基于列线图的尿酸结石预测模型

来源 :大连医科大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ZFsky260583
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目的:尿酸结石是常见的泌尿系结石成分之一。既往有研究显示,尿酸结石患者的年龄、结石的CT值、尿液PH值及代谢综合征相关指标等与非尿酸结石患者之间存在显著差异。因此本研究通过对经结石分析确定结石成分的患者的年龄、性别、BMI、结石部位、发作情况、结石的CT值、尿液PH值、血尿酸、血糖等指标进行分析。通过单因素和多因素logistics回归对各项指标进行分析,从而筛选出来独立预测因素。将经过分析确定为独立预测因素的相关指标纳入模型绘制列线图,建立尿酸结石的预测模型,为诊断尿酸结石提供参考。方法:回顾性分析2020年1月至2021年6月于常州市第二人民医院就诊通过各种方法获得结石样本的患者的临床资料。根据纳入与排除标准共纳入病例521例。通过傅里叶红外光谱分析法对结石样本进行成分分析,根据结石成分对病例进行分组,其中61例根据成分分入尿酸结石组,460例根据成分分入非尿酸结石组。通过电子病例系统,获取患者的一般临床资料、血液、尿液、及影像学检查结果。其中患者的年龄为20-95岁;男性377例(72.4%)、女性144例(27.6%);BMI≥24(超重)264例(50.4%)、BMI<24(非超重)257例(49.6%);结石部位:上尿路结石465例(89.3%)、下尿路结石56例(10.7%);发作情况:初发370例(71.0%)、复发151例(29.0%);结石的CT值128-1823HU;尿液PH值5-8;血尿酸87-697μmol/L;血糖情况:高血糖132例(25.3%)、非高血糖389例(74.7%)。通过SPSS26.0进行单因素logistics回归分析与多因素logistics回归分析。根据单因素logistics回归分析结果确定尿酸结石的影响因素,将这些对于尿酸结石有影响的因素纳入多因素logistics回归确定独立预测因素。基于多因素logistics回归分析的结果获得的独立预测因素,运用Rstudio绘制列线图,通过一致性指数(concordance index,C-index)及其95置信区间(confidence interval,CI)来评价模型的预测能力。结果:本研究总共取得521例结石样本,根据结石成分分析结果显示其中61例为尿酸结石,460例为非尿酸结石,尿酸结石发生率11.7%,非尿酸结石发生率为88.3%。单因素logistics回归分析显示年龄、BMI、结石部位、结石的CT值、尿液PH值、血尿酸值、血糖是尿酸结石的影响因素。多因素logistic回归显示年龄(OR=1.052,95%CI:1.025-1.079,P<0.001)、BMI(OR=2.069,95%CI:1.062-4.301,P=0.033)结石的CT值(OR=0.0.996,95%CI:0.995-0.997,P<0.001)、尿液PH值(OR=0.117,95%CI:0.050-0.274,P<0.001)、血糖(OR=0.334,95%CI:0.171-0.653,P=0.001)是尿酸结石的独立预测因素,应用上述5个指标绘制列线图,C指数为0.879(95%CI:0.832-0.925)。结论:年龄、BMI、结石的CT值、尿液PH值、血糖是尿酸结石的独立预测因素。基于以上独立预测因素绘制的列线图具有较好的准确度,有助于提高尿酸结石的早期诊断能力,从而采取更加合适的诊疗方案。
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