肝硬化并发轻微型肝性脑病的危险因素研究及筛查模型建立

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目的:对肝硬化患者发生轻微型肝性脑病(minimal hepatic encephalopathy,MHE)的现状和危险因素进行研究分析,基于Logistic回归方程和人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)分别建立肝硬化轻微型肝性脑病筛查模型,并对模型进行验证和泛化能力比较,为有效识别高危人群、开展诊断性检测和预见性护理提供依据。方法:通过文献研究和专家会议法确定本研究的观察指标,使用肝性脑病心理测试评分对2017年6月至2018年12月入住上海市某三甲医院感染科的300例肝硬化患者进行轻微型肝性脑病检测,根据检测结果分为轻微型肝性脑病组(MHE组)和无轻微型肝性脑病组(无MHE组),通过单因素分析比对两组间的观察指标,经Logistic多元回归分析明确肝硬化并发MHE的危险因素。分别建立Logistic回归模型和人工神经网络模型,并在2019年1月至11月纳入的104例肝硬化患者中进行模型验证和比较。结果:1.肝硬化患者的轻微型肝性脑病患病率为48.67%,年龄、病因、糖尿病史、感染、肾功能不全、营养风险、腹水量、Child-pugh分级、MELD评分、血红蛋白、血清总胆红素、血清白蛋白、INR、血氨等14个因素与MHE的发生有关。2.经Logistic回归分析得出6项独立危险因素,所建立的筛查模型LRM为:y=-3.152+0.039年龄+0.549糖尿病史+0.683感染+0.682营养风险+0.848INR(≥1.5)+0.507血氨(>47μmol/L),模型具有统计学意义(P<0.01);Hosmer and Lemeshow检验(P>0.05)提示模型拟合良好。3.分别建立17个输入层变量(单因素分析结合专家意见)和6个输入层变量(Logistic回归分析得出的6个独立危险因素)的人工神经网络模型ANN17和ANN6。ANN17包括2个隐含层,隐含层1节点数为6,隐含层2节点数为5;训练集ROC曲线下面积AUC=0.808,灵敏度为72.5%,特异度为79.0%。ANN6包括2个隐含层,隐含层1节点数为7,隐含层2节点数为5;训练集的AUC=0.783,灵敏度为67.6%,特异度为73.6%。4.将验证组数据分别代入已建立的3个模型:Logistic模型AUC=0.636,灵敏度66.0%,特异度61.1%,误诊率38.88%,漏诊率34.00%;ANN17模型AUC=0.768,灵敏度70.4%,特异度79.6%,误诊率20.37%,漏诊率26.00%;ANN6模型AUC=0.702,灵敏度为70.0%,特异度70.4%,误诊率29.62%,漏诊率30.00%。其中,Logistic模型与ANN17的AUC差异有统计学意义(P<0.05),ANN6与Logistic模型、ANN17的比较结果均无统计学差异。结论:轻微型肝性脑病在肝硬化患者中患病率高,Logistic回归分析对相关危险因素解释明确,而人工神经网络模型的疾病筛查能力更佳,可从实际应用需求出发综合不同模型的优势做出综合评价。
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