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Bayes法建立卵巢癌多肿瘤标志物判别函数及临床意义
目的 通过Bayes法建立卵巢癌多肿瘤标志物判别函数,提高对卵巢癌诊断的准确率,探讨多肿瘤标志物蛋白芯片检测系统对卵巢癌诊断的临床意义.方法 用蛋白芯片法检测2277例恶性肿瘤患者(其中147卵巢癌)和2111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 ①一级判别函数诊断能显著提高肿瘤诊断的准确率、灵敏度和特异度.②C-12多肿瘤标志物蛋白芯片对卵巢癌诊断的准确率为67.90%,灵敏度为67.90%,特异度为74.78%.而二级判别函数对卵巢癌诊断的准确率为89.23%,灵敏度为96.88%,特异度为83.33%.③三级判别诊断函数能提高卵巢癌的诊断的准确率,但仍有部分误诊.结论 Bayes法建立针对卵巢癌的多肿瘤标志物判别函数具有较高灵敏度、特异度和准确率,对卵巢癌的诊断具有重要临床价值.
