目的 基于Lasso-Logistic回归分析构建2种慢性心力衰竭患者合并肾功能不全的列线图风险预测模型并进行比较.方法 收集996例慢性心力衰竭患者的临床资料,按7:3比例随机分为建模组698例与验证组298例.基于Lasso回归筛选变量,将差异具有统计学意义的变量纳入多因素Logistic回归分析筛选独立影响因素,对构建的2种列线图模型进行比较并评价临床有效性.结果 建模组698例患者中,148例患者合并肾功能不全,占21.20％.模型1多因素Logistic回归分析结果显示,血红蛋白、肌酐、尿酸、年龄、瓣膜性心脏病、有无合并症是慢性心力衰竭患者合并肾功能不全的独立影响因素(P＜0.05);模型2多因素Logistic回归分析结果显示,血红蛋白、肌酐、尿酸、有无合并症是慢性心力衰竭患者合并肾功能不全的独立影响因素(P＜0.05).模型1的曲线下面积(AUC)为0.814,Hosmer-Lemeshow检验结果显示该模型未偏离完美拟合(P=0.08),且校准图显示该模型具有较好的一致性;模型2的AUC为0.806,Hosmer-Lemeshow检验结果显示该模型偏离完美拟合(P＜0.01),且校准图显示该模型的一致性较差.验证组结果显示,模型1、模型2的AUC分别为0.835、0.824,Hosmer-Lemeshow检验结果显示模型均未偏离完美拟合(P=0.12、0.45),且校准曲线显示一致性较好.结论 基于Lasso-Lo
作者：邢来敬；刘艳存；王宇；杨巧芳
来源：实用临床医药杂志 2023 年 27卷 10期
