联合检测生物学标志物对肺栓塞的临床意义

doi:10.3969/j.issn.0258-8021.2019.02.015

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摘要筛选生物学指标在肺栓塞的诊断及病情评估中的最佳组合,并以此为基础建立支持向量机辅助诊断模型。选择肺栓塞患者180例、健康者150例,回顾分析D-二聚体、BNP、PaO2、肌钙蛋白cTnI、肌钙蛋白cTnT、CRP、纤维蛋白原、CK-MB、AST、LDH、CK、血小板分布宽度等12个生物学指标,运用Logistic回归对肺栓塞的生物学指标进行分析,筛选出密切相关的指标,建立支持向量机模型,并与纳入全部变量时所建立的模型进行比较,评价其诊断价值。Logistic回归分析结果显示,D-二聚体、BNP、肌钙蛋白cTnI、纤维蛋白原和血小板分布宽度与肺栓塞密切相关,且单独诊断时诊断价值有限。将联合筛选出的变量建立支持向量机模型,模型的准确度、特异性和敏感性分别为85.0%、90.0%和80.0%,优于纳入全部12项生物学指标所建立的支持向量机模型(准确度、特异性、敏感性分别为70.0%、70.0%和80.0%)。研究表明,纳入D-二聚体、BNP、肌钙蛋白cTnI、纤维蛋白原和血小板分布宽度5项生物学指标所建立的支持向量机模型具有较高的诊断效能,有临床应用潜力。

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关键词 ：肺栓塞, 生物学指标, Logistic分析, 联合检测, 支持向量机

Key words： pulmonary embolism biological markers logistic analysis combined detection support vector machine

收稿日期: 2018-07-31

PACS:

R318

通讯作者: yexuhuihong@outlook.com

引用本文:

徐慧, 李媛媛, 赵登峰. 联合检测生物学标志物对肺栓塞的临床意义[J]. 中国生物医学工程学报, 2019, 38(2): 252-256.
Xu Hui, Li Yuanyuan, Zhao Dengfeng. Clinical Significance of Combined Detection of Biological Markers in Pulmonary Embolism. Chinese Journal of Biomedical Engineering, 2019, 38(2): 252-256.

链接本文:

http://cjbme.csbme.org/CN/10.3969/j.issn.0258-8021.2019.02.015 或 http://cjbme.csbme.org/CN/Y2019/V38/I2/252

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