目的筛选卵巢癌实验诊断比较适合的肿瘤标志,进一步探究其临界值。方法将研究对象分为卵巢癌组、卵巢良性肿瘤组和健康体检组,采用电化学发光法检测CA153、CA724、CA125、人附睾蛋白4(human epididymis protein 4,HE4)等项目的浓度,并...目的筛选卵巢癌实验诊断比较适合的肿瘤标志,进一步探究其临界值。方法将研究对象分为卵巢癌组、卵巢良性肿瘤组和健康体检组,采用电化学发光法检测CA153、CA724、CA125、人附睾蛋白4(human epididymis protein 4,HE4)等项目的浓度,并以文献报道的方法计算卵巢恶性肿瘤风险模型(risk of ovarian malignancy algorithm,ROMA);以SPSS软件分析研究对象肿瘤标志的表达差异,并分析它们的诊断指数(灵敏度+特异性);根据受试者工作特征曲线(receiver operating characteristics,ROC),试确定各肿瘤标志的最佳临界值。结果三组的肿瘤标志表达水平存在显著差异(P<0.05);ROMA的诊断能力最佳(诊断指数1.94,灵敏度0.94、特异性1.00),其它依次是HE4(诊断指数1.86,灵敏度0.89、特异性0.97)、CA125(诊断指数1.75,灵敏度0.83、特异性0.91);依据曲线下面积(area under the curve,AUC),诊断卵巢癌能力大小的肿瘤标志(或项目)分别是:ROMA、HE4、CA125、CA153、CA724。结论诊断卵巢癌应优先考虑CA125、HE4和ROMA等项目,相应临界值可拟定为90.96 U/ml、81.38 pmol/l和37.22%。展开更多
文摘目的筛选卵巢癌实验诊断比较适合的肿瘤标志,进一步探究其临界值。方法将研究对象分为卵巢癌组、卵巢良性肿瘤组和健康体检组,采用电化学发光法检测CA153、CA724、CA125、人附睾蛋白4(human epididymis protein 4,HE4)等项目的浓度,并以文献报道的方法计算卵巢恶性肿瘤风险模型(risk of ovarian malignancy algorithm,ROMA);以SPSS软件分析研究对象肿瘤标志的表达差异,并分析它们的诊断指数(灵敏度+特异性);根据受试者工作特征曲线(receiver operating characteristics,ROC),试确定各肿瘤标志的最佳临界值。结果三组的肿瘤标志表达水平存在显著差异(P<0.05);ROMA的诊断能力最佳(诊断指数1.94,灵敏度0.94、特异性1.00),其它依次是HE4(诊断指数1.86,灵敏度0.89、特异性0.97)、CA125(诊断指数1.75,灵敏度0.83、特异性0.91);依据曲线下面积(area under the curve,AUC),诊断卵巢癌能力大小的肿瘤标志(或项目)分别是:ROMA、HE4、CA125、CA153、CA724。结论诊断卵巢癌应优先考虑CA125、HE4和ROMA等项目,相应临界值可拟定为90.96 U/ml、81.38 pmol/l和37.22%。
