非动脉炎性前部缺血性视神经病变对侧眼发病的临床预测模型建立

摘要

目的 探讨非动脉炎性前部缺血性视神经病变(non-arteritic anterior ischemic optic neuropathy, NAION)对侧眼发病的危险因素，构建临床预测模型并进行评估。方法 选择2018年10月—2021年12月于河北医科大学第二医院眼病中心住院诊治的NAION患者151例，随访至2022年12月，获取其临床资料，统计对侧眼的发病情况。采用最小绝对收缩选择算子(least absolute shrinkage and selection operator, LASSO)回归分析方法和K折(本研究为10折)交叉验证来筛选预测因子，应用多因素Logistic回归分析建立预测模型。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线，Hosmer-Lemeshow检验，决策曲线分析(decision curve analysis, DCA)评价预测模型及临床实用度。结果 通过LASSO回归分析，从23个变量中确定了9个预测因子，即年龄(Age)、入院视力(V1)、脑梗死(急性缺血性卒中)(acute ischemic stroke, AIS)、糖尿病(diabetes mellitus, DM)、空腹血糖(fasting blood-glucose, FBG)、高血压(high blood pressure, HBP)、总胆固醇(total cholesterol, TC)、对侧眼有无埋藏性视盘玻璃膜疣(optic disc drusen, ODD)、杯盘比(cup/disc ratio, C/D)。用这9个预测因子构建的模型显示出良好的预测能力，ROC曲线下面积为0.85,Hosmer-Lemeshow检验(P=0.239)。DCA曲线表明，当模型中的患者的风险阈值在5%～94%之间时，可从此模型中获益，提示此模型具有较高的临床应用价值。结论 DM、HBP、TC、ODD和小C/D是NAION患者对侧眼发病的独立危险因素。年龄、入院视力、AIS和FBG水平与NAION对侧眼发病密切相关，据此建立预测模型具有良好的预测效能。

关键词

视神经病变,缺血性 / 危险因素 / 临床预测模型