基于胸部CT及临床特征构建原发性干燥综合征患者肺脏受累的风险预测模型

Construction of a risk prediction model of lung involvement based on chest CT and clinical features in patients with primary Sjogren's syndrome

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摘要目的基于胸部CT及临床特征构建原发性干燥综合征(primary Sjogren's syndrome,pSS)患者肺脏受累的风险预测模型,并探讨模型的风险预测价值.方法回顾性选取邯郸市中医院于2020年10月至2023年8月收治的360例pSS患者为研究对象,按照7∶3的分配比例分为建模组252例和验证组108例.建模组患者根据肺脏受累与否分为对照组201例和受累组51例.收集建模组患者临床特征资料与胸部高分辨CT(high resolution CT,HRCT)特点,行组间单因素分析确定收集信息中影响pSS患者肺脏受累的相关因素.对相关因素行二元logistic回归分析以筛选独立危险因素,并以独立危险因素建立预测模型,通过验证组资料收集配合完成列线图预测模型的验证与价值分析.结果患者年龄、病程、咳嗽、雷诺现象、C反应蛋白(C-reactive protein,CRP)、抗SSA抗体、HRCT等为影响pSS患者肺脏受累的相关因素(P＜0.05).进一步行二元logistic回归分析发现,患者年龄大、病程长、咳嗽及HRCT异常为影响SS患者肺脏受累的独立危险因素(P＜0.05).以独立影响因素构建列线图风险预测模型,模型验证结果提示,校准图显示预测模型性能良好;建模组受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)为0.993;验证组ROC的AUC为0.995.结论 pSS患者临床特征与胸部CT结果与患者肺脏受累密切相关,其中患者年龄大、病程长、咳嗽及HRCT异常为影响pSS患者肺脏受累的独立危险因素,以此为基础建立预测模型对患者后装放疗是否发生肺脏受累具有较高预测价值.