前列腺癌的危险因素及列线图预测模型的构建

目的 基于前列腺癌的危险因素,构建前列腺癌危险因素列线图预测模型,为筛选出前列腺癌高危人群提供预测工具。方法 选取2019年9月-2021年9月在新疆医科大学第一附属医院泌尿外科经病理学诊断的182例前列腺癌患者和218例非前列腺癌患者,分析其一般临床资料筛选出前列腺癌的危险因素,通过危险因素构建列线图预测模型,采用一致性指数（C-index）、校准图和ROC曲线对该模型的一致性和预测准确性进行评估。结果 文化程度、户籍、癌症家族史、前列腺特异性抗原、游离前列腺抗原/结合前列腺抗原（F/T）比值、糖尿病、吸烟史、饮酒史是前列腺癌的影响因素（P<0.05）。基于上述8个危险因素构建列线图预测模型,C-index为0.915(95%CI 0.887～0.943)。校准图显示该模型的预测患病情况和实际患病情况之间具有较高的一致性。ROC曲线下面积为0.944(95%CI 0.924～0.964),显示本模型具有较准确的预测能力。结论 本研究构建的列线图预测模型有较准确的预测效能、临床价值高,对前列腺癌高危人群的筛选具有重要意义,有助于医师对患者做出较为准确的评估,可为前列腺癌患者个体化...     

老年维持性血液透析患者脑血管事件的风险预测列线图模型研究

目的 探讨老年维持性血液透析患者发生脑血管事件的影响因素，并构建相关风险预测列线图模型。方法 回顾性分析在成都市第二人民医院行维持性血液透析治疗的273例老年患者的临床资料，并根据患者透析期间有无发生脑血管事件将其分为发生组（n=38）和未发生组（n=235），比较二组患者的临床资料，采用Logistic回归分析法分析老年维持性血液透析患者发生脑血管事件的影响因素，并建立风险预测列线图模型。结果 Logistic回归分析结果显示，高血压、透析龄长、血钙、C反应蛋白（CRP）和血尿酸（UA）水平高均是老年维持性血液透析患者发生脑血管事件的危险因素（P<0.05）。基于以上5项危险因素建立预测老年维持性血液透析患者脑血管事件发生风险的列线图模型，并对该模型进行内外部验证，结果显示列线图模型预测老年维持性血液透析患者发生脑血管事件的曲线下面积（AUC）值为0.847，且校准曲线提示列线图模型的校正曲线和理想曲线的一致性良好。结论 高血压、透析龄长、血钙、CRP和UA水平高是老年维持性血液透析患者发生脑血管事件危险因素，基于以上5个因素构建的列线图模型能较好预测老年维持性血液透析患者脑血...     

有创机械通气患者发生急性肾损伤的危险因素分析及列线图风险预测模型构建

目的 探讨有创机械通气患者发生急性肾损伤（AKI）的危险因素并构建列线图风险预测模型。方法 选取2020年7月至2022年6月在浙江省人民医院重症医学科行有创机械通气的患者445例为研究对象,根据机械通气后7 d内是否发生AKI,分为AKI组182例和非AKI组263例。采用单因素和多因素logistic回归分析有创机械通气患者发生AKI的危险因素,并构建列线图风险预测模型。结果 多因素logistic回归分析显示,体外循环术后、液体过负荷、高降钙素原（PCT）、高尿酸、高气道峰压均是有创机械通气患者发生AKI的独立危险因素（均P<0.05）。列线图风险预测模型的一致性指数为0.808(95%CI:0.765～0.851);利用Bootstrap法进行验证,ROC曲线提示模型具有良好区分度,AUC=0.816(95%CI:0.773～0.858);Calibration校准曲线显示列线图预测结果与实际发生结果之间具有良好的一致性;临床决策曲线显示预测模型具有良好的净获益率;Hosmer-Lemeshow拟合优度检验提示列线图风险预测模型预测值与实际观测值之间差异无统计学意义（P&...     

血液透析患者发生高磷血症风险预测模型的构建与评估

目的 分析尿毒症患者血液透析期间发生高磷血症的危险因素,构建列线图模型,并验证模型的预测效果。方法选取2019年1月~2022年5月在三峡大学第一临床医学院(宜昌市中心人民医院)规律血液透析的患者为研究对象,收集其血液透析的临床资料,经最小绝对收缩和选择算子(Lasso)回归、十折交叉验证法获得高磷血症最佳危险预测因子子集,并采用多因素Logistic回归分析确定高磷血症的危险预测因子,建立预测模型。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、C指数、校准曲线图和决策曲线分析来评估预测模型的预测能力、区分度、校准和临床实用性。结果共纳入200例血液透析患者,发生磷高磷血症166例,发生率为83%。多因素Logistic回归分析结果显示,甲状旁腺素、血肌酐、转铁蛋白饱和度为血液透析患者发生高磷血症的独立危险因素。基于以上影响因素建立列线图模型,构建的列线图预测模型预测尿毒症患者血液透析期间发生高磷血症的曲线下面积为0.824(95% CI:0.750~0.897),经内部验证C指数可达到0.784,具有良好的区分度与一致性。结论 基于尿毒症患者血液透析期间发生高磷血症的危险因素建立列线图预测模型,可为临床医生评估血液透析患者高磷血症发生率提供理论依据,具有临床指导价值。     

老年急性肺损伤患者列线图预后模型的构建

目的：探讨影响老年急性肺损伤（ALI）患者预后的独立危险因素,建立预测其死亡风险的列线图模型。方法：分别收集MIMIC-III数据库325例与温州医科大学附属第一医院138例ALI患者临床资料,采用单因素、多因素logistic回归分析筛选出预测死亡的危险因素,并构建预测短期可能死亡的列线图模型。结果：多因素logistic回归分析发现入院首日最低收缩压降低、血乳酸和凝血酶原时间（PT）升高等均为老年ALI患者死亡危险因素（均P＜0.05）;通过上述变量构建列线图模型,内部验证列线图ROC曲线下面积（AUC）为0.712（95%CI=0.656～0.767）,外部验证列线图AUC为0.753（95%CI=0.671～0.836）,内部与外部校准曲线均接近标准曲线。结论：本列线图模型可用于老年ALI患者预后评估,且具有良好的校准度与区分度。     

Wilson病脂代谢异常患者发生肝纤维化的列线图预测模型的建立与验证

目的 建立并验证Wilson病（WD）脂代谢异常患者发生肝纤维化的列线图预测模型。方法 回顾性收集2018年12月～2021年12月就诊于安徽中医药大学第一附属医院脑病科的500例WD脂代谢异常患者的临床资料,并将其分为建模人群和验证人群。在建模人群中通过LASSO回归、多因素Logistic回归分析筛选出WD脂代谢异常患者发生肝纤维化的独立危险因素,并对其建立列线图预测模型。采用受试者工作特征曲线（ROC）的曲线下面积（AUC）、校准曲线和决策曲线分别在建模人群和验证人群中对列线图预测模型进行内外部验证以判断其区分度、校准度和临床实用性。结果 甘油三酯、总胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇和载脂蛋白B为WD脂代谢异常患者发生肝纤维化的独立危险因素（P<0.05）。列线图预测模型在建模人群和验证人群中均具有良好的区分度、校准度和临床实用性。结论 本研究所建立的列线图预测模型具有较高的准确性,可方便地用于WD脂代谢异常患者发生肝纤维化的早期识别和风险预测。     

胰十二指肠切除术术后出血列线图预测模型的建立和验证

目的 分析胰十二指肠切除术（PD）术后出血的危险因素,构建预测PD术后出血的列线图模型。方法 回顾性分析2017年1月—2023年1月494例在南昌大学第二附属医院行PD患者的临床资料。将2017年1月—2020年12月收集的376例患者作为训练集,2021年1月—2023年1月118例患者作为验证集。通过单因素分析、Lasso回归分析和多因素一般Logistic回归分析筛选预测因素并构建列线图预测模型。通过受试者工作特征曲线下面积（AUC）、校正曲线和决策曲线分析（DCA）评估模型的鉴别能力、一致性和临床效果。结果 多因素一般Logistic回归分析结果显示,血管重建、术后胰瘘、术后胆瘘、腹腔感染和白蛋白为PD术后出血的独立风险因素（P <0.05）。由上述因素构建列线图预测模型在训练集的AUC为0.870（95% CI：0.820,0.920）,验证集AUC为0.799（95% CI：0.691,0.907）,提示模型诊断效能较好,在训练集和验证集中绘制出的校正曲线与标准曲线较为接近,提示模型一致性较好。绘制的DCA曲线也表明了明显的正向净收益。结论 通过血管重建、术后胰瘘、术后胆瘘和腹腔感染和白蛋白构建的列线图预测模型能够很好识别出PD术后出血的高风险患者,具有很好的临床应用价值。     

自体动静脉内瘘维持性血液透析患者腹主动脉钙化预测模型的构建

目的 利用临床常见资料构建自体动静脉内瘘(AVF)维持性血液透析患者发生腹主动脉钙化(AAC)的列线图预测模型。方法 选取2019年1月—2022年10月山东大学齐鲁医院血液净化中心的维持性血液透析患者175例,依据其是否发生AAC分为AAC组(140例)和非AAC组(35例),收集所有患者一般资料和相关实验室检查信息以构建列线图预测模型。结果 AAC组血压、维持透析时间、Hb、红细胞压积(HCT)较非AAC组更高(P<0.05)。依据Lasso回归分析筛选出年龄、患有糖尿病、BMI、舒张压、维持透析时间、Hb、甲状旁腺激素(PTH)、白蛋白(Alb)、总铁结合力(TIBC)构建了发生AAC的列线图预测模型,ROC下面积(AUC)为0.84[95%CI(0.76, 0.89)],模型精准率为0.96。决策曲线(DCA)提示使用该模型能够使患者获益度增加,校准曲线(CA)提示该模型预测结果与实际结果一致性良好。结论 基于Lasso回归筛选预测变量构建AVF维持性血液透析患者发生AAC的列线图预测模型,该模型有良好的准确率和区分度,为维持性血液透析患者血管钙化管理提供参考依据。     

基于系统性炎症指标构建的列线图可预测心力衰竭患者的不良结局

目的 基于系统性炎症指标,构建列线图评估心力衰竭患者不良结局的风险。方法 回顾性分析2017年6月~2019年6月在重庆医科大学附属第一医院心血管内科住院的430例心力衰竭患者的临床资料。将患者按照7∶3比例随机分为建模组（n=286）和验证组（n=144）,采用COX回归分析筛选心力衰竭预后的危险因素,并构建列线图。使用校准曲线评估列线图的预测准确性,使用决策曲线分析（DCA）和 Kaplan-Meier 曲线评估列线图的临床实用性。结果 多因素COX回归分析结果显示,年龄（P=0.03）、体质量指数（BMI,P=0.002）、纽约心功能分级（NYHA分级,P<0.001）、高血压（P=0.004）、淋巴细胞计数（P<0.001）、血小板淋巴细胞计数（PLR,P=0.007）、中性粒细胞淋巴细胞计数（NLR,P<0.001）和系统炎症反应指数（SIRI,P<0.001）是心力衰竭的独立预后因子。利用这些预后危险因素构建列线图,结果显示其预测性能良好：在建模组和验证组中,列线图C指数分别为0.719 (95% CI: 0.680~0.758)和0.732 (95% CI: 0.693~0.771)。校准曲线显示,该模型在预测HF患者的不良结局方面（心血管再入院或全因死亡）具有较好的一致性。结论 联合系统性炎症指标和传统危险因素构建的列线图在HF患者不良结局预测方面性能良好。     

中、重度脑外伤继发性急性肾损伤列线图预测模型的构建

目的构建中、重度脑外伤继发性急性肾损伤列线图预测模型以指导临床。方法回顾2017年2月至2020年3月浙江省人民医院收治的457例中、重度脑外伤患者临床资料,根据是否发生急性肾损伤（AKI）将患者分为AKI组与非AKI组,比较两组患者住院期间死亡、28d病死率、肾脏替代治疗情况。采用多因素logistic回归分析筛选AKI危险因素,并使用筛选出的危险因素建立AKI列线图预测模型,应用AUC检验模型预测效果。结果457例中、重度脑外伤患者中83例发生AKI,发生率为18.16%,AKI组住院期间死亡、28d病死率、肾脏替代治疗发生率均高于非AKI组,差异均有统计学意义（均P＜0.05）;多因素logistic回归分析显示,年龄、基础肌酐（Scr）水平、急性生理与慢性健康评估II（APACHEII）评分、甘露醇使用量、急性呼吸衰竭是影响中、重度脑外伤继发性AKI发生的独立危险因素（均P＜0.05）;将独立危险因素构建列线图模型,AUC为0.799,校准曲线为斜率接近于1的直线,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验字2=7.982,P=0.435。结论基于影响中、重度脑外伤继发性AKI的危险因素即年龄、基础Scr水平、APACHEII评分、甘露醇使用量、急性呼吸衰竭构建的列线图预测模型具有良好的区分度与准确度,对防治中、重度脑外伤患者继发性AKI的发生具有一定指导意义。     

基于磁共振脂肪定量技术IDEAL-IQ的列线图模型在预测早期骨量丢失中的价值

目的 探讨基于MRI迭代最小二乘法水脂分离定量技术（IDEAL-IQ）序列的列线图模型在预测早期骨量丢失中的诊断效能。方法 收集同时行双能X线骨密度仪（DXA）测定和腰椎MRI IDEAL-IQ序列检查的被试59例,应用DXA分别测定L1~4椎体的骨密度值,利用IDEAL-IQ序列中FF图测量相应的FF值。根据DXA结果将59例分为骨量正常组（n=23）和低骨量组（n=36）。应用两样本t检验比较2组椎体的FF值,通过ROC曲线评估诊断效能;使用多因素logistic回归筛选预测骨量丢失的独立因素,构建可视化列线图预测模型并评估其预测效能。结果 骨量正常组和低骨量组椎体FF值分别为（38.84±6.75）%、（51.96±7.65）%,经ROC曲线分析FF值鉴别骨量正常组和低骨量组的AUC为0.797,敏感度、特异度分别为73.91%、80.56%;多因素logistics回归分析显示FF值、年龄以及BMI指数是预测早期骨量丢失的独立因素。列线图模型AUC为0.954（95%CI：0.806-0.957）,校正曲线显示预测概率与实际概率具有良好的一致性。决策曲线分析（DCA）显示列线图模型较之于单一的FF值鉴别模型,体现出更高的净获益。结论 IDEAL-IQ序列能够反映椎体骨髓脂肪含量,而联合FF值、年龄以及BMI的列线图模型可进一步提高预测效能,并为临床早期骨量丢失的预测提供一种可视化手段。     

基于术前Fbg、PAR与CA199构建结直肠癌患者预后预测的列线图模型

目的：基于术前纤维蛋白原（fibrinogen,Fbg）、血小板/白蛋白（platelet to albumin ratio,PAR）及糖类抗原199(carbohydrate antigen 19-9,CA199)构建结直肠癌患者预后的列线图预测模型。方法：回顾性纳入我院行结直肠癌（colorectal cancer,CRC）手术的323例患者,收集患者的术前检验指标及相关临床病理资料,并根据受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）计算出的cut-off值,分为Fbg、PAR高低表达组,单因素及多因素COX比例风险模型筛选独立预后因素,构建列线图预测模型,评价预测价值。结果：通过ROC曲线得出Fbg、PAR的cut-off值分别为2.80、6.05。多因素COX回归分析结果示：Fbg、PAR、CA199、TNM分期、分化程度为影响CRC患者预后的独立危险因素（P<0.05）,将Fbg、PAR、CA199联合构建出风险评分并纳入列线图中,训练集及验证集ROC中曲线下面积（area under the curve,...     

基于列线图的高血压患者大脑中动脉动脉瘤的破裂风险预测

目的：探讨高血压患者大脑中动脉（MCA）动脉瘤破裂的危险因素,并构建列线图预测模型。方法：回顾性收集2009年1月至2020年6月合并高血压的MCA动脉瘤住院患者的临床及影像资料。所有患者均行CT血管成像（CTA）检查,并测量动脉瘤的形态学参数。采用多因素Logistic回归分析高血压患者MCA动脉瘤破裂的独立危险因素,并构建列线图预测模型,应用受试者工作特征曲线（ROC）的曲线下面积（AUC）评估模型的诊断效能。结果：本研究最终纳入254例合并高血压的MCA动脉瘤患者。多因素Logistic回归分析结果显示,性别（OR =2.277,P =0.022）、纵横比（OR =10.270,P ＜0.001）、不规则形态（OR =4.747,P ＜0.001）和动脉瘤位置（OR =3.161,P =0.001）是高血压患者MCA动脉瘤破裂的独立危险因素。列线图预测模型具有良好的诊断效能（AUC=0.866）,预测准确度为82.68%。结论：纵横比、不规则形态、位置和性别是高血压患者MCA动脉瘤破裂的独立危险因素;基于列线图预测高血压患者MCA动脉瘤的破裂风险具有可行性,为临床个性化诊疗提供可视化依据。     

COPD机械通气病人谵妄发生风险的列线图预测模型构建与评估

目的分析影响慢性阻塞性肺疾病（COPD）机械通气病人谵妄发生的危险因素,建立列线图预测模型并进行评估。 方法回顾性分析2018年1月至2019年8月收治的COPD机械通气病人382例临床资料,按照病人是否发生谵妄分为谵妄组与非谵妄组,采用单因素与多因素logistic回归模型筛选影响COPD机械通气病人发生谵妄的危险因素,将各危险因素纳入R软件建立列线图预测模型,采用ROC曲线下面积评估模型的区分度并进行拟合优度检验。 结果COPD机械通气病人谵妄发生率为29.58%（113/382）;多因素logistic回归分析显示,APACHEⅡ评分（OR=1.075,95% CI:1.008~1.146）、使用镇静药（OR=2.013,95% CI:1.185~3.420）、使用身体约束（OR=2.673,95% CI:2.673~5.362）、机械通气时间（OR=1.134,95% CI:1.064~1.207）、住ICU时间（OR=1.154,95% CI:1.075~1.239）均为影响COPD机械通气病人谵妄发生的独立危险因素（P < 0.05~P < 0.01）;基于影响谵妄发生的相关危险因素建立列线图预测模型并进行评估,ROC曲线下面积为0.859（95% CI:0.813~0.904）;列线图校准曲线斜率接近1;模型拟合较好（χ2=4.73,P>0.05）。 结论基于影响COPD机械通气病人谵妄发生的危险因素建立的列线图预测模型具有良好区分度与一致性,可为预防COPD机械通气病人谵妄的发生提供一定指导价值。     

基于SEER数据库建立和验证甲胎蛋白阴性肝细胞癌患者癌症特异生存期的列线图

目的：探讨甲胎蛋白（AFP）阴性肝细胞癌（HCC）患者预后相关因素,构建列线图以预测患者生存时间。方法：回顾性分析监测、流行病学和最终结果 （SEER）数据库提取的2 064例AFP阴性HCC患者数据,将所有患者按7∶3比例随机分为训练集和内部验证集,以湖南省中西医结合医院101例AFP阴性HCC患者作为外部验证集。将单因素Cox回归分析结果纳入多因素分析,采用多因素Cox分析获得AFP阴性HCC患者的独立危险因素,构建AFP阴性HCC患者癌症特异生存（CSS）预后列线图。采用时间依赖受试者工作特征曲线（ROC）、校准图和决策曲线分析（DCA）评估列线图的预测效能和临床实用性。将列线图所得总分进行风险分层,比较列线图和美国癌症联合委员会（AJCC）分期系统的风险区分程度。结果：采用多因素Cox回归分析筛选出10个独立危险因素,构建AFP阴性HCC患者3、4和5年CSS预后列线图,包括患者年龄、病理分级、手术情况、放疗情况、化疗情况、肺转移情况、肿瘤大小、肿瘤T分期、肿瘤M分期和婚姻状况。3、4和5年时间依赖ROC曲线下面积（AUC）,训练集分别为0.807 (95%CI:0.786～0...     

早发急性ST段抬高型心肌梗死患者预后风险列线图模型的构建与验证

目的：分析早发ST段抬高型心肌梗死(ST-segment elevated myocardial infarction,STEMI)患者的危险因素,并建立预测早发STEMI患者术后主要心血管不良事件(major adverse cardiac events,MACE)发生风险的列线图模型。方法：选取2017年 1 月—2018 年 12 月在南京医科大学附属淮安第一医院诊断为早发 STEMI 并行经皮冠状动脉介入术(percutaneous coronary intervention,PCI)治疗的166例患者为研究对象,并随访24个月,依据MACE的发生情况,分为MACE组(62例)与非MACE组 (104例)。利用LASSO回归与Cox回归分析筛选危险因素,并构建列线图预测模型。通过受试者工作特征曲线(receiver opera- ting characteristic curve,ROC)、临床决策曲线(decision curve analysis,DCA)、校准曲线等评估模型的效能,并通过Bootstrap法自抽样验证模型的稳定性。结果：LASSO 回归与 Cox 回归结果表明中性粒细胞明胶酶相关脂质运载蛋白(neutrophil gelatin- ase associated lipocalin,NGAL)、肌酐、发生 AMI 至梗死相关动脉开通的时间、左室射血分数(left ventricular ejection fraction, LVEF)、梗死相关动脉为早发STEMI患者术后发生MACE的重要危险因素(P ＜ 0.05),利用这5个预测指标构建了列线图预测模型。在PCI术后6、12、24个月,模型的ROC曲线下面积分别为0.95(95% CI：0.89~1.00)、0.94(95% CI：0.80~0.99)、0.87(95% CI： 0.82~0.93),均大于单个危险因素;Calibration校准曲线接近理想曲线;DCA曲线显示列线图预测模型在0.25~1阈值概率范围内的表现更好。结论：本研究根据早发STEMI患者PCI术后发生MACE的危险因素构建了列线图预测模型,经Bootstrap内部验证后,该预测模型具有较好的效能与稳定性,能够较为准确地预测早发STEMI患者PCI术后6、12、24个月MACE的发生风险。这有助于针对早发STEMI高危患者进行个体化干预治疗,改善其预后。     

构建妇科恶性肿瘤术后小腿肌间静脉丛血栓预测模型

目的 分析妇科恶性肿瘤患者术后发生小腿肌间静脉丛血栓（muscular calf vein thrombosis,MCVT）的危险因素,构建列线图预测模型并进行验证。方法 回顾性分析2021年1月至12月于温州医科大学附属第一医院行手术治疗的262例妇科恶性肿瘤患者的相关资料,根据术后是否发生MCVT分为血栓组（n=46）和非血栓组（n=216）。统计分析妇科恶性肿瘤患者术后发生MCVT的危险因素,构建列线图预测模型并验证其预测效能。结果 Logistic多因素回归分析结果显示,术后高热（>38.5℃）、年龄、术中出血量,D-二聚体为妇科恶性肿瘤患者术后发生MCVT的独立危险因素（P<0.05）,根据多因素分析结果构建的列线图预测模型Hosmer-Lemeshow检验结果显示,模型拟合度良好（χ2=5.028,P=0.755）,受试者操作特征曲线下面积（area under the cure,AUC）为0.864,95%置信区间：0.808～0.920,校准图显示实际曲线和理想曲线接近。结论 妇科恶性肿瘤术后小腿肌间静脉丛血栓列线图预测模型具有较好的预测效能,可为临床上识别妇科恶性肿瘤术后MCVT高危患者,尽早给予预防和治疗提供参考。     

2型糖尿病周围神经病变风险的列线图预测模型研究

背景2型糖尿病周围神经病变（DPN）患病率高、危害性大,目前尚无有效的治疗方法。目的探讨DPN的危险因素,旨在建立并验证一种辅助临床预测DPN患者的可视化评价工具。方法收集2010—2019年在新疆医科大学第一附属医院就诊的15 020例2型糖尿病（T2DM）患者,按照3∶1的比例将患者随机分为训练组（n =11 265）和验证组（n=3 755）。收集患者的一般资料和生化资料。通过Lasso回归分析筛选独立预测因子,在此基础上利用多因素Logistic回归分析进一步探讨并建立列线图预测模型,并由验证组评估DPN列线图预测模型的可行性。最后,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）对预测模型的鉴别能力、准确性和临床实用性进行评估。结果15 020例T2DM患者中,无DPN患者8 887例,DPN患者6 133例。Lasso回归结合多因素Logistic回归分析结果显示,年龄〔OR=1.034,95%CI（1.031,1.039）〕、糖尿病视网膜病变（DR）〔OR=11.881,95%CI（10.756,13.135）〕、糖尿病病程〔OR=1.070,95%CI（1.061,1.078）〕、糖化血红蛋白（HbA1c）〔OR=1.237,95%CI（1.209,1.266）〕、高密度脂蛋白（HDL）〔OR=0.894,95%CI（0.877,0.901）〕是T2DM患者发生DPN的影响因素（P<0.05）。利用上述变量建立列线图预测模型。训练组中列线图预测模型预测DPN发生的AUC为0.858〔95%CI（0.851,0.865）〕,验证组中列线图预测模型预测DPN发生的AUC为0.852〔95%CI（0.840,0.865）〕。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示出较好的拟合度（P>0.05）。DCA显示当患者的阈值概率为0~0.9,使用列线图预测模型预测DPN风险的净收益更高。结论本研究成功建立并验证一种高精度的列线图预测模型（预测变量包括年龄、DR、糖尿病病程、HbA1c、HDL）,有助于提高DPN高危患者的早期识别和筛选能力。     

个体化预测前列腺癌患者癌因性疲乏列线图风险模型

目的 探讨前列腺癌患者癌因性疲乏（cancer-related fatigue,CRF）发生的危险因素,建立CRF风险预测模型。方法 收集2018年7月至2021年12月厦门市海沧医院诊治的329例前列腺癌患者,应用单因素和Logistic多因素回归分析筛选CRF高危因素,采用R软件绘制列线图模型并验证其效能。结果 前列腺癌患者的CRF发生率38.9%：多因素分析结果表明,年龄、抑郁、雄激素剥夺疗法、放疗、化疗是CRF发生的独立危险因素。CRF列线图模型受试者工作特征曲线下面积0.750（95%CI：0.694～0.806）,校正曲线表明预测曲线和实际曲线基本一致,Hosmer-Lemeshow检验结果为χ2=8.959,P=0.256。决策曲线分析显示该模型具有较高的净收益。结论 本研究构建的列线图具有良好的预测效能,能够有效判断前列腺癌CRF的高危人群并及早制定预防措施。     

维持性血液透析患者透析中低血压发生的列线图预测模型构建与评估

目的 分析影响维持性血液透析患者透析中发生低血压的风险因素,构建列线图预测模型并评估其价值。方法收集387例接受维持性血液透析治疗患者的一般资料,分析影响维持性血液透析患者透析中发生低血压的危险因素,在此基础上构建列线图预测模型,并以校准曲线及ROC曲线评估模型的校准度及区分度,建立决策曲线(DCA)评估其临床使用价值。结果 低白蛋白水平、高血β2-微球蛋白(β2MG)、高全段甲状旁腺激素(iPTH)及合并糖尿病为影响维持性血液透析患者透析中低血压发生的独立危险因素(均P <0.05);纳入白蛋白、血β2MG、iPTH、合并糖尿病4个因素,以R软件构建维持性血液透析患者透析中低血压发生的列线图预测模型,ROC曲线下面积为0.941(特异性、敏感性分别为78.53%,99.87%)。校准曲线与实际曲线重合良好,提示模型校准度较好。高风险阈值在0.5～1.0时该模型预测持续性透析患者透析中低血压的发生是合理的,此时患者净获益率较高。结论 由低白蛋白水平、高血β2MG、高iPTH及合并糖尿病构建的列线图模型校准度及区分度较好,具有一定的临床应用价值。