Bayes法前列腺癌多肿瘤标志物诊断模式建立及临床意义

摘要：

目的 分析12项肿瘤标志物在前列腺癌中的表达,进而运用Bayes法(贝叶期法)建立多肿瘤标志物前列腺癌判别函数,探讨Bayes法在前列腺癌诊断中的作用和临床意义.方法 用蛋白芯片法检测2 177例恶性肿瘤患者(其中21例前列腺癌)和2 111例正常及良性病变者的12项常见肿瘤标志物,应用Bayes法建立肿瘤三级判别诊断函数.结果 (1)一级判别函数对前列腺癌诊断准确率为83.97%,灵敏度为71.28%,特异度为82.11%.二级判别函数对前列腺癌诊断诊断的准确率为96.87%,灵敏度为93.33%,特异度为100%.(2)三级诊断判别函数对前列腺癌诊断的准确率为81.82%,部分前列腺癌被误诊为食管癌.(3)成功建立了新的多肿瘤标志物流程诊断软件.结论 基于Bayes法建立诊断判别函数能显著提高前列腺癌诊断,具有较高的临床应用价值.

关键词：多肿瘤标志物、前列腺癌、贝叶斯法、软件、诊断函数

所属期刊栏目：39

分类号：R737.25;R730.45(肿瘤学)

在线出版日期：2010-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：527-529,532