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目的 构建AAT及细胞因子在活动性肺结核诊断中的预测模型.方法 收集昆明市第三人民医院2020年3月至2021年3月收治的96例活动性肺结核患者作为实验组,选择同期82例健康体检者为对照组,比较2组HAP、CRP、AAT及细胞因子水平的差异,基于Logistic回归分析分析结果,构建Nomogram预测模型,并对模型进行验证与评价.结果 多因素Logistic回归分析显示,AAT(OR=0.983,95%CI=0.968~0.999,P=0.039),IFN-γ(OR=0.783,95%CI=0.659~0.931,P=0.006),TNF-α(OR=1.495,95%CI=1.106~2.020,P=0.009)均是活动性肺结核的预测因子(P<0.05).结论 该模型拟合度、ROC曲线下面积均良好,证实该模型有较高的预测准确率.基于上述预测因子建立的Nomogram模型具有良好的预测效能,可为活动性肺结核的实验室诊断提供一定的参考价值.

作者:樊浩;刘幸;沈凌筠;李海雯;余春红;李婧炜

来源:昆明医科大学学报 2022 年 43卷 8期

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作者:
樊浩;刘幸;沈凌筠;李海雯;余春红;李婧炜
来源:
昆明医科大学学报 2022 年 43卷 8期
标签:
活动性肺结核 预测因子 Nomogram模型
目的 构建AAT及细胞因子在活动性肺结核诊断中的预测模型.方法 收集昆明市第三人民医院2020年3月至2021年3月收治的96例活动性肺结核患者作为实验组,选择同期82例健康体检者为对照组,比较2组HAP、CRP、AAT及细胞因子水平的差异,基于Logistic回归分析分析结果,构建Nomogram预测模型,并对模型进行验证与评价.结果 多因素Logistic回归分析显示,AAT(OR=0.983,95%CI=0.968~0.999,P=0.039),IFN-γ(OR=0.783,95%CI=0.659~0.931,P=0.006),TNF-α(OR=1.495,95%CI=1.106~2.020,P=0.009)均是活动性肺结核的预测因子(P<0.05).结论 该模型拟合度、ROC曲线下面积均良好,证实该模型有较高的预测准确率.基于上述预测因子建立的Nomogram模型具有良好的预测效能,可为活动性肺结核的实验室诊断提供一定的参考价值.