血清CA72-4,CA242,CA19-9和CEA的PCA-决策树模型对胃癌的诊断价值

作者：桂林; 黄远帅

来源：现代检验医学杂志, 2017, 32(01): 57-60.

• 胃癌
• 诊断
• 主成分分析
• 决策树分析

目的探讨血清CA72-4,CA242,CA19-9和CEA的主成分分析(PCA)-决策树模型对胃癌的诊断价值。方法采用电化学发光法测定193例胃癌患者、106例胃良性疾病和86例正常对照血清CA72-4,CA242,CA19-9和CEA水平并进行受试者工作特征曲线(ROC),PCA和PCA-决策树分析。结果单项指标CA72-4,CA242,CA19-9和CEA的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.741(95%CI,0.6920.791),0.863(95%CI,0.8270.898),0.783(95%CI,0.737.0.828)和0.827(95%CI,0.7850.869)。四指标联合的PCA-AUC为0.935(95%CI,0.9120.958),在临界值(PC得分)为44.13时,敏感度和特异度分别为78.2%和94.8%。单项指标的决策树模型对胃癌和非胃癌(胃良性疾病+正常对照)的诊断正确率为76.2%和94.8%,预测正确率为56.5%和96.5%。联合四指标的PCA-决策树模型对胃癌和非胃癌的分类正确率为90.3%和100%,预测正确率为72.4%和92.2%。结论血清CA72-4,CA242,CA19-9和CEA的PCA-决策树模型有助于胃癌的鉴别诊断。

• 单位
  西南医科大学