Ⅰ~Ⅲ期胃癌病人癌结节形成风险因素分析并构建列线图预测模型

目的 分析Ⅰ~Ⅲ期胃癌病人癌结节发生的危险因素，构建并验证能够辅助临床预测癌结节发生的可视化评价工具。方法 回顾性分析2015年9 月至2018年9月郑州大学附属肿瘤医院普外科收治的870例Ⅰ~Ⅲ期胃癌病人的临床资料，在R软件下按照3∶1 的比例使用简单随机抽样将病人分为训练集（n=654）和验证集（n=216）。通过 Lasso 回归分析筛选独立预测因素，利用多因素 Logistic 回归分析进一步探讨并建立列线图预测模型，并由验证集评估预测癌结节发生列线图预测模型的可行性；分别采用受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）、校正曲线和决策曲线分析（DCA）对预测模型的区分度、准确度和临床实用性进行评估。结果 870例病人中，癌结节阳性病人121例，阴性病人749例，癌结节阳性病人在总生存率和无病生存率方面均劣于阴性病人，差异有统计学意义（P<0.05）。Lasso 回归结合多因素Logistic回归分析结果显示，肿瘤大小（OR=1.363，95%CI 1.172-1.584）、CEA（OR=1.041，95%CI 1.004-1.078）、CA19-9（OR=1.007，95%CI 1.003-1.011）、pT分期（OR=2.229，95%CI 1.397-3.557）和pN分期（OR=1.639，95%CI 1.271-2.113）是胃癌病人发生癌结节的独立危险因素（P均<0.05）。利用上述变量构建列线图预测模型在训练集中预测癌结节发生的AUC为0.865（95%CI 0.826-0.904），验证集中为0.858（95%CI 0.783-0.912）。在验证集和训练集中校准曲线均显示出较好的拟合度。训练集和验证集DCA的结果显示阈值概率在1%~99%时使用该模型预测癌结节发生风险的净收益更高。结论 用肿瘤大小、CEA、CA19-9、pT和pN分期构建列线图预测模型，有助于提高发生癌结节高危胃癌病人的识别和筛选能力。     

日间经皮肾镜碎石取石术患者延迟出院的危险因素分析和列线图构建

目的探讨日间经皮肾镜碎石取石术（PCNL）患者延迟出院的危险因素,并构建风险预测列线图。 方法回顾性审查370例日间PCNL患者的电子病历,根据患者是否在24 h内出入院,将其分为延迟出院组（61例）和正常出院组（309例）。采用单因素分析比较两组的一般资料、术后1 h生命体征和血液学指标。通过Logistic回归分析确定延迟出院的危险因素,绘制列线图以预测延迟出院的风险,应用校准曲线评估列线图的内部校准性能。 结果370例患者中有61例（16.5%）出现延迟出院,18例（4.9%）住院时间超过48 h。Logistic回归分析显示年龄>65岁（OR：3.992,95%CI：1.792~8.892,P=0.001）、通道数量（OR：3.139,95%CI：1.548~6.367,P=0.002）、术中严重出血（OR：12.207,95%CI：2.761~53.973,P=0.001）、术后1 h体温>38℃（OR：4.623,95%CI：1.445~14.789,P=0.010）、中性粒细胞比率>75%（OR：1.951,95%CI：1.008~3.777,P=0.047）和钾<3.5 mmol/L（OR：5.469,95%CI：1.641~18.226,P=0.006）是日间PCNL患者延迟出院的独立危险因素。延迟出院预测模型的ROC曲线下面积为0.784,通过危险因素构建的列线图具有良好的区分度和准确性。 结论基于年龄、通道数量、术中严重出血、术后感染和低钾血症构建的延迟出院风险预测列线图预测性能良好,可帮助医护人员快速识别术后延迟出院高风险患者,以便尽早实施医疗干预。     

个体化预测老年急性胆囊炎患者发生术后感染的风险列线图模型的建立

目的 探讨个体化预测老年急性胆囊炎患者发生术后感染的风险列线图模型的建立。方法 回顾性分析2018年1月至2019年12月因急性胆囊炎于眉山市人民医院行胆囊切除术治疗的233例老年患者的临床资料,分别使用单因素法和多因素Logistic回归法分析术后感染的独立危险因素。然后用筛选出的独立危险因素建立列线图预测模型,并对模型的预测性及准确度进行验证。结果 年龄≥70岁（OR 3.032,95%CI 1.289～7.132）、糖尿病（OR 3.321,95%CI 1.452～7.599）、肝硬化（OR 2.543,95%CI 1.004～6.438）、胆囊结石（OR 9.051,95%CI 1.833～44.687）、胆囊周边积液（OR 3.264,95%CI 1.428～7.459）及白细胞计数＞10×10⁹/L（OR 3.873,95%CI 1.673～8.966）是老年急性胆囊炎患者发生术后感染的独立危险因素。基于以上6项独立危险因素,建立相关列线图预测模型,并对该模型进行验证,内部验证和外部验证的C-index指数分别为0.782和0.735。校正曲线分析显示,训练集和验证集的校正曲线和理想曲线拟合均较好,预测值同实测值均基本一致。ROC曲线分析显示,训练集和验证集的曲线下面积（AUC）分别为0.852（95%CI 0.821～0.883）和0.838（95%CI 0.812～0.864）,说明本次列线图模型具有良好的预测精准度。结论 年龄≥70岁、糖尿病、肝硬化、胆囊结石、胆囊周边积液及白细胞计数＞10×10⁹/L是老年急性胆囊炎患者发生术后感染的独立危险因素,相关列线图模型的建立对临床筛查高危人群和制定针对性防治措施具有指导意义,临床应用价值较高。     

肝移植术后早期感染危险因素分析及预测

目的探讨肝移植术后早期(≤1个月)感染发生的危险因素并建立列线图预测模型。 方法回顾性分析2016年1月至2020年12月宁波大学附属李惠利医院肝移植中心200例同种异体肝移植受者临床资料。根据纳入和排除标准共收集181例受者的人口学数据、临床资料和病原菌检测结果,根据术后早期是否发生感染分为感染组(n＝96)和非感染组(n＝85)。分析受者术后早期感染菌群分布特点和相关危险因素,构建列线图并评价其拟合度、区分度和临床实用性。正态分布计量资料采用独立样本t检验比较,不符合正态分布计量资料采用Mann-Whitney U检验比较。分类变量采用χ²检验或Fisher确切概率法。采用Logistic回归分析进行多因素分析。采用R语言(4.1.2)软件rms包构建列线图模型,并通过Bootstrap自抽样法对模型进行内部验证;采用Hosmer-Lemeshow检验、校准曲线、受试者工作特征(ROC)曲线下面积、一致性指数(C指数)及临床决策曲线分析来评价列线图的校准度、区分度及临床实用性。P<0.05为差异有统计学意义。 结果纳入研究的181例受者中,肝移植术后早期感染发生率为53.0%(96/181),96例感染组受者共检出病原菌132株,以革兰阴性菌最为常见(42.4%)。受者术后2周内感染发生率最高(70.8%,68/96),感染常见部位为肺部和血行感染。多因素Logistic回归分析结果显示,受者女性(OR＝4.235,95%CI：1.577～11.370)、MELD评分≥20(OR＝3.742,95%CI：1.296～10.805)、Chlid-Pugh分级C级(OR＝3.346,95%CI：1.263～8.862)、术后呼吸机使用时间(OR＝1.036,95%CI：1.009～1.063)是肝移植术后早期感染的独立危险因素。根据上述独立危险因素建立列线图预测模型,经Bootstrap法进行内部验证,Hosmer-Lemeshow检验无统计学意义(χ²＝7.236,P>0.05),校正曲线贴近于理想曲线,预测模型与观测值具有较好的拟合度。C指数和ROC曲线下面积均为0.800(95%CI：0.735～0.865),模型具有良好的区分度。模型临床决策曲线在较广的阈值概率范围内(0.2～1.0),高于采用单一危险因素预测,显示该模型具有临床实用性。 结论肝移植受者性别、MELD评分、Child-Pugh分级和术后呼吸机使用时间是移植术后早期感染的独立危险因素,列线图对移植术后早期感染的预测效果良好。     

基于自主呼吸停止预测的潜在脑死亡供者的早期识别

目的本研究旨在构建预测神经重症患者在脑损伤后72 h内出现自主呼吸停止的Nomogram模型,用于潜在脑死亡供者的早期识别。方法2017年10月至2019年1月期间,前瞻性纳入中山大学附属第一医院收治的神经重症患者,以创伤性颅脑损伤和自发性脑出血为主,动态记录评估脑损伤的相关参数;其中2017年10月1日至2018年5月31日期间数据用于构建训练集,2018年6月1日至2019年1月31日期间数据用于构建验证集。以脑损伤后72 h内出现自主呼吸停止作为时间兴趣点和分组因素,单因素和多因素分析与自主呼吸停止相关的因素,然后构建Nomogarm预测模型,最后在验证集中对Nomogarm预测模型进行验证。结果依据纳入标准,共127例患者纳入研究;65例进入训练集,62例进入验证集。在训练集中,经单因素和多因素分析显示:中线结构移位(OR=4.56,95%CI:1.87~19.21),环池消失(OR=4.83,95%CI:1.35~16.34),咳嗽反射(OR=3.82,95%CI:1.15~12.42),脑室内出血(OR=3.16,95%CI:1.53~14.52)和血Na⁺<125 mmol/L(OR=3.06,95%CI:1.53~13.44)是与神经重症患者在脑损伤后72 h内出现自主呼吸停止的相关因素,然后以相关因素构建Nomogram预测模型。在训练集和验证集中,神经重症患者72 h内出现自主呼吸停止率的预测C指数分别为0.81(95%CI:0.76~0.85)和0.80(95%CI:0.75~0.83)。进一步统计分析显示评分140分,160分和170分是危险分界点,其中140分,160分和170分在72 h内自主呼吸停止的概率分别为30.1%,65.6%和93.4%。结论基于脑损伤评估参数构建的Nomogram模型,能预测神经重症患者自主呼吸停止发生的时间,可用于潜在脑死亡供者的早期识别,结果有待进一步外部数据验证。     

慢性肾衰竭患者发生抗生素脑病的预测模型的建立和评价

目的探讨慢性肾衰竭(CRF)患者发生抗生素相关性脑病(AAE)的危险因素，并建立预测模型。 方法回顾性分析784例CRF患者的临床资料，所有患者均使用了抗生素治疗，根据患者有无发生AAE，分为AAE组(103例)和非AAE组(681例)，将两组患者有统计学意义的临床指标纳入Logistic回归分析，得出AAE发生的独立危险因素并建立预测模型，并使用列线图展示模型。采用ROC曲线、校准曲线判定该模型的区分度及校准度，使用Bootstrap法对模型进行内部验证。 结果多变量Logistic回归分析显示，年龄大(OR 1.033, 95%CI: 1.012～1.054)、低血浆白蛋白(OR 0.852, 95%CI：0.802～0.905)、低GFR(OR 0.963, 95%CI：0.940～0.988)、单用β-内酰胺酶抑制剂复方制剂类抗生素(OR 3.827, 95%CI：1.528～9.584)、两种或两种以上抗生素联用(OR 2.913, 95%CI：1.187～7.149)以及抗生素未减量使用(OR 0.343, 95%CI: 0.212～0.553)均为CRF患者发生AAE的独立影响因素。列线图模型的ROC曲线下面积为0.808(95%CI：0.770～0.846)，内部验证C-统计量0.808。 结论本研究建立的预测模型可对临床上早期识别CRF患者的AAE风险及实施预防性措施提供一定参考价值。     

原发性IgA肾病与非IgA系膜增生性肾小球肾炎的临床病理分析

目的 比较原发性IgA肾病与非IgA系膜增生性肾小球肾炎（non-IgA mesangial proliferative glomerulonephritis,non-IgA MsPGN）的临床及肾脏病理改变特点.方法 选择我科经肾活检确诊的原发性IgA肾病患者（A组）和non-IgA MsPGN患者（B组）进行临床与病理资料对比分析.结果 A、B组的性别、前驱上呼吸道感染诱因、起病时伴发高血压、镜下血尿、血肌酐无统计学差异（P＞0.05）.B组较A组起病年龄小,起病时伴发肉眼血尿比率低,肾病综合征发生率高,血IgG水平低,差异均有统计学意义（P＜0.05）.A组肾小球、肾小管间质、肾小动脉病理改变发生率高于B组（P＜0.05）,IgM、C3沉积、系膜区电子致密物沉积、大块状致密物、足细胞微绒毛化、肾小球基底膜分层发生率均较B组高（P＜0.01）.结论 IgA肾病与non-IgA MsPGN在临床表现、病理改变上存在明显差异,IgA肾病较non-IgA MsPGN病理损伤重.     

Development and validation of a predictive model for the differential diagnosis of diabetic nephropathy and non-diabetic renal disease in patients with type 2 diabetes mellitus

Objective To develop and validate a predictive model for the differential diagnosis of diabetic nephropathy (DN) and non-diabetic renal disease (NDRD) in patients with type 2 diabetes mellitus. Methods A retrospective study with patients with type 2 diabetes who underwent renal biopsy in the First Affiliated Hospital of Zhengzhou University from February 2012 to January 2015 was conducted. The dataset was randomly split into development (70.0%) and validation (30.0%) cohorts. Baseline predictors for model development was selected by using univariable and multivariable logistic regression. The model's performance in the two cohorts, including discrimination and calibration, was evaluated by the C-statistic, calibration curve and the P value of the Hosmer-Lemeshow test. Results Among the 931 patients with type 2 diabetes, 478 cases (51.3%) diagnosed as DN alone, 214 cases (23.0%) as NDRD alone and 239 cases (25.7%) as DN plus superimposed NDRD (MIX). Among NDRD and MIX patients, membranous nephropathy was the most common pathological type, followed by IgA nephropathy. The variables selected in the final predictive model were age, duration of diabetes, diabetic retinopathy, systolic blood pressure, hemoglobin, fasting blood glucose, glycosylated hemoglobin, cystatin C. The model performed well with good discrimination and calibration. The C-statistics were 0.913(95%CI 0.892-0.935) in the derivation cohort and 0.897(95%CI 0.876-0.919) in the validation cohort. The model had the best P value of 0.934 of the Hosmer-Lemeshow test. Conclusions A simple predictive model with high accuracy is constructed for predicting the presence of NDRD and MIX for type 2 diabetic patients. The nomogram can be used as a decision support tool to provide a non-invasive method for differential diagnosis of DN and NDRD, which may help clinicians assess the risk-benefit ratio of kidney biopsy for type 2 diabetic patients with renal impairment.     

胰腺腺鳞癌临床病理特征分析及预后模型建立

目的 探讨胰腺腺鳞癌（ASCP）病人临床病理特征对术后预后的预测价值。方法 回顾性分析2012年10月至2019年9月海军军医大学附属长海医院肝胆胰腺外科行根治性切除术的126例ASCP病人的临床病理资料和随访资料。分析不同Ki-67指数病人的预后差异，采用最小P值法确定Ki-67指数的截断值（40%）。对临床病理特征进行单因素和多因素分析以确定预后影响因素，并依此建立列线图 （Nomogram）预后模型，并使用决策曲线分析法（DCA）进行评估。结果 高Ki-67指数组脉管癌栓阳性病人的比例高于低Ki-67指数组（P=0.005）。单因素分析显示，肿瘤分化程度、肿瘤直径、T分期、N分期、脉管癌栓和Ki-67指数与ASCP病人术后生存相关；多因素分析显示，肿瘤分化程度、肿瘤直径、N分期与Ki-67指数均为ASCP病人术后独立预后预测因素，据此建立Nomogram预后预测模型，内部验证的C-index为0.714（95%CI 0.663-0.765），高于TNM分期预后模型（C-index=0.581，95%CI 0.523-0.639），在预测总生存时间方面表现出良好的准确性。DCA 同样显示 Nomogram 预后模型较 TNM分期预后模型具有更高的临床获益。结论 低分化、肿瘤直径>4 cm、N分期（N1+N2）、Ki-67指数＞40%的ASCP病人术后预后不良，据此建立的Nomogram预后模型较TNM分期预后模型具有更高的准确性及临床获益。     

血脂与IgA肾病患者肾脏预后的相关性研究

目的了解原发性IgA肾病(IgAN)血脂异常患者的临床、病理特征，探讨血脂对IgAN肾脏预后的影响。 方法回顾性分析2000年1月1日至2018年12月31日在我院肾活检确诊的原发性IgAN患者的资料，随访截止2020年1月1日，随访的终点事件是终末期肾病(ESRD)或估算的肾小球滤过率(eGFR)下降≥50%，未达终点事件者随访最少1年。按肾活检时的基线血脂水平并根据血脂异常诊断标准，将IgAN患者分为血脂异常组(450例)及血脂正常组(331例)，血脂异常组包括高胆固醇组(高TC组)、高甘油三酯组(高TG组)、高低密度脂蛋白组(高LDL组)及低高密度脂蛋白组(低HDL组)4个单一指标亚组。参照IgAN牛津分型进行病理评分，Logistic回归和Cox回归模型分析影响IgAN患者预后的风险因素，采用Kaplan-Meier生存曲线比较血脂异常组和血脂正常组IgAN患者生存率的差异。 结果血脂异常组年龄、身体质量指数(BMI)、血压、血肌酐、血尿酸、尿蛋白定量高于血脂正常组，而血白蛋白、eGFR低于血脂正常组(P<0.05)。根据牛津分型评分，与其它组比较，低HDL组IgAN患者的肾小管间质病变程度更重(P<0.05)。Logistic回归分析提示，年龄大(OR 1.044，95%CI：1.023～1.066，P<0.001)、高平均动脉压(OR 1.025，95%CI：1.008～1.043，P＝0.004)、低血红蛋白(OR 0.963，95%CI：0.950～0.976，P<0.001)、高TG(OR 1.008，95%CI：1.005～1.010，P<0.001)、低HDL(OR 0.546，95%CI：0.311～0.959，P＝0.035)、高24 h尿蛋白定量(OR 1.185，95%CI：1.039～1.352，P＝0.011)和高牛津分型T评分(OR 9.115，95%CI：5.297～15.685，P<0.001)是IgAN基线肾功能下降的风险因素。多因素Cox回归模型分析结果显示，低血红蛋白(OR 0.965，95%CI：0.949～0.980，P<0.001)、低基线eGFR(OR 0.984，95%CI：0.973～0.996，P＝0.008)、高24 h尿蛋白定量(OR 1.151，95%CI：1.043～1.271，P＝0.005)、高牛津分型T评分(OR 1.680，95%CI：1.033～2.732，P＝0.036)和高TG(OR 1.177，95%CI：1.038～1.334，P＝0.011)是IgAN肾脏不良预后的风险因素。Kaplan-Meier生存曲线分析显示，随访血脂异常组IgAN患者的肾脏中位生存时间显著短于血脂正常组(χ²＝8.316，P＝0.004)。 结论HDL与肾小管间质病变相关，高TG是IgAN肾脏预后不良的风险因素，临床上应加强对IgAN患者的血脂监测。     

507例2型糖尿病合并慢性肾脏病患者肾活检的临床病理特点

目的 总结和分析糖尿病肾病(diabetic kidney disease,DKD)与非糖尿病肾病(non-diabetic kidney disease,NDKD)患者临床病理特点,为临床2型糖尿病合并慢性肾脏病患者肾活检指征提供循证医学证据.方法 通过南方医科大学南方医院大数据库收集2002年2月至2018年6月在该院接受肾活检的2型糖尿病合并慢性肾脏病患者,并根据肾活检结果将其分为DKD组和NDKD组(包括DKD合并NDKD),比较两组间临床表现及病理类型特点,并采用Logistic回归模型分析DKD和NDKD患者的相关因素.结果 共纳入507例患者,DKD患者114例(22.5%),NDKD患者393例(77.5%).病理表现:NDKD的最常见病理类型为膜性肾病(30.0%)和IgA肾病(19.1%),其中有5.6%患者为DKD合并NDKD.临床表现:与NDKD组患者相比,DKD组患者有更长的糖尿病史(>1年,76.3%比36.1%,P<0.001),更易发生糖尿病视网膜病变(42.1%比4.8%,P< 0.001),24h尿蛋白量更高[3.69(1.70,6.74)g比2.21 (0.91,4.97)g,P<0.001],血肌酐更高[117.5 (85.8,194.5) μmol/L比89.0 (68.0,143.8) μmol/L,P<0.001],血红蛋白更低[(105.07±20.85) g/L比(124.41±25.02) g/L,P=0.002],胆固醇更低[(5.69±1.87) mmol/L比(6.43±2.75) mmol/L,P=0.001].Logistic回归分析显示,糖尿病史(OR=4.162,95%CI 1.717~10.098,P=0.002)、较高收缩压(每增加1 mmHg,OR=1.028,95%CI 1.011~1.045,p=0.001)、降压药服用史(OR=3.141,95%CI 1.496~6.591,P=0.002)、糖尿病视网膜病变(OR=5.561,95%CI2.361~13.100,P<0.001)、较高糖化血红蛋白(每增加1%,OR=1.680,95%CI1.333~2.118,P<0.001)是DKD的相关因素,而血尿(OR=2.781,95%CI 1.334~5.798,P=0.006)和较高血红蛋白(每增加1g/L,OR=1.022,95%CI1.008~1.037,P=0.002)则为NDKD的相关因素.结论 DKD与NDKD之间的临床表现及病理类型存在差异,糖尿病病史、眼底检查、大量蛋白尿、降压药服用史、较高的糖化血红蛋白水平对DKD的诊断有较好的预测作用,而血尿和较高的血红蛋白水平对NDKD的诊断有一定指导意义.糖尿病合并慢性肾脏病患者行肾活检的指征需根据各临床表现综合分析.     

脓毒症急性肾损伤短期预后个体化预测模型列线图的建立及验证

目的分析脓毒症并发急性肾损伤患者（SA-AKI）短期不良预后的影响因素，建立个体化预测SA-AKI患者短期不良预后风险的列线图模型。 方法选取2017年1月1日至2019年6月1日重庆市梁平区人民医院急诊重症监护室收治的SA-AKI患者共363例为研究对象，通过电话或门诊复查等方式随访，并根据患者30 d内预后分为存活组（251例）和死亡组（112例）。采用单因素和多因素Logistic回归分析SA-AKI患者30 d死亡的影响因素，利用R软件建立预测SA-AKI短期不良预后的列线图模型。 结果单因素分析显示年龄（Z =-3.268、P = 0.005）、真菌感染（χ² = 12.318、P = 0.002）、APACHE Ⅱ得分（t = 9.587、P = 0.001）、SOFA得分（t = 6.328、P = 0.001）、未及时诊断AKI（χ² = 12.587、P = 0.001）、抗凝血酶Ⅲ（Z =-8.332、P = 0.001）和AKI分期（Z =-7.009、P = 0.001）7个因素可能是脓毒症急并发性肾损伤患者在30 d内死亡的相关危险因素。多因素Logistic回归分析显示：年龄（65～79岁：P = 0.041、OR = 3.573、95%CI：1.054～12.112；> 79岁：P = 0.028、OR = 3.681、95%CI：1.215～11.984）、真菌感染（P = 0.018、OR = 4.684、95%CI：1.356～15.367）、APACHE Ⅱ评分（P = 0.001、OR = 1.265、95%CI：1.164～1.532）、SOFA评分（P = 0.001、OR = 1.291、95%CI：1.117～1.532）、抗凝血酶-Ⅲ（60%～80%：P = 0.001、OR = 1.291、95%CI：1.117～1.532；< 60%：P = 0.001、OR = 15.329、95%CI：4.387～55.321）和AKI分期（2期：P = 0.022、OR = 2.998、95%CI：1.039～8.325；3期：P = 0.001、OR = 9.367、95%CI：5.235～22.327）均为SA-AKI患者30 d内死亡的独立影响因素。对列线图模型进行验证，其初始一致性指数（C-index）为0.943，经1 000次的模型内部验证后一致性指数（C-index）为0.945，校正曲线显示该列线图模型具有良好的区分度及一致性，可为SA-AKI患者的预后评估提供针对性指导。 结论基于年龄、真菌感染、APACHE Ⅱ评分、SOFA评分、抗凝血酶-Ⅲ和AKI分期6个因素为SA-AKI的独立影响因素，构建个体化预测SA患者并发KAI风险的列线图模型，可较为准确地预测SA-AKI患者短期不良预后发生的风险。     

Discriminant analysis of clinical markers before renal biopsy in patients with IgA nephropathy

Discriminant analysis of clinical markers before renal biopsy in patients with IgA nephropathy is described. Sixty eight patients with IgA nephropathy (IgA nephropathy group) and 66 patients with other chronic glomerulonephritis (non-IgA nephropathy group) were examined. The discriminant analysis was applied to separate those two groups by using twenty clinical parameters as well as binding capacity of serum IgA to the glomeruli of renal specimens. Binding of serum IgA of patients to the glomeruli obtained from patients with IgA nephropathy was performed using avidin-biotin immunofluorescence. Among twenty clinical markers, the levels of serum IgA and creatinine, and degree of microhematuria in IgA nephropathy group were significantly higher than those in non-IgA nephropathy group Furthermore, the positive incidence of serum IgA binding of IgA nephropathy group was significantly higher than that of serum IgA binding of non-IgA nephropathy group. The correct classification rate were 79.10% using five clinical markers including serum IgA, microhematuria, serum C4, quantitation of proteinuria and degree of proteinuria. It is indicated that the levels of serum IgA and the binding of serum IgA to the glomeruli were considered to be major markers for clinical diagnosis of patients with IgA nephropathy It was concluded that the discriminant analysis before renal biopsy was useful for diagnosis of IgA nephropathy.     

儿童腺病毒肺炎严重程度预测列线图的构建及验证

目的开发一款用于指导临床准确评估儿童腺病毒肺炎严重程度的列线图模型,并进行验证。方法采用回顾性、横断面临床观察法,纳入2019年8月至2021年8月于徐州医科大学附属徐州儿童医院诊断为腺病毒肺炎患儿共128例为研究对象,均符合儿童腺病毒性肺炎诊断和治疗指南(2019版)的标准;住院期间参照社区获得性肺炎诊断标准分为重症组(50例)和非重症组(78例),比较两组患儿的性别、年龄、体重、是否早产、发热持续时间、体温峰值、有无基础疾病、血清白细胞计数、中性粒细胞和淋巴细胞百分比、C-反应蛋白(CRP)、乳酸、白细胞介素(IL)-6、乳酸脱氢酶(LDH)、降钙素原(PCT)、CD4^(+)T和CD8^(+)T淋巴细胞百分比、CD4^(+)/CD8^(+)T、CD16^(+)CD56^(+)和CD19^(+)T淋巴细胞百分比、有无混合感染。采用LASSO回归法对危险因素进行降维处理,采用多因素Logistic回归分析筛选独立危险因素,根据回归系数(β)绘制列线图预测模型。采用受试者工作曲线(ROC)计算模型预测重症腺病毒肺炎(SAP)曲线下面积(AUC),Hosmer-Lemeshow检验评估模型的拟合优度,Calibration曲线和Decision曲线评估模型的一致性和获益性。结果与非重症组比较,重症组患儿发热持续时间延长[5.2(3.0,8.5)dvs.2.9(1.0,5.0)d:Z=8.326、P<0.001]、IL-6[45.6(35.4,56.9)pg/mlvs.30.2(25.2,38.6)pg/ml:Z=15.326,P<0.001]和LDH水平[452.6(385.6,523.4)U/Lvs.365.9(302.1,445.2)U/L:Z=9.625、P<0.001]升高、CD4^(+)T[31.2(27.8,34.2)%vs.35.5(33.2,38.9)%:Z=7.526,P<0.001]和CD4^(+)/CD8^(+)T水平[1.2(1.0,1.4)vs.1.4(1.1,1.6):Z=5.230、P=0.004]下降、混合感染率增多[46.0%(23/50)vs.19.2%(15/78):χ^(2)=10.460、P=0.001]。LASSO回归共筛选出4个具有非零系数特征的变量,即发热持续时间、IL-6浓度、CD4^(+)T淋巴细胞百分比和混合感染。多因素Logistic回归分析显示,发热持续时间(OR=3.125、95%CI:2.565~3.896、P<0.001)、IL-6浓度(OR=2.012,95%CI:1.428~2.639、P<0.001)、CD4^(+)T淋巴细胞百分比(OR=0.369、95%CI:0.124~0.678、P=0.009)和混合感染(OR=1.457、95%CI:1.124~1.895,P=0.001)均为SAP的独立危险因素。建立列线图模型总分160分,ROC显示列线图预测SAP的AUC值为0.852(95%CI:0.779~0.901,P<0.001)。Hosmer-Lemeshow检验值为0.786,提示模型拟合优度较高。Calibration曲线和Decision曲线显示模型一致性和获益性尚可。结论影响儿童腺病毒肺炎严重程度的主要因素有发热持续时间、IL-6浓度、CD4^(+)T淋巴细胞百分比和混合感染,以此开发的列线图预测模型来评估SAP,操作简单、可视化效果强,有较高的效能和拟合优度,一致性和获益性尚好,具有较好的临床应用价值。     

基于SEER数据库建立小肝癌患者远处转移预测模型

目的 建立可有效预测小肝癌患者远处转移风险的列线图。方法 从SEER（Surveillance,Epidemiology,and End Results）数据库提取2010年1月至2016年12月诊断的5 595例小肝癌患者的临床病理资料,采用随机数字法按7:3分为训练组（n=3 915）和验证组（n=1 680）。对训练组采用单因素及多因素Logistic回归分析筛选影响远处转移的独立危险因素并构建小肝癌患者远处转移预测模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线及校正曲线评估模型的预测准确性,采用决策曲线评价列线图的临床效用。结果 训练组多因素Logistic分析显示婚姻状况（HR 1.541,95%CI 1.182~2.010,P=0.001）、癌结节数目（HR 2.005,95%CI 1.483~2.710,P<0.001）、T分期（HR 2.076,95%CI 1.176~3.664,P=0.012）、N分期（HR 7.753,95%CI 5.349~11.238,P<0.001）、病理分化程度（HR 1.706,95%CI 1.098~2.652,P=0.018）、甲胎蛋白（HR 1.830,95%CI 1.313~2.550,P<0.001）是小肝癌远处转移的独立危险因素。训练组、验证组中ROC曲线下面积（AUC值）分别为0.805（95%CI 0.778~0.832）和0.829（95%CI 0.791~0.868）,校准曲线表明预测值与实际值有良好的一致性,决策曲线显示模型有良好的临床效用。结论 基于SEER数据库建立小肝癌患者远处转移的预测模型具有良好的预测准度,有助于外科医师评估患者远处转移风险,从而为患者提供个体化的诊疗。     

术前临床指标对肝细胞癌患者微血管侵犯分级的预测价值

目的 通过对根治性肝切除患者术前临床指标综合分析构建术前预测模型,预测肝细胞癌（HCC）患者是否合并微血管侵犯（MVI）,并验证其预测效能。方法 对2017年3月至2022年6月在南京鼓楼医院肝胆外科收治的579例肝切除HCC患者的临床资料进行回顾性研究,根据手术时间顺序分为模型组279例和验证组300例。采用单因素与多因素Logistic回归分析术前临床指标影响MVI分级的独立危险因素,并建立预测评分模型,通过ROC曲线判断MVI的诊断价值,并在验证组中进行独立验证。结果多因素Logistic回归分析显示,肿瘤最大径>5 cm(OR=8.356,95%CI 3.950～17.675,P<0.001)、肿瘤数目为多个（OR=8.652,95%CI 3.213～23.302,P<0.001）、肿瘤包膜强化（OR=4.636,95%CI 2.266～9.483,P<0.001）及AFP>400μg/L(OR=8.938,95%CI 4.182～19.105,P<0.001)为MVI分级的独立危险因素。根据Logistic回归分析结果构建预测模型,ROC曲...     

基于术前MRI影像组学特征预测肝癌经肝动脉化疗栓塞治疗的反应性

目的 探索术前MRI影像组学特征预测肝细胞癌（hepatocellular carcinoma,HCC）对经肝动脉化疗栓塞（transcatheter arterial chemoembolization,TACE）治疗反应性的可行性。方法 回顾性收集2016年3月至2018年4月经临床或病理确诊、并在温州医科大学附属第五医院接受TACE治疗的中晚期HCC患者86例,采用随机数字表法分为训练组（n=59）及验证组（n=27）,基于ITK-SNAP软件在术前T2WI图像勾画肿瘤感兴趣区,使用GE AI-Kit软件提取影像特征;经最小绝对收缩与选择算子（LASSO）回归筛选最优的特征子集,并构建TACE反应性预测模型;利用受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线及决策曲线分析评价模型的诊断效能和临床应用价值。结果 共筛选出8个影像学特征与TACE反应性相关,并成功构建预测模型。训练组中,该模型的ROC曲线下面积（AUC）为0.838（95%CI 0.737～0.939）,灵敏度为74.1%,特异度为84.4%;在验证组中,AUC为0.794（95%CI 0.604～0.985）,灵敏度为75.0%,特异度为80.0%。校准曲线显示该模型在训练组和验证组的预测概率与实际概率拟合较好;决策曲线分析显示该模型在0.1～1.0的阈值范围内具有较高的净收益。结论 术前MRI T2WI图像影像组学特征可用于预测HCC的TACE 反应性,基于MRI T2WI图像影像特征的预测模型特异度和灵敏度较高。     

心脏瓣膜手术在院死亡风险预测模型及评分标准的建立

目的为提高心脏瓣膜手术围术期的安全性,建立我国心脏瓣膜手术在院死亡的风险预测模型及评分标准。方法纳入1998年1月1日至2008年12月31日于长海医院接受主动脉瓣置换术、二尖瓣置换术、二尖瓣成形术和二尖瓣＋主动脉瓣联合手术患者共4 032例的临床资料,其中男1876例（46.53%）,女2156例（53.47%）;年龄45.90±13.60岁。根据左侧房室瓣的手术部位,将患者分为二尖瓣手术组（n=1910）、主动脉瓣手术组（n=724）和二尖瓣＋主动脉瓣联合手术组（n=1398）3组;并将纳入患者的60%作为建模亚库（n=2418）,40%作为验证亚库（n=1 614）。采用单因素分析和多因素logistic回归分析建立模型,通过Hosmer-Lemeshow（H-L）卡方检验及受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线下面积评价模型预测校准度和鉴别效度,据模型中各危险因素的权重系数及其变量类型构建风险预测的评分标准。结果总在院病死率为4.74%（191/4032）。多因素logistic回归分析发现,三尖瓣关闭不全[OR=1.33,95%CI（1.071,1.648）]、主动脉瓣狭窄[OR=1.34,95%CI（1.082,1.659）]、慢性肺部疾病[OR=2.11,95%CI（1.292,3.455）]、左心室射血分数[OR=1.55,95%CI（1.081,2.234）]、术前危重状态[OR=2.69,95%CI（1.499,4.821）]、心功能分级（NYHA）[OR=2.75,95%CI（1.343,5.641）]、同期冠状动脉旁路移植术（CABG）[OR=3.02,95%CI（1.405,6.483）]以及术前最后一次血清肌酐水平[OR=4.16,95%CI（1.979,8.766）]为心瓣膜手术在院死亡的独立危险因子。各组预测校准度较好,H-L卡方检验P均〉0.05（建模亚库组：χ^2=1.615,P=0.830;验证亚库组：χ^2=2.218,P=0.200;二尖瓣手术组：χ^2=5.175,P=0.470;主动脉瓣手术组：χ^2=12.708,P=0.090;二尖瓣＋主动脉瓣手术组：χ^2=3.875,P=0.380）,而ROC曲线下面积均〉0.70[建模亚库组：0.757,95%CI（0.712,0.802）;验证亚库组：0.754,95% CI（0.701,0.806）;二尖瓣手术组：0.760,95%CI（0.706,0.813）;主动脉瓣手术组：0.803,95%CI（0.738,0.868）;二尖瓣＋主动脉瓣联合手术组：0.727,95%CI（0.668,0.785）]。成功建立风险预测的评分标准为：三尖瓣关闭不全（轻度1分、中度2分、重度3分）,主动脉瓣狭窄（轻度1分、中度2分、重度3分）,慢性肺部疾病3分,左心室射血分数（40%-50%2分3、0%-40%4分、〈30%6分）,术前危重状态3分,NYHA分级Ⅲ-Ⅳ级4分,同期CABG 4分以及术前最后一次血清肌酐水平〉110μmol/L5分。结论三尖瓣关闭不全等8个因素为影响我国心瓣膜手术在院死亡的独立危险因子,该模型具有良好的预测校准度和鉴别效度,通过该模型建立的评分标准对我国心瓣膜手术在院死亡的发生具有较好的预测性。     

Significance of levels of circulating IgA-class immune complex in discriminant analysis of patients with IgA nephropathy before renal biopsy

Discriminant analysis of clinical markers including circulating IgA-class immune complex (IgA-CIC) before renal biopsy in patients with IgA nephropathy is described. Fifty-six patients with IgA nephropathy (IgA nephropathy group) and 54 patients with other primary chronic glomerulonephritis (non-IgA nephropathy group) were examined. Discriminant analysis was applied to separate these two groups by using 21 clinical markers including levels of IgA-CIC. The levels of IgA-CIC in sera were measured by a solid-phase anti-C3 Facb enzyme immunoassay (EIA). Among these clinical markers, the levels of serum IgA, IgA-CIC and creatinine, and the degree of microhematuria in the IgA nephropathy group were significantly higher than those in the non-IgA nephropathy group. Contributions of IgA and IgA-CIC to the classification were very high and both had almost the same effect. The correct classification rate was 80.00% using five clinical markers: serum IgA, microhematuria, IgA-CIC, serum creatinine, and blood urea nitrogen. It was shown that the levels of serum IgA and IgA-CIC were major markers for the clinical diagnosis of patients with IgA nephropathy. It was concluded that discriminant analysis before renal biopsy was useful for the diagnosis of IgA nephropathy.     

PPI对PD-1抑制剂治疗肝细胞癌效果的影响—PSM分析联合Nomogram预后预测分析

目的 探讨质子泵抑制剂（PPI）对肝细胞癌（HCC）患者使用程序性细胞死亡蛋白-1（PD-1）抑制剂治疗的预后影响。方法 回顾性分析接受PD-1抑制剂治疗的148例HCC患者的临床资料，根据HCC患者PPI药物使用强度（PUD）的中位数将患者分为PPI高剂量组和低剂量组，研究PPI的使用对HCC患者总生存期（OS）的影响并分析其他可能影响生存和预后的独立危险因素，构建列线图（Nomogram）预测模型。结果 基线资料倾向性评分匹配（PSM）前，使用高剂量PPI（HR 2.32，95%CI 1.41～3.80，P=0.001）是影响接受PD-1抑制剂治疗的HCC患者OS的独立危险因素，生存曲线分析提示PPI高剂量组的HCC患者其生存时间较低剂量组短。PSM后，使用高剂量PPI（HR 2.57，95%CI 1.32～4.98，P=0.005）仍然是影响接受PD-1抑制剂治疗的HCC患者OS的独立危险因素。构建Nomogram模型预测HCC患者OS，其6、12和18个月的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.781、0.761和0.791。在预后预测方面，Nomogram预测模型与传统肿瘤分期系统相比表现出非劣势性。结论 接受PD-1抑制剂治疗的HCC患者使用高剂量PPI提示预后更差，结合包括PPI使用情况和临床特征建立的Nomogram模型对OS具有一定预测能力。