特发性膜性肾病预测预后模型的建立及验证

来源 :中国医科大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:testjmalt
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目的:分析特发性膜性肾病患者的预后的因素,根据影响预后因素建立并验证特发性膜性肾病临床预测模型,探讨预测预后模型在特发性膜性肾病患者预后中的价值。方法:此研究收集了中国医科大学附属盛京医院肾内科2016.09.01至2019.12.31,2020.12随访结束,经确诊为特发性膜性肾病且随访时间不少于1年的患者189人。其中收集的2016.09.01至2018.12.31共118人将初始临床指标与是否缓解的关系,使用单因素及多因素COX回归分析、Lasso回归分析筛选预测因子,从而建立预测特发性膜性肾病模型,并对其进行内部验证;2019.01.01至2019.12.31共71人进行外部验证(时段验证)并对此模型进行评价。结果:此研究共纳入189人,其中118行建模;71人行外部验证。建模的118人中经过单因素及多因素COX回归分析、Lasso回归分析最终一致筛选出24小时尿蛋白、尿素及血清PLA2R抗体为特发性膜性肾病的独立危险因素,均P<0.05。最终纳入COX回归得出以下公式:S(t)=S0(t)^exp[-0.048839×24小时尿蛋白值(g/d)-0.141259×尿素(mmol∕L)-0.002598×血清PLA2R抗体值(RU/ML)]。S0(12)=0.3072583。在建模人群进行区分度、校准度评价,结果12个月时评价区分度的AUC值为0.725;评价较准度Brier值为0.184。并对此公式进行多重共线性等进行COX模型诊断,vif值小于5,无多重共线性。此COX模型行加强Bootstrap内部验证,得出模型在内部验证中Harrell-C统计量为0.6689077。此模型进行经71人行外部验证,得出外部验证中Harrell-C统计量为0.5751162,其lp值为0.4642421。结论:尿蛋白定量、血清尿素及血清PLA2R抗体水平是影响特发性膜性肾病蛋白尿是否缓解的独立危险因素,由这三个独立危险因素建立起来的预测模型对评估和预测特发性膜性肾病患者的蛋白尿是否获得缓解有重要指导作用。
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