LASSO联合Cox回归构建结缔组织病相关间质性肺病的远期预后模型

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背景及目的准确的风险评估对于结缔组织病相关间质性肺病(connective tissue disease-associated interstitial lung disease,CTD-ILD)患者的管理举足轻重。在本研究中,我们使用机器学习模型开发了一种预测CTD-ILD患者3年和5年死亡率的列线图。此外,我们还将评估间质性肺病-年龄-性别-生理(ILD-gender-age-physiology,ILD-GAP)模型在国内 CTD-ILD 患者人群的预后预测效能。方法以2011年2月至2018年7月至郑州大学第一附属医院诊治的CTD-ILD患者为研究对象,并根据纳入和排除标准严格筛选入组患者。使用最小绝对值收敛和选择算子-Cox比例风险回归模型(the least absolute shrinkage and selection operator-Cox’s proportional hazards model,LASSO-Cox)筛选出最佳预测变量并生成列线图。通过自举重采样(bootstrap-resampling)验证进行内部验证。最后,通过似然比检验(likelihood ratio testing,LRT)、一致性指数(Harrell’concordance index,Harrell’s C-index)、综合判别改善指数(integrated discrimination improvement,IDI)、重分类改善指标(net reclassification improvement,NRI)和决策曲线分析来评估列线图和ILD-GAP模型的预测性能。结果最终,本研究共连续纳入675例CTD-ILD患者,中位随访时间为50(下、上四分位数为38,65)个月,随访期间共158例患者死亡(死亡率23.4%)。经特征选择,最终确定了 9个与CTD-ILD患者预后相关的变量,包括:年龄(Age)、血清白蛋白(Albumin)、天冬氨酸转氨酶(Aspartatetransaminase)、类风湿性关节炎(Rheumatoid arthritis)、右心室直径(Right ventricular diameter)、右心房面积(Right atrial area)、免疫抑制剂的使用(Immunosuppressive agents)、一氧化碳弥散量占预计值的百分比(The percent predicted values of diffusion capacity of lung for carbon monoxide,DLco%Pred)和胸部高分辨率计算机断层扫描显示蜂窝状改变(Honeycombing)。通过整合这些变量生成了一个预测CTD-ILD患者预后的列线图(即3ARIDH模型),基于似然比检验、Harrell的C指数(3ARIDH模型为0.767,ILD-GAP模型为0.652)和校准图的评估,3ARIDH模型提供了比ILD-GAP模型更好的死亡率估计效能。与ILD-GAP模型相比,3ARIDH模型还显著提高了预测3年(IDI为0.137,NRI为0.294)和5年(IDI为0.136,NRI为0.325)CTD-ILD患者死亡率的能力。此外,决策曲线分析显示3ARIDH模型与ILD-GAP模型相比,3ARIDH模型在临床上更为实用。结论1.年龄、类风湿关节炎、一氧化碳弥散量占预计值的百分比、右心室直径、右房面积、蜂窝肺改变、免疫抑制剂的使用、天冬氨酸氨基转移酶及血清白蛋白是影响CTD-ILD患者预后的独立因素;2.我们通过使用机器学习模型开发了预测CTD-ILD患者3年和5年死亡率的3ARIDH模型,且该模型在评估CTD-ILD患者死亡风险方面优于ILD-GAP模型。
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