基于Logistic回归分析类风湿因子水平预测类风湿关节炎的临床价值及模型构建

摘要

目的：基于Logistic回归分析类风湿因子(RF)水平预测类风湿关节炎(RA)的临床价值及模型构建。方法：选取2024年1月至2025年10月南阳南石医院收治的RA患者80例作为研究组，另选取同期健康体检者55例作为对照组。比较两组RF、抗链球菌溶血素O(ASO)、C反应蛋白(CRP)、补体C3、补体C4和免疫球蛋白IgG、IgA、IgM、抗环瓜氨酸肽(CCP)抗体差异，将有差异项目纳入多因素Logistic回归分析，以筛选影响RA发生的独立危险因素，并据此构建RA风险预测模型，且绘制受试者工作特征(ROC)曲线，评估该模型的预测效能。结果：研究组RF、CRP、补体C3、补体C4和IgG、IgA、IgM水平、CCP抗体阳性率高于对照组，ASO水平低于对照组(P<0.05);经Logistic回归分析显示，RF、CRP、补体C3、补体C4和IgG、IgA、IgM、CCP抗体均是RA发生的危险因素，ASO是其保护因素(P<0.05);构建RA发生的预测模型，预测模型Y=1.068+0.319×RF+0.042×CRP-1.384×ASO+1.530×补体C3+1.456×补体C4+1.052×IgG+0.462×IgA+1.456×IgM+2.833×CCP抗体拟合优度较好，经ROC曲线分析显示，RA发生预测模型的AUC为0.958,预测RA发生的灵敏度为0.925,特异度为0.836,约登指数为0.761。结论：基于RF、CRP、ASO、补体C3、补体C4、IgG、IgA、IgM及抗CCP抗体构建的预测模型具有优异的拟合优度，能够准确预测RA发生，为临床治疗提供指导。

关键词

类风湿关节炎 / 类风湿因子 / Logistic回归模型 / 抗链球菌溶血素O