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目的 探讨慢性乙型肝炎(chronic hepatitis B,CHB)患者发生肝硬化的影响因素并构建预测模型.方法 选取2016年6月至2019年4月在陕西省人民医院感染性疾病科就诊的CHB肝硬化患者55例和CHB患者54例,收集两组患者临床资料并比较,分别采用两独立样本t检验及 χ2检验进行单因素分析,然后将差异有统计学意义的因素进行二元Logistic回归分析,最终得出CHB发生肝硬化的相关影响因素,并建立预测模型.结果 单因素分析显示,年龄、蜘蛛痣、血小板(platelet,PLT)与CHB发生肝硬化有相关性(P<0.05).多因素分析显示,年龄、蜘蛛痣、PLT是CHB发生肝硬化的独立影响因素(P<0.05),预测模型建立为:Logit P=-3.989+1.934×年龄+3.05×蜘蛛痣+1.203×PLT,其AUC为0.849,标准误为0.037,95%CI:0.776~0.921,根据约登指数计算公式,确定P值的截断值为0.29,其诊断的敏感度为69.10%,特异度为88.90%.结论 年龄、蜘蛛痣、PLT是CHB患者发生肝硬化的独立影响因素,利用上述因素构建的模型可为临床判断是否发生肝硬化提供重要依据.

作者:王娟;李会师;梁乐;李昱蓉;张鸿

来源:胃肠病学和肝病学杂志 2022 年 31卷 7期

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作者:
王娟;李会师;梁乐;李昱蓉;张鸿
来源:
胃肠病学和肝病学杂志 2022 年 31卷 7期
标签:
慢性乙型肝炎 肝硬化 影响因素 预测模型
目的 探讨慢性乙型肝炎(chronic hepatitis B,CHB)患者发生肝硬化的影响因素并构建预测模型.方法 选取2016年6月至2019年4月在陕西省人民医院感染性疾病科就诊的CHB肝硬化患者55例和CHB患者54例,收集两组患者临床资料并比较,分别采用两独立样本t检验及 χ2检验进行单因素分析,然后将差异有统计学意义的因素进行二元Logistic回归分析,最终得出CHB发生肝硬化的相关影响因素,并建立预测模型.结果 单因素分析显示,年龄、蜘蛛痣、血小板(platelet,PLT)与CHB发生肝硬化有相关性(P<0.05).多因素分析显示,年龄、蜘蛛痣、PLT是CHB发生肝硬化的独立影响因素(P<0.05),预测模型建立为:Logit P=-3.989+1.934×年龄+3.05×蜘蛛痣+1.203×PLT,其AUC为0.849,标准误为0.037,95%CI:0.776~0.921,根据约登指数计算公式,确定P值的截断值为0.29,其诊断的敏感度为69.10%,特异度为88.90%.结论 年龄、蜘蛛痣、PLT是CHB患者发生肝硬化的独立影响因素,利用上述因素构建的模型可为临床判断是否发生肝硬化提供重要依据.