作者：桂林; 黄远帅胃癌诊断主成分分析决策树分析
摘要：目的探讨血清CA72-4，CA242，CA19-9和CEA的主成分分析（PCA）-决策树模型对胃癌的诊断价值。方法采用电化学发光法测定193例胃癌患者、106例胃良性疾病和86例正常对照血清CA72-4，cA242，CA19-9和CEA水平并进行受试者工作特征曲线（ROc），PCA和PC-决策树分析。结果单项指标cA72-4，CA242，CA19-9和CEA的RoC曲线下面积（AUC）分别为0．741（95％CI，0．692-0．791），0．863（95％CI，0．827-0．898），0．783（95％CI，0．737-0．828）和0．827（95％CI，0．785-0．869）。四指标联合的PCA-AUC为0．935（95％CI，0．912-0．958），在临界值（PC得分）为44．13时，敏感度和特异度分别为78．2％和94．8％。单项指标的决策树模型对胃癌和非胃癌（胃良性疾病＋正常对照）的诊断正确率为76．2％和94．8％，预测正确率为56．5％和96．5％。联合四指标的PCA-决策树模型对胃癌和非胃癌的分类正确率为90．3％和100％，预测正确率为72．4％和92．2％。结论血清cA72-4，cA242，CA19-9和CEA的PCA-决策树模型有助于胃癌的鉴别诊断。
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