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目的 探讨以免疫因子为基础的风险模型对过敏性紫癜(HSP)患儿肾炎发生的预测效能.方法 选择2018年6月至2019年6月期间于我院确诊的HSP患儿155例,按照是否并发紫癜性肾炎(HSPN)分为HSP组及HSPN组.所有患儿入院时均对免疫球蛋白(IgA、IgG及IgM)、T细胞亚群分布情况(CD3+、CD4+、CD8+)、补体(C3及C4)及IL-6水平进行检测,而后收集所有患儿临床资料及实验室检查资料.t检验和χ2检验对比锁定影响HSPN阳性指标后,以HSPN情况为因变量,各阳性指标为自变量,先验概率分别为0.5建立判别式,后再次对数据进行验证.结果 HSPN组患者IL-6、补体C3、IgA、CD3+占比及CD8+占比均显著高于HSP组患儿,而CD4+及CD4+/CD8+则显著低于HSP组患儿(P<0.05).免疫因子对HSPN预测的贝叶斯判别模型为P2=3.842×IL-6(g/L)+28.986×C3(g/L)+12.084×IgA(g/L)+19.902×CD4+/CD8+(%)+0.615×CD3+(%)+0.876×CD4+(%)+1.522×CD8+(%).考核判别模型表明本模型灵敏度为96.91%,特异性为96.55%,ROC曲线下面积为0.996(95%CI=0.991~1.000),差异具有统计学意义(P<0.001).结论 免疫因子与对于HSPN发生具有显著的相关性,免疫因子的贝叶斯模型建立对于HSPN的发生具有一定的预测价值.

作者:宋丹阳;赵玉歧;王鹤;张会武;曹畅

来源:标记免疫分析与临床 2021 年 28卷 2期

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作者:
宋丹阳;赵玉歧;王鹤;张会武;曹畅
来源:
标记免疫分析与临床 2021 年 28卷 2期
标签:
免疫因子 过敏性紫癜 肾炎 风险预测 贝叶斯模型
目的 探讨以免疫因子为基础的风险模型对过敏性紫癜(HSP)患儿肾炎发生的预测效能.方法 选择2018年6月至2019年6月期间于我院确诊的HSP患儿155例,按照是否并发紫癜性肾炎(HSPN)分为HSP组及HSPN组.所有患儿入院时均对免疫球蛋白(IgA、IgG及IgM)、T细胞亚群分布情况(CD3+、CD4+、CD8+)、补体(C3及C4)及IL-6水平进行检测,而后收集所有患儿临床资料及实验室检查资料.t检验和χ2检验对比锁定影响HSPN阳性指标后,以HSPN情况为因变量,各阳性指标为自变量,先验概率分别为0.5建立判别式,后再次对数据进行验证.结果 HSPN组患者IL-6、补体C3、IgA、CD3+占比及CD8+占比均显著高于HSP组患儿,而CD4+及CD4+/CD8+则显著低于HSP组患儿(P<0.05).免疫因子对HSPN预测的贝叶斯判别模型为P2=3.842×IL-6(g/L)+28.986×C3(g/L)+12.084×IgA(g/L)+19.902×CD4+/CD8+(%)+0.615×CD3+(%)+0.876×CD4+(%)+1.522×CD8+(%).考核判别模型表明本模型灵敏度为96.91%,特异性为96.55%,ROC曲线下面积为0.996(95%CI=0.991~1.000),差异具有统计学意义(P<0.001).结论 免疫因子与对于HSPN发生具有显著的相关性,免疫因子的贝叶斯模型建立对于HSPN的发生具有一定的预测价值.