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肝硬化食管胃底静脉曲张破裂出血患者再出血预测模型的建立

         

摘要

目的构建可以用来预测肝硬化食管胃底静脉曲张破裂出血患者1年内再出血风险的预测模型。方法选取2008年8月—2017年10月于首都医科大学附属北京地坛医院住院的肝硬化食管胃底静脉曲张破裂出血患者441例,并对其进行为期1年的随访观察。以再出血作为研究终点,根据1年内是否发生再出血事件将患者分为再出血组(249例)和未再出血组(192例)。计数资料采用Fisher精确检验或者χ2检验。计量资料符合正态分布两组间比较采用t检验,不符合正态分布的两组间比较采用Mann-Whitney U检验。采用Cox单因素和多因素回归分析影响食管胃底静脉曲张破裂出血患者1年内再出血的独立影响因素,并构建预测模型,利用ROC曲线下面积评估该模型的预测性能。结果有249例(56.5%)患者在1年内发生食管胃底静脉曲张破裂再出血事件,Cox多因素分析显示:INR(AHR=1.566,95%CI:1.023~2.398,P=0.039)、NLR(AHR=1.033,95%CI:1.009~1.058,P=0.006)是1年内再出血的独立危险因素;而CHB(AHR=0.769,95%CI:0.597~0.991,P=0.042)、Na(AHR=0.967,95%CI:0.936~0.999,P=0.044)、内镜(AHR=0.829,95%CI:0.743~0.926,P=0.001)及手术治疗(AHR=0.246,95%CI:0.120~0.504,P<0.001)是保护因素。利用上述6个独立影响因素,成功构建了一个人工神经网络模型(https://wangxianbo.math.ink/PoRiEV-zq/index.html),其预测1年内再出血的ROC曲线下面积为0.782(95%CI:0.740~0.825),明显优于Cox回归模型的0.672(95%CI:0.622~0.722,P<0.001)、Child-Pugh评分的0.557(95%CI:0.504~0.610,P<0.001)和MELD评分的0.562(95%CI:0.509~0.616,P<0.001)。结论人工神经网络模型具有良好的个体化预测性能,可以作为临床食管胃底静脉曲张破裂再出血的风险评估工具。

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