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成人中重度溃疡性结肠炎预测的多因素Logistic回归分析及模型建立

Multivariate Logistic Regression Analysis and Model Establishment to Predict Moderate-severe Ulcerative Colitis in Adults

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摘要目的探讨预测中重度UC患者的独立危险因素,建立Logistic回归模型,评价其预测中重度UC的准确度、敏感性、特异性、AUC,为临床早期诊断中重度UC提供依据.方法收集自贡市第一人民医院2016年2月至2019年8月收治住院并确诊为UC的119例病例资料,其中男性59人和女性60人,轻度UC患者66人和中重度UC患者53人.对患者的基本资料、一般情况、辅助检查等指标进行单因素分析,取存在统计学意义的指标进行多因素Logistic回归分析,判定预测因子是否与中重度UC的诊断相关,并建立Logistic回归预测模型,评价其预测中重度UC的准确度、敏感性、特异性、AUC.结果脉搏、腹部压痛、HGB、PLT、ALT、AST、ALB、CRP、APTT 9个危险因素与中重度UC的诊断密切相关.经过多因素回归分析显示,有4个因素进入方程,根据OR值大小判定其作用强弱依次为:ALT、脉搏、HGB、PLT,得到预测中重度UC的多因素Logistic回归预测模型为:P=1/(1+e(0.596+0.058X1-0.055X2+0.011X3-0.066X4)).预测中重度UC是否发生的准确度为83.1%,敏感性为62.26%,特异性为94.92%,AUC为0.816.结论对于怀疑发生中重度UC的患者,脉搏、HGB、PLT、ALT可以作为诊断中重度UC患者的独立危险因素,所建立的Logistic回归预测模型可提高诊断中重度UC患者的AUC、敏感性、特异性,优于单一的临床指标,具有一定的临床诊断价值.