基于超声和临床参数的列线图模型对IgA肾病牛津分型MEST-C总分分级的预测价值

• Published in: Linchuang Shenzangbing Zazhi Vol. 23; no. 12; pp. 980 - 987
• Main Authors: 鲜华明, 覃夏川, 张嘉欣, 谢席胜
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 南充市临床医学研究中心,南充 637000 2023; 川北医学院附属南充市中心医院,南充 637000%西南医科大学临床医学院,泸州 646000%川北医学院附属南充市中心医院,南充 637000; 南充市慢性肾脏病基础与临床研究重点实验室,南充 637000; Editorial Department of Journal of Clinical Nephrology
• Subjects: Kidney biopsy; 肾活检; IgA nephropathy; 列线图; Nomogram; IgA肾病
• ISSN: 1671-2390
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-2390.2023.12.002

目的 基于超声和临床参数构建列线图模型,探讨无创超声检查对IgA肾病(IgA nephropathy,IgAN)牛津分型 MEST-C总分的独立预测价值,为临床治疗方案确立提供指导.方法 纳入 2017年 1月 1日至 2022年 4月 30日在川北医学院附属南充市中心医院肾内科经肾活检确诊的 226例原发性IgAN患者,收集超声和临床参数,按MEST-C总分＞2分和≤2分分成两组,以总分＞2分为研究结局.通过单因素、多因素Logistic回归分析筛选独立预测因子并建立预测模型.结果 肾脏长度(OR=0.938,95%CI:0.896～0.982,P=0.006)、尿红细胞计数(OR=1.003,95%CI:1.001～1.005,P=0.010)、血肌酐(serum creatinine,Scr)(OR=1.020,95%CI:1.002～1.038,P= 0.027)、24 h尿蛋白定量(OR=1.713,95%CI:1.265～2.319,P=0.001)为评估IgAN的MEST-C总分的独立预测因子.使用独立预测因子构建列线图模型,训练集和验证集受试者工作特征曲线下面积(area under curve,AUC)为 0.821(95%CI:0.756～0.887),0.780(95%CI:0.656～0.904).以MEST-C总分＞2分为研究结局,利用多因素Logistic回归分析筛选出的临床指标(包括 24h尿蛋白定量、Scr、尿红细胞计数)建立临床预测模型并与本研究中纳入超声参数的列线图模型进行比较,结果显示,临床模型的训练集中受试者工作特征曲线AUC为 0.819(95%CI:0.756～0.883),低于列线图模型的AUC(0.821,95%CI:0.756～0.887),临床结合超声参数的列线图模型预测MEST-C总分＞2分的预测效能较单纯临床模型更佳.结论 本研究基于超声和临床参数构建的列线图模型具有良好的预测效能,能较准确地预测MEST-C总分,可用于临床无创评估肾脏病理严重程度,为IgAN患者的治疗提供指导.