基于Fisher判别模型：血清、腹水肿瘤标志物、球蛋白比值在结核、恶性腹水中的诊断价值研究

发布时间：2021-11-12 23:29

　　研究目的:利用Fisher判别模型探讨腹水、血清中肿瘤标志物、球蛋白的对应的单项比值对恶性腹水与结核性腹水的鉴别意义。研究方法:2013年11月至2017年11月于南昌大学第一附属医院就诊的腹水患者63例,根据NOTES（经自然腔道内镜手术）术后病理或腹水细胞学结果将患者分成两组。研究对象包括结核腹水组32例,恶性组31例,同步测定腹水、血清中生化检查（白蛋白、球蛋白、乳酸脱氢酶）含量及计算腹水与血清中同项肿瘤标记物、相关生化指标比值。以恶性腹水和结核性腹水组为分组变量,将有统计学差异的比值项纳入Fisher逐步判别分析模型,得出Fisher判别式函数。为验证函数的判别价值,利用相应指标数据构建ROC曲线与单因素诊断效能比较。研究结果:1.与结核组相比,恶性腹水组年龄偏大,发热、盗汗等伴随症状发生率更低（p<0.05）。2.结核性、恶性腹水中血清、腹水中CEA、CA125、CA199、球蛋白单因素比较有统计学差异（p<0.05）,CEA、CA125、CA199、球蛋白对应的血清、腹水的比值项同样有统计学差异（p<0.05）,其中结核组中球蛋白项明显高于恶性组。乳酸脱氢... 

【文章来源】：南昌大学江西省 211工程院校

【文章页数】：37 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

腹水细胞学涂片（显微镜下可见腺癌细胞裸核及染色体）

本研究所纳入腹水病因分布

10(4-c)图-4 对于单因素有差异的指标建立 ROC 曲线3.4 Fisher 判别模型的建立采用 Fisher 逐步判别分析，以恶性腹水和结核性腹水组为因变量，将有统计学差异的比值项作为自变量建立 Fisher 判别模型，判别函数为：Z=0.477*腹水/血清 CEA +0.546*腹水/血清 CA125 +0.768*血清/腹水球蛋白，见表 5。表 5 Fisher 逐步判别式方程函数系数3.5 判别模型最佳切点值及判别能力对于判别函数方程计算 Z 值，将 Z 值作为检验变量，以组别为状态变量，绘制 ROC 曲线（图 4-a），曲线下面积（AUC）0.908（95% CI：0.828-0.989）与 AUC 0.5 比较，差异有统计学意义（P＜0.05）Z＞3.82 判定为恶性腹水

【参考文献】：
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本文编号：3491851