一种用于评估肝硬化患者门静脉血栓形成风险的线性临床预测模型和计算图表

《BMC Gastroenterology》：A linear clinical prediction model and nomogram evaluating risk of portal vein thrombosis in liver cirrhosis

　　

摘要

引言

作为肝硬化的一种并发症，门静脉血栓形成（PVT）带来了重大的临床挑战。为了寻找能够评估PVT发生概率的预测性临床变量，我们建立了一个预测模型，并制作了一个用于可视化的诺模图。

材料与方法

本研究选取了2020年8月至2024年6月期间在吉林大学第一医院住院的245名肝硬化患者，其中大部分患者住院时间在2022年7月至2023年6月之间。所有患者被随机分为训练集和验证集。我们使用二元逻辑回归和Lasso回归建立了预测模型，以患者出院后24个月内是否发生PVT事件作为临床结局。

结果

在发现集中，有64名（26.1%）患者在出院后24个月内发生了PVT事件。我们构建了一个线性模型“ASP”，该模型选择了碱性磷酸酶的对数（Log₁₀ALP）、脾切除术和门静脉宽度作为预测PVT风险的指标，在训练集、内部验证集和外部验证集中的AUC分别为0.793、0.750和0.760。

结论

我们最终筛选出了三个能够提前识别肝硬化患者中高风险PVT患者的临床变量。ALP水平可能是一个与PVT相关的潜在临床参数，但需要进一步验证。

图形摘要

此图像的替代文本可能是由AI生成的。

引言

作为肝硬化的一种并发症，门静脉血栓形成（PVT）带来了重大的临床挑战。为了寻找能够评估PVT发生概率的预测性临床变量，我们建立了一个预测模型，并制作了一个用于可视化的诺模图。

材料与方法

本研究选取了2020年8月至2024年6月期间在吉林大学第一医院住院的245名肝硬化患者，其中大部分患者住院时间在2022年7月至2023年6月之间。所有患者被随机分为训练集和验证集。我们使用二元逻辑回归和Lasso回归建立了预测模型，以患者出院后24个月内是否发生PVT事件作为临床结局。

结果

在发现集中，有64名（26.1%）患者在出院后24个月内发生了PVT事件。我们构建了一个线性模型“ASP”，该模型选择了碱性磷酸酶的对数（Log₁₀ALP）、脾切除术和门静脉宽度作为预测PVT风险的指标，在训练集、内部验证集和外部验证集中的AUC分别为0.793、0.750和0.760。

结论

我们最终筛选出了三个能够提前识别肝硬化患者中高风险PVT患者的临床变量。ALP水平可能是一个与PVT相关的潜在临床参数，但需要进一步验证。

图形摘要

此图像的替代文本可能是由AI生成的。