乙型肝炎肝纤维化列线图预测模型的构建与评估

摘要

目的 建立乙型肝炎肝纤维化列线图预测模型并验证其诊断效能。方法 收集2010年1月至2022年6月在我院进行肝活检的1 032例乙型肝炎患者的临床资料，随机分为训练组和验证组。在训练组中通过单因素分析及LASSO回归提取出有统计学意义的变量，进一步通过多因素Logistic回归确定乙型肝炎患者肝纤维化的独立危险因素，并构建列线图预测模型。采用ROC曲线和校准曲线评估预测模型的诊断效能，采用决策曲线分析列线图模型的临床实用性；采用ROC曲线、净重新分类指数(net reclassification index, NRI)及综合判别改善指数(integrated discrimination improvement, IDI)比较新建立的联合模型与APRI、FIB-4、TE之间预测能力的准确性。结果 多因素Logistic回归分析提示，TE、血小板计数、白蛋白/球蛋白、凝血酶原活动度、甲胎蛋白、门静脉流速、脾脏厚径是乙型肝炎患者发生肝纤维化的独立危险因素(P<0.05)。列线图模型在训练组及验证组人群的ROC曲线下面积分别为0.886、0.866,同时该模型在训练组和验证组中均具有良好的校准度和临床实用性；列线图模型比APRI、FIB-4及单独TE参数模型的预测能力均有所改善(P<0.001)。结论 本研究建立起一个相对准确的乙型肝炎肝纤维化预测模型，血清及影像学指标联合TE可提升预测模型的诊断效能。

关键词

乙型肝炎 / 肝纤维化 / 列线图 / 预测模型

基金资助

十三五传染病国家科技重大专项(2018ZX10723203-004-004)