Análisis multivariado de datos de laboratorio clínico en el diagnóstico de neoplasias malignas. II. Cáncer broncopulmonar - GRUEIRO AZCANO, EMILIO; ESOUENAZI MITRANI, SUSANA; LAGE DAVILA, AGUSTIN (Revista Cubana de Medicina, 2020)
Las técnicas de análisis multivariado de datos, ofrecen la posibilidad de evaluar la asociación simultánea de un conjunto de pruebas de laboratorio con determinadas enfermedades y producir funciones discriminantes compuestas de varios resultRdos de laboratorio, que pueden tener una asociación con la enfermedad en cuestión. Esto es superior a cada una de las pruebas de laboratorio por separado. La característica de la función discriminante consiste en que es capaz de tomar en cuenta la tendencia del fenómeno, ya que el valor de una prueba, aunque esté dentro del rango normal, si se mueve en el sentido de la alteración, influirá en el resultado que tendrá Y (la variable dependiente). Los estudios de laboratorio fueron hechos a más de 3 000 pacientes en el momento de su Inscripción en el IOR. En este artículo se presentan los resultados correspondientes a un grupo de 138 pacientes que presenten o no cáncer broncopulmonar y 40 sujetos "sanos", a los cuales se les determinó: ceruloplasmina, eritrosedimentación, cobre, zinc, calcio, magnesio, proteína C reactiva, deshidrogenasa láctica y catalasa. Las muestras estudiadas fueron divididas al azar en dos grupos. A y B, que se emplearon para obtener dos funciones discriminantes separadamente, y luego la función obtenida con los datos del grupo A se evaluó contra la función obtenida con !os datos del grupo B y viceversa. Con este estudio se obtuvo una función discriminante con los resultados de la eritrosedimentación, y las determinaciones séricas de deshidrogenasa láctica, catalasa y proteína C reactiva, que proporcionó un diagnóstico correcto en el 88% de los casos estudiados, cuando la Y tomaba un valor mayor de 0,4.