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aMAP评分联合RAR及PIV构建慢性肝病患者肝细胞癌发生风险的预测模型

Constructing a risk prediction model for hepatocellular carcinoma in patients with chronic liver disease based on aMAP score combined with RAR and PIV

作     者:蒋晓涵 曹杰 刘丹丹 薛丹 郭志国 JIANG Xiaohan;CAO Jie;LIU Dandan;XUE Dan;GUO Zhiguo

作者机构:安徽医科大学附属宿州医院(安徽省宿州市立医院)消化内科234000 

出 版 物:《天津医药》 (Tianjin Medical Journal)

年 卷 期:2025年第53卷第1期

页      面:42-46页

学科分类:1002[医学-临床医学] 100214[医学-肿瘤学] 10[医学] 

基  金:宿州市卫生健康科研项目(SZWJ2022a038) 

主  题:癌,肝细胞 列线图 ROC曲线 aMAP评分 慢性肝病 红细胞分布宽度与白蛋白比值 泛免疫炎症值 

摘      要:目的基于aMAP评分联合RAR及PIV构建并验证慢性肝病患者肝细胞癌(HCC)发生风险的预测模型。方法143例慢性肝病患者按照是否发生HCC分为HCC组32例及非HCC组111例,比较2组一般临床资料、aMAP评分及外周血指标水平。采用多因素Logistic回归分析住院慢性肝病患者发生HCC的影响因素,构建并验证列线图风险预测模型。结果与非HCC组比较,HCC组年龄大、男性比例高,总胆红素(TBIL)、红细胞分布宽度(RDW)、中性粒细胞计数(NEU)、单核细胞计数(MON)、aMAP评分、RDW与ALB比值(RAR)、泛免疫炎症值(PIV)水平高,白蛋白(ALB)、淋巴细胞计数(LYM)水平低(P0.05)。多因素Logistic回归分析显示,较高aMAP评分、RAR、PIV是住院慢性肝病患者HCC风险的独立危险因素(P0.05);据此构建的列线图风险预测模型受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)为0.823(95%CI:0.747~0.899),校准曲线显示预测值与实际观测值基本一致,Brier得分为0.125,决策曲线显示该模型具有明显的正向效益,Bootstrap法对预测模型进行内部验证的AUC为0.823(95%CI:0.820~0.825),提示模型具有良好的区分度。结论aMAP评分联合RAR及PIV构建的慢性肝病患者发生HCC的列线图风险预测模型预测性能良好,有助于指导个体化治疗及随访。

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