【摘 要】
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目的：探讨慢性萎缩性胃炎（CAG）患者发生肠化或异型增生的影响因素，同时构建其预测模型。方法：收录2016年6月至2021年6月在安徽中医药大学第二附属医院脾胃科收治的335例CAG患者的临床病例资料及实验室检查资料。通过SPSS 26.0中单因素及多因素Logistic回归分析方法确定CAG患者发生肠化或异型增生的影响因素，根据影响因素构建CAG患者发生肠化或异型增生的预测模型；另选取2019年
【基金项目】
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安徽省自然科学基金项目（2008085MH265）；
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目的：探讨慢性萎缩性胃炎（CAG）患者发生肠化或异型增生的影响因素，同时构建其预测模型。方法：收录2016年6月至2021年6月在安徽中医药大学第二附属医院脾胃科收治的335例CAG患者的临床病例资料及实验室检查资料。通过SPSS 26.0中单因素及多因素Logistic回归分析方法确定CAG患者发生肠化或异型增生的影响因素，根据影响因素构建CAG患者发生肠化或异型增生的预测模型；另选取2019年6月至2021年6月于安徽医科大学第一附属医院就诊并确诊的115例CAG患者作为外部验证样本对构建的预测模型的预测效能进行验证评估。结果：多因素Logistic回归分析显示，胃蛋白酶原Ⅰ[比值比（OR）0.994,95%置信区间（95%CI）（0.990,0.999）,P<0.05]、病灶数量[OR 6.765,95%CI（3.831,11.945）,P<0.01]及幽门螺杆菌（Hp）感染[OR 0.546,95%CI（0.335,0.888）,P<0.05]是CAG患者发生肠化或异型增生的独立影响因素。构建出CAG患者发生肠化或异型增生的预测模型公式为P=-1.558+0.606×Hp感染-0.006×胃蛋白酶原Ⅰ含量+1.912×病灶数量。受试者工作特征（ROC）曲线显示，曲线下面积为0.76，约登指数为0.443，最佳截断值为0.52，敏感度为0.533，特异度为0.910。将验证组患者相关因素的数据代入预测模型进行验证，利用决策曲线分析法（DCA）检验该模型的预测效能，结果证实，模型拟合优度好，预测价值高。结论：胃蛋白酶原Ⅰ、病灶数量及Hp感染是CAG患者肠化或异型增生的独立影响因素，据此构建的预测模型拟合优度好，预测价值高，可以为CAG患者病情分级及其个体化治疗方案的制定提供依据。
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