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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 被引量：14
1
作者 陈华 戴屹东 +3 位作者 周懿亿 李永兴 张华 项明洁 《标记免疫分析与临床》 CAS 2017年第7期721-724,729,共5页
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、f... 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+0.843X_(PSA)-1.402X_(fPSA)+0.271X_(EPCA),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。 展开更多
关键词 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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