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目的 采用Logistic回归分析建立舟山地区慢性肠炎患者结直肠癌筛查模型.方法 选取原发性结直肠癌患者102例及慢性肠炎患者100例,收集所有患者的临床资料,包括性别、年龄、结肠息肉史、粪便潜血检测结果、癌胚抗原(CEA)、糖类抗原19-9(CA19-9)等.采用Logistic回归分析建立联合预测模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线评估联合预测模型诊断结直肠癌的效能.结果 Logistic回归分析结果显示,年龄>50岁、粪便潜血阳性、结肠息肉史、慢性腹泻、一级亲属肠癌史、阑尾炎或手术史、胆囊疾病或手术史、慢性便秘史、吸烟史、饮酒史、CEA>5 ng/mL、CA19-9>35 U/mL是结直肠癌的风险因素(P<0.05).联合预测模型Logit(P)=0.915(年龄>50岁)+1.971(粪便潜血阳性)+0.755(结肠息肉史)+1.334(慢性腹泻)+0.887(一级亲属肠癌史)+0.686(阑尾炎或手术史)+0.817(胆囊疾病或手术史)+0.580(慢性便秘史)+1.108(吸烟史)+0.852(饮酒史)+1.607(CEA>5 ng/mL)+1.192(CA19-9>35 U/mL).ROC曲线分析结果显示,联合预测模型诊断结直肠癌的曲线下面积(AUC)为0.906,最佳临界值为5.873,敏感性为80.39%,特异性为86.00%,阴性预测值为81.43%,阳性预测值为85.17%,约登指数为0.66,诊断效能均优于各单项指标.结论 初步建立了舟山地区慢性肠炎患者结直肠癌

作者:潘章立;林铮;傅松维;田义洲

来源:检验医学 2021 年 36卷 5期

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作者:
潘章立;林铮;傅松维;田义洲
来源:
检验医学 2021 年 36卷 5期
标签:
结直肠癌 Logistic回归分析 肿瘤标志物 临床特征
目的 采用Logistic回归分析建立舟山地区慢性肠炎患者结直肠癌筛查模型.方法 选取原发性结直肠癌患者102例及慢性肠炎患者100例,收集所有患者的临床资料,包括性别、年龄、结肠息肉史、粪便潜血检测结果、癌胚抗原(CEA)、糖类抗原19-9(CA19-9)等.采用Logistic回归分析建立联合预测模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线评估联合预测模型诊断结直肠癌的效能.结果 Logistic回归分析结果显示,年龄>50岁、粪便潜血阳性、结肠息肉史、慢性腹泻、一级亲属肠癌史、阑尾炎或手术史、胆囊疾病或手术史、慢性便秘史、吸烟史、饮酒史、CEA>5 ng/mL、CA19-9>35 U/mL是结直肠癌的风险因素(P<0.05).联合预测模型Logit(P)=0.915(年龄>50岁)+1.971(粪便潜血阳性)+0.755(结肠息肉史)+1.334(慢性腹泻)+0.887(一级亲属肠癌史)+0.686(阑尾炎或手术史)+0.817(胆囊疾病或手术史)+0.580(慢性便秘史)+1.108(吸烟史)+0.852(饮酒史)+1.607(CEA>5 ng/mL)+1.192(CA19-9>35 U/mL).ROC曲线分析结果显示,联合预测模型诊断结直肠癌的曲线下面积(AUC)为0.906,最佳临界值为5.873,敏感性为80.39%,特异性为86.00%,阴性预测值为81.43%,阳性预测值为85.17%,约登指数为0.66,诊断效能均优于各单项指标.结论 初步建立了舟山地区慢性肠炎患者结直肠癌