论文部分内容阅读
目的:建立由常见的血清学指标构成的无创性诊断模型,评估其对慢性乙型肝炎肝纤维化的诊断价值并验证其指导抗病毒治疗的效能。方法:入组326例患者,按6:4随机分为建模组和验证组。对建模组和验证组间患者间的所有临床资料进行秩和检验分析。在建模组,经Mann-Whitney U秩和检验筛选出与显著肝纤维化相关的参数,应用二元logisitc回归分析建立无创性诊断模型。应用ROC曲线在建模组和验证组中判别该模型诊断价值。使用MedCalc软件比较该模型与经典模型APRI、FIB-4的诊断效能。最后,将入组的患者分为HBeAg阴性CHB组和HBeAg阳性CHB组,并利用ROC曲线验证模型的诊断效能。结果:1.1.对建模组和验证组一般临床资料进行分析,结果显示建模组和验证组间患者的所有临床资料均无明显统计学差异(P>0.05)。1.2.在建模组中,经Mann-Whitney U秩和检验分析可见,年龄、PLT、TBIL、ALT、AST、GGT、ALP、ALB、Ln(HBV-DNA)共9个参数在非显著性肝纤维化和显著性肝纤维化患者间存在明显的统计学差异(P<0.05)。1.3.将上述9个具有统计学差异的参数进行二元logistic回归分析,采用进入法,得出显著性肝纤维化的独立预测参数(引入:P<0.05,排除:P>0.1),并依据独立预测参数及其回归系数建立二元logistic回归方程。方程如下:M=0.091X年龄-0.009XPLT+0.239XTBIL-0.099XALB-0.131XLn(HBV-DNA)-1.7261.4.采用ROC曲线评价模型在建模组中的诊断价值,其AUC为O.896[SE O.023,95%CI0.851—0.941],最优诊断截点为-1.18,SN87.0%,SP83.1%,Youdens指数为0.701,PPV86.36%,NPV85.71%。在验证组中预测显著性肝纤维化的AUC为O.750,SE O.043,最优诊断截点为-1.54,95%CI(0.665-0.835),SN71.6%,SP71.0%,Youdens指数为0.426,PPV73.53%,NPV69.50%。1.5.利用Medcalc软件将APRI、FIB-4与模型M的AUC进行对比。模型M、APRI、FIB-4的AUC值分别为:0.896、0.657、0.651。M模型与APRI的AUC对比,差异具有统计学意义(Z:5.777,P<0.0001)。M模型与FIB-4的AUC对比,差异具有统计学意义(Z:6.215,P<0.0001)。2.1.该模型在HBeAg阳性CHB中用于预测抗病毒治疗的ROC曲线的AUC为0.835,最佳诊断截点为-1.85,95%CI(0.758-0.859),SN80.9%,SP75.6%,Youdens指数为0.565,PPV80.00%,NPV86.36%。2.2.该模型在HBeAg阴性CHB中用于预测抗病毒治疗的ROC的AUC为0.856,最佳诊断截点为-0.87,95%CI(0.767-0.921),SN80.0%,SP80.4%,Youdens指数为0.604,PPV88.00%,NPV78.26%。结论:1.1我们所创建的无创性诊断模型在验证组及建模组中均具有较高的诊断效能。1.2与经典的肝纤维化无创性诊断模型APRI及FIB-4相比,该模型具有更优的诊断效能。1.3在HBeAg阳性CHB组和HBeAg阴性CHB组中,我们的方程显示出较高的诊断效能。