【摘 要】
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目的 筛选肝硬化伴自发性细菌性腹膜炎(spontaneous bacterial peritonitis,SBP)的影响因素,建立肝硬化伴SBP的诊断模型.方法 收集重庆A、B两家三甲医院2015年7月至2019年12月肝硬化患者7461例,根据患者住院期间是否发生SBP分为SBP组(1173例)和非SBP组(6288例).随机抽取A院70%(3776例)患者作为训练集,剩余30%(1619例)作为内部验证集,B院患者(2066例)作为外部验证集.通过单因素分析和Logistic回归分析筛选变量,建立Lo
【机 构】
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400016重庆,重庆医科大学医学信息学院;400038重庆,陆军军医大学(第三军医大学)全科医学系
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目的 筛选肝硬化伴自发性细菌性腹膜炎(spontaneous bacterial peritonitis,SBP)的影响因素,建立肝硬化伴SBP的诊断模型.方法 收集重庆A、B两家三甲医院2015年7月至2019年12月肝硬化患者7461例,根据患者住院期间是否发生SBP分为SBP组(1173例)和非SBP组(6288例).随机抽取A院70%(3776例)患者作为训练集,剩余30%(1619例)作为内部验证集,B院患者(2066例)作为外部验证集.通过单因素分析和Logistic回归分析筛选变量,建立Logistic回归、随机森林、决策树、XGBoost和优化Logistic回归模型.在内部验证和外部验证中,比较并验证模型对肝硬化伴SBP的诊断价值.结果 机器学习算法均提示指标失代偿(OR=5.354,95%CI:3.770-7.803),淋巴细胞百分比(OR=0.951,95%CI:0.939-0.962)、总胆红素(OR=1.003,95% CI:1.002-1.004、C反应蛋白是否异常(OR=1.626,95%CI:1.310-2.017)、国际标准化比值(OR=1.346,95%CI:1.091-1.681)、前白蛋白(OR=0.990,95%CI:0.987-0.993)、终末期肝病模型评分(model for end stage liver disease,MELD)(OR=1.038,95%CI:1.015-1.063)为显著性因素,优化Logistic内部验证的AUC为0.860,灵敏度0.872,特异度0.719;外部验证的AUC为0.818;灵敏度为0.662,特异度为0.812.经过delong test检测优化Logistic回归模型和其余模型的AUC差异无统计学意义.结论 基于机器学习算法建立的肝硬化合并SBP风险预测模型具有较高的诊断价值,其中优化Logistic回归模型的诊断效能在内部验证和外部验证中均表现良好,可为临床诊断SBP提供参考.
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