基于红细胞分布宽度与白蛋白比值的PD严重程度列线图预测模型构建和验证

摘要

目的 探讨外周血红细胞分布宽度与白蛋白比值（RAR）与帕金森病（PD）及其严重程度的关联，构建用于预测PD病情严重程度的列线图模型。方法 采用回顾性病例对照研究，连续纳入2021-01—2025-10于郑州市中心医院神经内科就诊的原发性PD患者263例为病例组，并匹配382例年龄、性别相仿的健康体检者为对照组。采用Hoehn-Yahr（H-Y）分期将PD患者分为早期组（H-Y 1～2.5期）和中晚期组（H-Y 3～5期）。通过多因素Logistic回归分析识别PD严重程度的独立影响因素，并基于显著变量构建列线图预测模型，采用AUC、Hosmer-Lemeshow检验及Bootstrap法评估模型性能。结果 与对照组相比，PD患者年龄更大，RAR和RDW水平更高，BMI、血清白蛋白、红细胞计数、血红蛋白及淋巴细胞计数更低（P<0.05）。中晚期PD患者病程更长、UPDRSⅢ评分更高、RAR水平更高，炎症与营养相关指标异常更显著（P<0.05）。多因素Logistic回归分析显示，病程、UPDRSⅢ评分和RAR升高是PD进展至中晚期的独立危险因素。据此构建的列线图模型具有良好的区分度（AUC=0.844,95%CI:0.797～0.890）、校准度（Hosmer-Lemeshow χ²=12.845 ,P=0.117）及临床净收益，Bootstrap内部验证证实其预测稳定性良好。结论 基于RAR、UPDRSⅢ评分和病程构建的列线图模型可有效预测PD患者的病情严重程度，具有良好的临床价值。

关键词

帕金森病 / 红细胞分布宽度与白蛋白比值 / 疾病严重程度 / 预测模型 / 列线图

基金资助

河南省医学科技攻关计划项目（编号：LHGJ20250686）