关键词:
肿瘤标志物
肿瘤直径
肺癌
判别分析
预测模型
摘要:
目的通过研究肺癌患者的血清学、影像学及其他临床数据,构建风险评估模型,对肺癌进行多学科融合诊断,之后与已明确的病理类型相比较,研判此分析模型的肺癌符合率。方法收集锦州医科大学附属第一医院2022年1月至2022年9月住院并经病理诊断为肺癌共200例患者的病理结果、癌胚抗原(carcinoembryonic antigen,CEA)、胃泌素释放肽前体(pro-gastrin releasing peptide,ProGRP)、细胞角蛋白19片段(cytokeratin-19-fragment,CYFRA21-1)等血清学结果及相关临床资料。所有患者均行256排螺旋CT扫描,利用CT读片软件分别测得瘤体长径(R_(长))及短径(R_(短)),计算出肿瘤的横截面积(S)。通过判别分析模型对肺癌患者的病理类型予以预判。结果3组组间性别比存在统计学意义,卡方分割检验显示组内比较差异均具有统计学意义(P<0.05)。对3组组间血清学肿瘤标志物的分析存在统计学意义,3组组间比较提示:肺鳞癌与其他两组间CYFRA21-1差异有统计学意义(P<0.05)、3组组间ProGRP差异有统计学意义(P<0.001)。3组组间R_(长)、R_(短)及S差异均有统计学意义(P<0.001)。经进一步判别分析提示总体判别符合率为78.4%,其中肺腺癌判别符合率95.0%,肺鳞癌判别符合率41.7%,小细胞肺癌判别符合率60.4%,诊断拟合度Kappa=0.57,P<0.001,经判别分析提示CYFRA21-1、R_(长)、R_(短)及S与各病理类型具有相关性。结论多项肿瘤标志物联合肿瘤直径对肺癌病理类型具有一定的判别作用。