换一批基于AAT与细胞因子构建活动性肺结核的Nomogram预测模型
Constructing A Nomogram Prediction Model for Active Pulmonary Tuberculosis Based on AAT and Cytokines
摘要目的 构建AAT及细胞因子在活动性肺结核诊断中的预测模型.方法 收集昆明市第三人民医院2020年3月至2021年3月收治的96例活动性肺结核患者作为实验组,选择同期82例健康体检者为对照组,比较2组HAP、CRP、AAT及细胞因子水平的差异,基于Logistic回归分析分析结果,构建Nomogram预测模型,并对模型进行验证与评价.结果 多因素Logistic回归分析显示,AAT(OR=0.983,95％CI=0.968～0.999,P=0.039),IFN-γ(OR=0.783,95％CI=0.659～0.931,P=0.006),TNF-α(OR=1.495,95％CI=1.106～2.020,P=0.009)均是活动性肺结核的预测因子(P＜0.05).结论 该模型拟合度、ROC曲线下面积均良好,证实该模型有较高的预测准确率.基于上述预测因子建立的Nomogram模型具有良好的预测效能,可为活动性肺结核的实验室诊断提供一定的参考价值.
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分类号
R33（人体生理学）
栏目名称
DOI
10.12259/j.issn.2095-610X.S20220816
发布时间
2022-08-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
云南省教育厅科学研究基金资助项目（2022J0726）
昆明市卫生科研课题基金资助项目（2021-03-02-003）
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