换一批基于临床数据构建烟雾病与非烟雾病缺血性卒中的鉴别诊断模型
Construction of a differential diagnosis model of ischemic stroke between moyamoya disease and non-moyamoya disease based on clinical data
摘要目的 筛选临床上易于获得的变量构建烟雾病(MMD)与非MMD缺血性卒中的鉴别诊断模型.方法 纳入确诊为MMD缺血性卒中患者150例和非MMD缺血性卒中患者150例,按照7∶3的比例分为训练组(210例)和验证组(90例).利用Logistic回归分析、Lasso回归、支持向量机(SVM)构建诊断模型;通过列线图将最优模型可视化,并分别在训练组和验证组中检验列线图的鉴别能力.结果 二分类Logistic回归模型在训练组和验证组中C统计量最大(0.87和0.88).多因素Logistic回归分析差异有统计学意义(P＜0.05)的变量为收缩压、总胆固醇(TC)、白蛋白(ALB)、游离三碘甲腺原氨酸(FT3)、同型半胱氨酸(HCY)、年龄,将这6个变量纳入列线图.列线图在训练组和验证组的Hosmer-Lemeshow检验P值分别为0.28、0.19,校正曲线校正度良好.列线图评分＜168分为MMD缺血性卒中低风险,列线图评分≥168分为MMD缺血性卒中高风险.结论 本研究构建的列线图可鉴别MMD和非MMD缺血性卒中,经过验证该模型在训练组和验证组中均有良好的鉴别能力.
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栏目名称
DOI
10.7619/jcmp.20230332
发布时间
2023-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
河南省医学科技攻关计划项目（SBGJ2018077）
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