(SCCA)。2、運(yùn)用疾病敏感度公式計(jì)算各血清指標(biāo)在肺癌診斷中的敏感性,八種血清指標(biāo)敏感性最高的是CEA,敏感性達(dá)56.80%,各血清指標(biāo)敏感度從高到低排列順序?yàn)?CEAHs-CRPFIBCYFRA211NSECA125CA153SCCA;運(yùn)用疾病特異度公式計(jì)算各血清指標(biāo)在肺癌診斷中的特異性,其中Hs-CRP的特異性最低,特異性為68.30%,特異度從高到低排列順序?yàn)镹SECA153CA125CYFRA211CEASCCAFIBHs-CRP,而聯(lián)合檢測(cè)八種血清指標(biāo)敏感度達(dá)81.23%、特異性達(dá)85.45%,八種血清指標(biāo)聯(lián)合檢測(cè),敏感度明顯提高,特異性未見(jiàn)明顯降低。3、建立Logistic回歸模型,篩選出Hs-CRP、CEA、CYFRA211、CA125四項(xiàng)血清指標(biāo)與肺癌的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度較大,對(duì)肺癌診斷的預(yù)測(cè)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(p0.05);4、繪制受試者工作特征(ROC)曲線,各單一血清指標(biāo)的ROC曲線下面積(AUC)為:Hs-CRP:0.704;FIB:0.674;CEA:0.714;NSE:0.572;CYFRA211:1.659;CA125:0.625;CA153:0.619;SCCA:0.651,而聯(lián)合檢測(cè)八種血清指標(biāo)的ROC曲線下面積(AUC)為0.795,大于任何單一血清指標(biāo)的AUC�！窘Y(jié)論】通過(guò)對(duì)炎癥因子Hs-CRP、凝血因子FIB及6項(xiàng)腫瘤標(biāo)志物(CEA、NSE、CYFRA211、CA125、CA153、SCCA)的敏感度及特異性的單一及聯(lián)合檢測(cè),發(fā)現(xiàn)聯(lián)合檢測(cè)能明顯提高肺癌的診斷效率,且不會(huì)降低肺癌診斷的特異性,表明聯(lián)合檢測(cè)對(duì)肺癌具有良好的輔助診斷價(jià)值。
【學(xué)位單位】：蘇州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：R734.2
【文章目錄】：
中文摘要
abstract
引言
資料與方法
    2.1 臨床資料
    2.2 研究方案
    2.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理
結(jié)果
    3.1 肺癌組與肺良性病變組各血清指標(biāo)的比較
    3.2 運(yùn)用疾病診斷敏感度及特異性公式計(jì)算各血清指標(biāo)敏感度及特異度
    3.3 肺癌組各血清指標(biāo)在不同病理類型亞組中的陽(yáng)性率
    3.4 運(yùn)用Logistic回歸分析,研究單項(xiàng)血清指標(biāo)并篩選預(yù)測(cè)指標(biāo),明確各項(xiàng)血清指標(biāo)對(duì)肺癌診斷預(yù)測(cè)效率
    3.5 Logistic回歸篩選變量并建立回歸方程,對(duì)新變量及各單項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行ROC曲線分析
討論
參考文獻(xiàn)
綜述
    參考文獻(xiàn)
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致謝

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2882698