目的:探讨前列腺特异性抗原(PSA)、胱抑素C(Cys C)和中性粒细胞淋巴细胞比值(NLR)单个指标对前列腺癌的诊断效能，并通过Logistic回归模型结合受试者工作特征曲线(ROC)评估多指标联合对前列腺癌的诊断价值。方法:收集2017年5月至2020年5月徐州医科大学附属医院151例经病理金标准首次确诊为前列腺癌患者的临床资料，并选取同期良性前列腺增生患者150例和健康体检者150例作为对照组。ROC曲线分析确定3项指标的最佳诊断界值及灵敏度和特异度，并通过Logistic回归模型建立预测模型，获取新的预测因子，进而结合ROC曲线获取联合诊断界值及曲线下面积(AUC)。结果:实验组和对照组年龄、体重指数(BMI)差异无统计学意义(
P>0.05)，实验组PSA和Cys C表达水平及NLR均高于对照组(
P<0.01)。通过Pearson相关分析证实三者有相关(PSA比Cys C：
r＝0.345，PSA比NLR：
r＝0.411，Cys C比NLR：
r＝0.303，
P值均<0.01)。ROC曲线结果显示，三者的最佳诊断界值分别为PSA 4.84 μg/L(AUC为0.836，灵敏度为80
作者：赵硕；李望
来源：中华实验外科杂志 2020 年 37卷 8期
