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基于经优化的logistic模型的微小病变型肾病诊断

2021-01-22张杏珍奚炜炜

中国医院统计 2020年6期
关键词:生物学分析模型

张杏珍 黄 坚 奚炜炜 应 俊

1 浙江大学医学院附属金华医院,321001 浙江 金华;2 浙江大学医学院附属邵逸夫医院肾内科,310016 浙江 杭州

微小病变型肾病(minimal change disease, MCD)是特发性肾病综合征(nephrotic syndrome, NS)的主要病因之一。其临床表现特点是产生大量的蛋白尿,并导致水肿以及血容量的减少。在成人中,MCD约占特发性NS患者的10%~15%[1]。值得注意的是,在1岁以下的儿童中,MCD是NS最常见的病因,约占80%;在青春期前后,随着其他肾小球疾病的发生,如膜性肾病,这一比例将会显著下降[2]。但与其他肾小球疾病相比,MCD患者出现NS的症状和体征要更快。目前,肾活检是肾实质疾病诊断、治疗管理和预后预测的金标准,为医生提供临床诊断和相关检测的信息,有助于提高对相关疾病的认识[3]。但肾活检的缺陷是,作为一种有创的侵袭性检查,有可能会引起并发症,比如出血或感染。此外,由于一些地区的医疗条件、诊断标准的制定或患者自身的身体情况等原因,部分患者并不能接受肾活检,从而导致无法及时诊断[4]。因此,迫切需要一种无创的数学模型来诊断MCD。

2018年,Zhu等收集798个肾病患者的相关数据,其中MCD患者47人,其它肾病患者751人,基于生物学参数,通过t检验与ROC分析进行参数筛选,并构建二元logistic模型,用以诊断MCD。作者认为,该方法建立的“总胆固醇+凝血酶时间”诊断模型可用于MCD的分类诊断[5]。尽管作者采用了一个很大的患者人群,但提出的模型因纳入参数个数过少,可能会因此降低了大样本的本来价值。本研究拟在该研究基础及标准上[5],更换新的参数筛选软件与方法,构建二元logistic模型,并用ROC分析与诊断准确度评价模型的诊断价值,用以更好更准确地无创诊断MCD。……

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