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目的 通过Logistic回归模型及受试者工作特征(ROC)曲线评价骨钙素(BGP)、Ⅰ型胶原羧基端肽β特殊序列(β-CTX)和Ⅰ型前胶原N-端前肽(PINP)检测在非小细胞肺癌(NSCLC)骨转移中的诊断价值.方法 选择65例晚期NSCLC患者,其中骨转移30例,无骨转移35例.采用电化学方法检测血清BGP、β-CTX和PINP水平.对筛选指标进行Logistic回归分析,建立Logistic回归方程,产生一组各单项预测值的新变量Y,对新变量及各单项指标进行ROC曲线分析.结果 NSCLC骨转移组患者血清β-CTX和PINP水平分别为(0.54±0.39)ng/ml、(103.64±81.86)ng/ml,均高于无骨转移组[(0.31±0.16)ng/ml和(48.37±27.76)ng/ml],差异有统计学意义(P<0.01);但BGP在两组间差异无统计学意义(P>0.05).β-CTX和PINP诊断NSCLC骨转移的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.662和0.678.通过Logistic回归模型构建的新预测变量Y的AUC为0.761.结论 通过检测NSCLC患者血清β-CTX和PINP水平,应用Logistic回归和ROC曲线分析建立的统计学诊断模型能有效诊断NSCLC骨转移.

作者:潘兴喜;杨文;杨画;唐武兵;陈永发;张永胜

来源:肿瘤研究与临床 2016 年 28卷 3期

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作者:
潘兴喜;杨文;杨画;唐武兵;陈永发;张永胜
来源:
肿瘤研究与临床 2016 年 28卷 3期
标签:
癌,菲小细胞肺 肿瘤转移 Ⅰ型胶原羧基端肽β特殊序列 Ⅰ型前胶原N-端前肽 Logistic模型 ROC曲线 Carcinoma,non-small-cell lung Neoplasms metastasis β-isomerized C-terminal telopeptides of type Ⅰ collagen N-terminal propeptide of type Ⅰ procollage Logistic models ROC curve
目的 通过Logistic回归模型及受试者工作特征(ROC)曲线评价骨钙素(BGP)、Ⅰ型胶原羧基端肽β特殊序列(β-CTX)和Ⅰ型前胶原N-端前肽(PINP)检测在非小细胞肺癌(NSCLC)骨转移中的诊断价值.方法 选择65例晚期NSCLC患者,其中骨转移30例,无骨转移35例.采用电化学方法检测血清BGP、β-CTX和PINP水平.对筛选指标进行Logistic回归分析,建立Logistic回归方程,产生一组各单项预测值的新变量Y,对新变量及各单项指标进行ROC曲线分析.结果 NSCLC骨转移组患者血清β-CTX和PINP水平分别为(0.54±0.39)ng/ml、(103.64±81.86)ng/ml,均高于无骨转移组[(0.31±0.16)ng/ml和(48.37±27.76)ng/ml],差异有统计学意义(P<0.01);但BGP在两组间差异无统计学意义(P>0.05).β-CTX和PINP诊断NSCLC骨转移的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.662和0.678.通过Logistic回归模型构建的新预测变量Y的AUC为0.761.结论 通过检测NSCLC患者血清β-CTX和PINP水平,应用Logistic回归和ROC曲线分析建立的统计学诊断模型能有效诊断NSCLC骨转移.