开发和验证一种用于预测HIV-1抗体阴性/不确定结果的标度图模型：一种简化诊断流程的策略

《BMC Medical Informatics and Decision Making》：Development and validation of a nomogram model for predicting negative/indeterminate HIV-1 antibody confirmation: a strategy to streamline the diagnostic pathway

　　

摘要

背景

标准的HIV诊断流程包括顺序血清学筛查、确认性抗体检测以及在必要时进行核酸确认。这一多步骤过程经常导致诊断延迟，尤其是在结果不确定或不一致的情况下。开发基于诺模图的预测工具来识别抗HIV-1抗体检测呈阴性或结果不确定的高风险个体，可以显著提高检测效率。

方法

共有2,468名HIV筛查结果呈阳性的个体被随机分为训练集（70%）和验证集（30%）。在训练集中，通过单变量和多变量逻辑回归模型识别出抗HIV-1检测呈阴性/结果不确定的风险因素，以构建预测模型，并通过1,000次重采样的自举法验证了其内部稳定性。在验证集中，使用Hosmer-Lemeshow检验和校准曲线来评估模型的一致性，同时利用接收者操作特征（ROC）曲线来评估其区分能力。

结果

多变量分析确定了性别、教育水平、自愿咨询与检测（VCT）以及复检结果是独立的预测因素。内部自举验证 confirm 了模型的出色稳定性（乐观校正C指数 = 0.862）。此外，该模型在验证集中表现出良好的预测性能，具有较高的区分能力（ROC曲线下面积 [AUC] = 0.874，95%置信区间：0.826–0.922）和校准准确性（Hosmer-Lemeshow检验，P = 0.098）。

结论

诺模图能够准确识别抗HIV-1抗体检测呈阴性或结果不确定的高风险个体，从而实现简化后的两步检测流程，对于某些病例可以跳过Western blot（WB）检测。这种方法减少了诊断延迟和资源消耗，同时保持了准确性，为在不同环境中优化HIV检测服务提供了一种实用策略。

试验注册

不适用。

背景

标准的HIV诊断流程包括顺序血清学筛查、确认性抗体检测以及在必要时进行核酸确认。这一多步骤过程经常导致诊断延迟，尤其是在结果不确定或不一致的情况下。开发基于诺模图的预测工具来识别抗HIV-1抗体检测呈阴性或结果不确定的高风险个体，可以显著提高检测效率。

方法

共有2,468名HIV筛查结果呈阳性的个体被随机分为训练集（70%）和验证集（30%）。在训练集中，通过单变量和多变量逻辑回归模型识别出抗HIV-1检测呈阴性/结果不确定的风险因素，以构建预测模型，并通过1,000次重采样的自举法验证了其内部稳定性。在验证集中，使用Hosmer-Lemeshow检验和校准曲线来评估模型的一致性，同时利用接收者操作特征（ROC）曲线来评估其区分能力。

结果

多变量分析确定了性别、教育水平、自愿咨询与检测（VCT）以及复检结果是独立的预测因素。内部自举验证确认了模型的出色稳定性（乐观校正C指数 = 0.862）。此外，该模型在验证集中表现出良好的预测性能，具有较高的区分能力（ROC曲线下面积 [AUC] = 0.874，95%置信区间：0.826–0.922）和校准准确性（Hosmer-Lemeshow检验，P = 0.098）。

结论

诺模图能够准确识别抗HIV-1抗体检测呈阴性或结果不确定的高风险个体，从而实现简化后的两步检测流程，对于某些病例可以跳过Western blot（WB）检测。这种方法减少了诊断延迟和资源消耗，同时保持了准确性，为在不同的环境中优化HIV检测服务提供了一种实用策略。

试验注册

不适用。