基于无创诊断指标构建乙型肝炎肝硬化上消化道出血的预测模型研究

摘要

目的 探讨乙型肝炎（以下简称乙肝）肝硬化患者发生上消化道出血的危险因素，并建立无创预测模型。方法 回顾性分析2019年1月—2022年12月山西医科大学第一医院收治的142例乙肝肝硬化患者的临床资料，利用Lasso回归筛选出有效预测因子，基于Logistic回归算法建立列线图预测模型，通过Bootstrap重抽样法对模型进行内部验证，采用受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线（CA）和决策曲线分析（DCA）评价模型，并将结果可视化。结果 142例乙肝肝硬化患者发生上消化道出血100例。经Lasso回归筛选的最佳建模指标为：性别、血红蛋白、中性粒细胞百分比、血糖、脾脏长径、门静脉内径。ROC曲线显示，列线图模型的敏感性为96.0%，特异性为83.0%,ROC曲线下面积为0.969(95%CI:0.946,0.993)，高于终末期肝病模型（MELD）评分的0.592(95%CI:0.487,0.698)和肝功能Child-Turcotte-Pugh(CTP)评分的0.623(95%CI:0.509,0.738);CA曲线提示模型的预测概率与实际概率具有较高的吻合度；DCA曲线提示使用列线图模型能够使患者净获益增加。结论 本研究基于性别、血红蛋白、中性粒细胞百分比、血糖、脾脏长径、门静脉内径构建的列线图模型预测效能较好，具有良好的临床应用价值。

关键词

乙型肝炎 / 肝硬化 / 上消化道出血 / 预测模型

基金资助

北京肝胆相照基金会“2022年度人工肝专项基金”（No:iGandanF-1082022-RGG005）