采用应用Llogistic回归模型在早期鼻咽癌联合多指标联合诊断试验的应用早期鼻咽癌

摘要

目的:评价比较鼻咽癌常用诊断指标VCA/IgA、EA/IgA、EBVDNA、EBNA1/IgA、EBNA1/IgG和ZTA/IgG的诊断价值。采用logistic回归筛选优化的联合诊断组合。 方法:对81例未经治疗的病理确诊鼻咽癌患者和89例健康体检者分别采用实时荧光定量PCR测定EB病毒DNA,计算病毒拷贝数,采用间接免疫酶法测定EBV、VCA/IgA和EA/IgA,采用酶联吸附试验(ELISA法)检测EBNA1/IgG、EBNA1/IgA以及ZTA/IgG。通过ROC曲线评价各指标单独和联合诊断鼻咽癌的效果。用logistic回归综合两指标信息,根据ROC曲线确定诊断界值，以增加鼻咽癌诊断的准确性。rn 结果: Logistic回归方法的诊断敏感度和特异度比常规的并联试验均有提高。筛选的优化组合方案为EBV DNA+EBNA1/IgA和VCA/IgA+EBNA1/IgA,两组合的并联试验敏感度和特异度分别为0.96、0.82和1.00、0.84,而logistic回归预测概率为诊断指标,ROC曲线确定界值时,两组合的灵敏度和特异度分别为1.00、0.87和0.98、0.88。rn 结论: 多指标联合建立logistic回归模型,利用预测概率进行诊断能够达到同时提高灵敏度和特异度的效果,可在临床推广应用。