鼻咽癌常用診斷指標的評價及聯(lián)合診斷界值的篩選

鼻咽癌常用診斷指標的評價及聯(lián)合診斷界值的篩選

目前，臨床診斷和治療包括多囊卵巢疾病、aa和iga、ebvna、abna1和iga、abna1和igg。但沒有一個指標達到理想的鼻咽癌早期診斷目標。因此臨床上多用兩個或多個指標聯(lián)合診斷鼻咽癌。通常聯(lián)合診斷有并聯(lián)試驗和串聯(lián)試驗兩種形式,但任何一種形式都只能提高反映診斷準確性的指標敏感度或特異度中的一項而不能同時提高兩項。如何通過聯(lián)合診斷同時提高敏感度和特異度是近年鼻咽癌診斷研究的重點。本研究試圖用logistic回歸來綜合多個診斷指標的信息,再對預測概率做ROC曲線決定診斷的界值點進行診斷,并與并聯(lián)試驗或者串聯(lián)試驗的方法進行比較,評價是否能同時提高診斷的敏感度和特異度,并用于探索診斷價值較高的指標組合。1數(shù)據(jù)和方法1.1病例選擇結(jié)果收集2006年8月至12月在中山大學腫瘤防治中心鼻咽科門診初診的未經(jīng)治療的81例病理確診鼻咽癌患者的外周血?；颊吣挲g16~74歲,中位年齡46歲;其中,男性59例,女性22例。以鼻咽鏡檢查取組織做病理檢驗結(jié)果為診斷金標準。選擇89例廣東省四會市健康篩查人群為對照,其中男性41人,女性48人;年齡26~64歲,中位年齡40歲。1.2血清稀釋度指標的診斷界值采用實時熒光定量PCR測定EB病毒DNA,計算病毒拷貝數(shù)。采用間接免疫酶法測定EBVVCA/IgA和EA/IgA。采用酶聯(lián)吸附試驗(ELISA法)檢測EBNA1/IgG、EBNA1/IgA以及ZTA/IgG(血清稀釋度分別是1∶1000、1∶100和1∶100)。6個指標的診斷界值分別為:VCA/IgA(1∶10)、EA/IgA(1∶10)、EBVDNA(2000copies/ml)、EBNA1/IgA(1)、EBNA1/IgG(1)、Zta/IgG(1)。由于本研究檢測項目較多,部分標本量不夠完成全部檢測項目,因此,僅有49例標本進行了EBNA1/IgG、EBNA1/IgA和ZTA/IgG檢測。1.3sas統(tǒng)計軟件采用SAS9.1軟件包對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。ROC曲線的繪制采用SAS統(tǒng)計軟件包中PROCLOGISTIC和PROCGPLOT兩個程序步驟完成。ROC曲線下面積采用非參數(shù)方法(Bamber,1975)計算。曲線下面積的比較采用SAS宏程序%ROC完成。2結(jié)果2.1/iga算法經(jīng)過靈敏度特異度分析后發(fā)現(xiàn):VCA/IgA、EBVDNA和EBNA1/IgA3個指標具有較高的靈敏度,分別為95.06%、83.95%和81.63%。而EA/IgA、EBNA1/IgG和ZTA/IgG則具有較高的特異度,分別為94.38%、95.51%和89.89%。詳見表1。2.2logistic回歸預測概率的診斷結(jié)果兩指標聯(lián)合的診斷價值如表2所示?！癆ND”表示串聯(lián)規(guī)則,即兩個實驗全部為陽性才定位陽性,有一個為陰性就定位陰性,“OR”表示并聯(lián)規(guī)則,即兩個實驗有一個為陽性就定位陽性,兩個全部為陰性才定位陰性。用各指標的兩兩組合,建立logistic回歸模型,以預測概率作為診斷指標,用ROC曲線判定診斷界值,診斷結(jié)果列于表2,并與并聯(lián)實驗或者串聯(lián)實驗的結(jié)果對比。例如DNA和EBNA1/IgA組合的logistic回歸預測概率繪制的ROC曲線如圖1所示,以預測概率等于0.09作為界值時,靈敏度為100%,特異度為87%。與并聯(lián)實驗相比靈敏度和特異度均有所提高。以傳統(tǒng)的診斷指標VCA/IgA與EA/IgA作為自變量建立logistic回歸模型,用預測概率等于0.21作為界值來診斷,靈敏度為96%,特異度為92%,與并聯(lián)試驗或者串聯(lián)試驗的結(jié)果相比,也同時提高了靈敏度和特異度(圖2)。3logistic回歸并聯(lián)實驗或者串聯(lián)實驗不能達到既提高靈敏度又提高特異度的目的。多項指標的聯(lián)合診斷實驗還可以采用多因素統(tǒng)計模型的方法將各檢測指標的信息綜合起來作診斷評價,這些統(tǒng)計模型包括多重線性回歸、線性判別模型和logistic回歸模型等。多元線性回歸和線性判別模型對資料的分布特征要求比較嚴格。logistic回歸是目前處理多指標的診斷實驗評價問題的較理想統(tǒng)計模型。由于logistic回歸模型中解釋變量和響應變量間的統(tǒng)計關(guān)系是早已固定的,因此一旦給出一組自變量的取值,則該個體應屬于哪一類的概率也就確定了,也就是說計算結(jié)果與自變量的分布類型無關(guān)。這一特點使得logistic回歸要比常規(guī)的判別分析更穩(wěn)健。并且logistic回歸可以很好的處理協(xié)變量的問題。本研究采用logistic回歸將兩個鼻咽癌診斷指標聯(lián)合建立模型,用預測概率進行診斷,和并聯(lián)實驗或者串聯(lián)實驗的結(jié)果對比,靈敏度和特異度均有所提高。以往的研究表明EB病毒抗體VCA/IgA和EA/IgA組合有較高的診斷準確性,因此多年來鼻咽癌臨床診斷和高發(fā)區(qū)篩查一直將這兩個指標作為重要的參考指標。近年來不少學者采用單獨或與VCA/IgA比較的方法評價了一些新的EB病毒檢測指標,例如EBNA1/IgA、EBNA1/IgG和ZTA/IgG以及EB病毒游離DNA拷貝數(shù),但是這些指標間的綜合對比以及聯(lián)合診斷效果評價研究仍較少報道。本研究結(jié)果顯示,VCA/IgA仍然是靈敏度較高的指標,與其他學者研究結(jié)果相近。而EA/IgA與EBNA1/IgG具有較高的特異度。由于EBVDNA定量的測定費用較高并且時間較長,不適于門診采用?？紤]到門診患者檢測指標太多會增加其經(jīng)濟負擔,因此本研究只評價兩指標組合的診斷價值,同樣的方法可以綜合更多指標的信息,進一步提高診斷的準確性。通過比較發(fā)現(xiàn)以下兩種組合的診斷價值較高。第一種組合是EBVDNA與EBNA1/IgA聯(lián)合,第二種組合是EBNA1/IgA與VCA/IgA聯(lián)合。由于EBVDNA檢測的復雜性和價格昂貴,而EBNA1/IgA與VCA/IgA檢測方法簡單且廉價,因此,早期診斷推薦