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| WANG Aihong1 WANG Mingquan2 ZHOU Xiaoyan1 |
1.Medical Experimental Center, Yan'an University Medical College, Shaanxi Province, Yan'an 716000, China;
2.Department of Interventional Radiology, Affiliated Hospital of Yan′an University, Shaanxi Province, Yan′an 716000, China |
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Abstract Objective To establish Bayes discriminant model of serum tumor markers for pulmonary benign disease, non-small cell lung cancer (NSCLC) and small cell lung cancer (SCLC). Methods Data of 238 patients with pathological diagnosis, laboratory examination in Affiliated Hospital of Yan′an University inpatient and outpatient from March 2010 to March 2015 were collected. Five serum tumor markers including carcinoma-embryonic antigen, cytokeratin fragment antigen 21-1, tissue polypeptide specific antigen, neuron specific enolase and pro-gastrin-releasing peptide were detected in pulmonary benign disease (60 cases), NSCLS (113 cases) and SCLC (65 cases) by using electro-chemi-luminescence immunoassay. In order to verify the discriminant value of the function model, the corresponding index data was used to return to the forecasting group. Results Positive rate of five serum tumor markers among lung benign disease, NSCLS and SCLC were compared, the differences were statistically significant (P ＜ 0.05). Accuracy rate of discriminant function for lung benign disease, NSCLS and SCLC was 93.33%, 65.49%, 64.62% respectively. Conclusion Bayesian discriminant method for the identification of serum tumor markers to identify the differential diagnosis model can be simple, rapid and effective for lung benign disease, NSCLS and SCLC differential diagnosis. It is worthy of clinical reference.
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