Armenian
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Frontiers of Medicine 2015-Sep

Exploring the diagnosis markers for gallbladder cancer based on clinical data.

Միայն գրանցված օգտվողները կարող են հոդվածներ թարգմանել
Մուտք / Գրանցվել
Հղումը պահվում է clipboard- ում
Lingqiang Zhang
Runchen Miao
Xiude Zhang
Wei Chen
Yanyan Zhou
Ruitao Wang
Ruiyao Zhang
Qing Pang
Xinsen Xu
Chang Liu

Հիմնաբառեր

Վերացական

Presently, no effective markers are available to facilitate gallbladder cancer (GBC) diagnosis. This study aims to explore available markers for GBC diagnosis. Clinical data of 144 GBC and 116 cholelithiasis patients were retrospectively reviewed. Logistic regression analysis was performed to evaluate GBC risk factors. A receiver operating characteristic (ROC) curve was used to assess the diagnosis value of the risk factors. By comparing the characteristic of GBC and cholelithiasis patients, the following factors exhibited statistical difference: age, gender, gallstones, total bilirubin (TB), alkaline phosphatase (ALP), aspartate aminotransferase (AST), alanine aminotransferase (ALT), platelet count (PLT), CA125 (carcinoembryonic antigen 125), and CA199 (carbohydrate antigen 199). Logistic regression analysis indicated that age [odds ratio (OR), 1.032; 95%confidence interval (95% CI), 1.004 to 1.061; P = 0.024], gender (OR, 0.346; 95% CI, 0.167 to 0.716; P = 0.004), gallstones (OR, 0.027; 95% CI, 0.007 to 0.095; P < 0.001), ALP (OR, 1.003; 95% CI, 1.000 to 1.006; P = 0.032), TB (OR, 1.004; 95% CI, 1.000 to 1.009; P = 0.042), and CA125 (OR, 1.007; 95% CI, 1.002 to 1.013; P = 0.011) were independent risk factors for GBC. According to the ROC curve, CA125 [area under curve (AUC), 0.720], ALP (AUC, 0.713), TB (AUC, 0.636), and age (AUC, 0.573) were valuable diagnosis markers. Additionally, based on the independent risk factors, the GBC diagnosis model was established. Age, TB, ALP, and CA125 can be used as auxiliary diagnosis factors of GBC. The diagnosis model provides a quantitative tool for GBC diagnosis when comprehensively considering various risk factors.

Միացեք մեր
ֆեյսբուքյան էջին

Բժշկական դեղաբույսերի ամենալավ տվյալների շտեմարանը, որին աջակցում է գիտությունը

  • Աշխատում է 55 լեզուներով
  • Բուսական բուժում, որին աջակցում է գիտությունը
  • Խոտաբույսերի ճանաչում պատկերով
  • Ինտերակտիվ GPS քարտեզ - նշեք խոտաբույսերը գտնվելու վայրի վրա (շուտով)
  • Կարդացեք ձեր որոնմանը վերաբերող գիտական հրապարակումները
  • Որոնեք բուժիչ դեղաբույսերը ՝ դրանց ազդեցությամբ
  • Կազմակերպեք ձեր հետաքրքրությունները և մշտապես տեղեկացեք նորությունների հետազոտությունների, կլինիկական փորձարկումների և արտոնագրերի մասին

Մուտքագրեք ախտանիշ կամ հիվանդություն և կարդացեք խոտաբույսերի մասին, որոնք կարող են օգնել, տպեք խոտ և տեսեք այն հիվանդություններն ու ախտանիշները, որոնց դեմ օգտագործվում են:
* Ամբողջ տեղեկատվությունը հիմնված է հրապարակված գիտական հետազոտության վրա

Google Play badgeApp Store badge