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目的 应用logistic回归模型结合多指标联合诊断试验ROC分析评价血清t-PSA及f-PSA/t-PSA在前列腺癌诊断及联合诊断中的效果.方法 采用酶联免疫荧光法对56例前列腺癌和80例良性前列腺增生患者进行血清t-PSA和f-PSA检测.分析ROC曲线,确定两项指标最佳诊断值及其灵敏度、特异度.采用Logistic回归建立预测概率模型,获得新的统计量,计算各曲线下面积(AUC),获得最佳诊断点.结果 t-PSA和f-PSA/t-PSA比值对前列腺癌具有最佳诊断价值的切点分别为7.69 ng/mL,0.165,AUC分别为0.784和0.817,二者联合检测AUC为0.868.结论 t-PSA和f-PSA/t-PSA比值的联合诊断有效的提高了前列腺癌的诊断率,ROC曲线结合logistic回归模型简单有效,适用于多指标联合诊断试验的分析评价.

作者:张华;钟白云;王新华;冯斯斯

来源:中国现代医学杂志 2014 年 24卷 7期

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作者:
张华;钟白云;王新华;冯斯斯
来源:
中国现代医学杂志 2014 年 24卷 7期
标签:
前列腺特异性抗原 ROC曲线 前列腺癌 logistic回归模型 prostate-specific antigen roc curve prostate cancer logistic regression model
目的 应用logistic回归模型结合多指标联合诊断试验ROC分析评价血清t-PSA及f-PSA/t-PSA在前列腺癌诊断及联合诊断中的效果.方法 采用酶联免疫荧光法对56例前列腺癌和80例良性前列腺增生患者进行血清t-PSA和f-PSA检测.分析ROC曲线,确定两项指标最佳诊断值及其灵敏度、特异度.采用Logistic回归建立预测概率模型,获得新的统计量,计算各曲线下面积(AUC),获得最佳诊断点.结果 t-PSA和f-PSA/t-PSA比值对前列腺癌具有最佳诊断价值的切点分别为7.69 ng/mL,0.165,AUC分别为0.784和0.817,二者联合检测AUC为0.868.结论 t-PSA和f-PSA/t-PSA比值的联合诊断有效的提高了前列腺癌的诊断率,ROC曲线结合logistic回归模型简单有效,适用于多指标联合诊断试验的分析评价.