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目的:构建以“肝纤四项”为变量的诊断模型,并探讨该诊断模型对明显肝纤维化的诊断效能。方法选取485例乙型病毒性肝炎患者,随机分为建模组324例和验证组161例,采用放射免疫分析法检测建模组和验证组患者血清中HA、LN、PⅢNP、CⅣ的含量;采用二元Logistic回归分析法,以肝组织活检作为“金标准”,构建以“肝纤四项”为变量的诊断模型;采用受试者工作特征(ROC)曲线,评价该诊断模型的诊断效能;用独立的验证组检验该模型的诊断效率。结果在二元Logistic回归分析中,确定了3项与研究终点相关的独立预测指标(HA、PⅢNP和CIV),由这3个指标建立了诊断模型FSM,FSM=1.56 ln(HA)+0.92 ln(PⅢNP)+1.90 ln(CⅣ)-8.18。FSM用于预测明显肝纤维化具有较高的诊断价值,ROC曲线下面积(AUC)为0.85。该模型应用于验证组,其诊断明显肝纤维化的AUC同样为0.85。根据ROC曲线,用于预测明显肝纤维化时,FSM取10.8为排除界值,敏感性和阴性预测值分别为88.31

作者:魏梅娟;张纯瑜;肖子鸿;张小曼;何彩婷;魏开鹏;潘兴南

来源:中国肝脏病杂志(电子版) 2015 年 1期

知识库介绍

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作者:
魏梅娟;张纯瑜;肖子鸿;张小曼;何彩婷;魏开鹏;潘兴南
来源:
中国肝脏病杂志(电子版) 2015 年 1期
标签:
肝纤维化 二元Logistic回归 诊断模型 Hepatic ifbrosis Binary logistic regression Diagnosis model
目的:构建以“肝纤四项”为变量的诊断模型,并探讨该诊断模型对明显肝纤维化的诊断效能。方法选取485例乙型病毒性肝炎患者,随机分为建模组324例和验证组161例,采用放射免疫分析法检测建模组和验证组患者血清中HA、LN、PⅢNP、CⅣ的含量;采用二元Logistic回归分析法,以肝组织活检作为“金标准”,构建以“肝纤四项”为变量的诊断模型;采用受试者工作特征(ROC)曲线,评价该诊断模型的诊断效能;用独立的验证组检验该模型的诊断效率。结果在二元Logistic回归分析中,确定了3项与研究终点相关的独立预测指标(HA、PⅢNP和CIV),由这3个指标建立了诊断模型FSM,FSM=1.56 ln(HA)+0.92 ln(PⅢNP)+1.90 ln(CⅣ)-8.18。FSM用于预测明显肝纤维化具有较高的诊断价值,ROC曲线下面积(AUC)为0.85。该模型应用于验证组,其诊断明显肝纤维化的AUC同样为0.85。根据ROC曲线,用于预测明显肝纤维化时,FSM取10.8为排除界值,敏感性和阴性预测值分别为88.31