肿瘤标志物预测孤立性肺结节恶性概率模型的建立与初步评价

摘要

目的利用肿瘤标志物建立预测孤立性肺结节(SPN)恶性概率的数学模型,并评价其临床价值。方法选取250例SPN患者,考察其年龄、性别、吸烟史、症状、结节最大径、结节部位、病理,以及血清癌胚抗原(CEA)、细胞角蛋白19片段抗原(CYFRA21-1)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)水平,采用二分类Logistic回归法作影响因素筛选,并建立Logistic回归模型。绘制受试者工作特征曲线(ROC)并计算曲线下面积(AUC)以评价模型准确性,并与梅奥模型比较以评价模型的临床价值。结果 CEA(P=0.002,OR=5.921,95%CI=1.968~17.819),CYFRA21-1(P=0.046,OR=2.500,95%CI=1.018~6.142),症状(P=0.010,OR=2.384,95%CI=1.234~4.607),结节最大径(P=0.001,OR=2.331,95%CI=1.441~3.773)与SPN的良恶性有关;由此建立预测模型:P=ex/(1+ex),X=-1.991+0.869×症状+0.846×结节最大径+1.779×CEA+0.916×CYFRA21-1;采用Hosmer-Lemeshow检验模型的拟合度较好(P=0.691);当截点为0.636时,灵敏度为63.5%,特异度为71.2%;预测模型(AUC:0.734±0.033)与指南推荐的梅奥模型(AUC:0.792±0.047)进行比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论 CEA、CYFRA21-1、症状和结节最大径为恶性SPN的独立危险因素;由此建立的Logistic回归模型准确性较高,有较好的临床价值。