基于列线图探讨血清学标志物在肺癌和肺结核鉴别诊断价值

摘要

目的基于肺结核(pulmonary tuberculosis,PTB)患者和肺癌(Lung cancer,LC)患者实验室特征开发和验证一种新的预测模型区分PTB和LC。方法选取2016年1月至2021年12月,湖北省中西医结合医院确诊的110例肺结核患者和129例肺癌患者。收集所有患者的实验室特征进行研究。用ROC曲线分析(曲线下面积(AUC)>0.6)、单因素Logistic回归分析、多因素Logistic回归分析筛选构建模型所需的变量。使用R software(版本:4.1.0)中的“rms包”、“mstate包”构建临床预测模型。采用ROC,决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)和校准曲线分析(calibration curve analysis,CCA)来评价模型的鉴别能力。结果该预测模型由5个实验室指标组成,分别是α-岩藻糖苷酶(α-Fucosidase,AFU),低密度脂蛋白(Low density lipoprotein,LDL),乳酸脱氢酶/腺苷脱氨酶比值(Lactate dehydrogenase/adenosine deaminase,LDH/ADA);凝血酶时间(Thrombin time,TT),C-反应蛋白/白蛋白比值(C-reactive protein/albumin,CRP/ALB)。该列线图预测模型在训练集(AUC:0.905,敏感性:76.9%,特异性:92.0%)和内部验证集(AUC:82.1%,敏感性:70.7%,特异性:86.0%)中均表现出良好的性能。此外,决策曲线和校准曲线均证明了本预测模型的临床有效性。结论本研究所构建的由5个血清学指标组成的预测模型在肺癌和肺结核的鉴别诊断中表现出了良好的性能,为临床鉴别PTB和LC提供了一种简便实用的辅助工具。