目的 研究相关检验指标在肝脏疾病成分输血的主成分分析和预测模型.方法 采用回顾性方法,收集2017年1月至2022年12月期间住院接受成分输血的肝脏疾病患者与非肝脏疾病患者作为研究对象,根据接受成分输血的类型分为输注悬浮红细胞组、输注病毒灭活冰冻血浆组和输注单采血小板组.收集患者的一般资料和输血前相关实验室指标,包括血红蛋白(Hb)、红细胞压积(HCT)、血小板计数(PLT)、凝血功能指标、肝功能指标以及输血情况,通过t检验与方差检验比较肝脏疾病与非肝脏疾病不同成分输血组上述指标的差异.采用KMO检验、Bartlett球形检验和碎石检验(Scree Test)验证多因子分析的适宜性,利用主成分分析(PCA)对各指标的方差贡献进行观察,评估各指标间的相关性.通过受试者工作曲线(ROC)分析评估各检验指标对于不同成分输血的预测价值.结果 共纳入96例肝脏疾病患者与216例非肝脏疾病患者,肝脏疾病中57.3％患者输注血浆(55/96例),非肝脏疾病中54.2％患者接受红细胞输血(117/216例).输注红细胞组肝病与非肝病患者Hb平均值分别为70.61 g/L和82.82 g/L;HCT平均值分别为20.80％和24.47％;丙氨酸氨基转移酶(ALT)平均值分别为45.94 U/L和25.43 U/L;总胆红素平均值为44.38 μmol/L和19.31μmol/L,这四项指标两组患者中存在显著差异(P＜0.05).在输注血浆组肝病与非肝病患者Hb平均值分别为73.45 g/L和111.43 g/L;HCT平均值分别为21.70％和31.06％;ALT平均值分别为59.33 U/L和28.33 U/L;天冬氨酸氨基转移酶(AST)分别为44.35 U/L和22.52 U/L;INR平均值分别为1.43和1.07;以上指标存在显著差异(P＜0.05).输血血小板组肝病与非肝病患者PLT平均值分别为36.70× 109/L和50.76×109/L;AST平均值分别为54.20 U/L和31.19 U/L;PT平均值分别为15.95 s和12.98 s;APTT平均值分别为54.42 s和29.90 s;INR平均值分别为1.36和1.11;以上五项指标存在显著差异(P＜0.05).PCA分析肝病患者不同成分输血前检验指标显示,血液指标和肝功能指标分布为第一和第二主要成分,非肝病患者输血前检验指标中肝功能和凝血指标为第一和第二主要成分.通过ROC曲线分析肝病患者接受红细胞输血组,HCT曲线下面积为0.912;血浆输血组中,INR和PT曲线下面积为0.964和0.953;在输注单采血小板组中,INR曲线下面积分别为0.938.结论 本研究对于不同成分输血前各项指标相关性分析和模型预测,尤其对于肝病患者选择不同成分输血可以提供研究依据.

目的 用现有药代动力学(PK)药物相互作用(DDI)信息的数据库,构建出可用于预测AUC倍数变化(FC)的机器学习模型,用于探究对现有DDI预测的可能,为临床用药提供一定的合理建议.方法 从美国食品药品监督管理局(FDA)认证的药品标签中提取DDI的PK数据和AUC倍数变化的数据.通过DrugBank检索出DDI有关的多肽和药效学(PD)信息,用蛋白质资源(UniProt)对相关多肽ID进行药物类型(PPDT)标识,用矩阵归一化的代码生成便于分析的多维向量数据.PPDT对AUC的影响和所产生的倍数变化作为因变量,进行机器学习模型构建.用均方根误差(RMES)值最小的模型进行模型构建,训练出袋装决策树(Bagged)预测模型.利用训练好的模型对部分药物检验,检测模型的预测性别.通过查阅现有的有关检测DDI对的文献研究结果,对预测值进行分析比较,对模型进行评价.结果 检验模型药物对共16对,分别为16种药物对他克莫司的影响,发现对DDI的有无预测准确率为81.25％;预测结果根据FDA标准分类强弱,结果表明,DDI强弱预测,偏离较大的预测较少.结论 模型预测DDI的有无评价一般;但对DDI的强弱分类后,对DDI的预测结果较好,预测结果说明模型预测性能对于在临床试验之前进行潜在的DDI评估具有一定的参考价值.

目的 构建预测模型分析血清甲胎蛋白(AFP)、癌胚抗原(CEA)、热休克蛋白90a(Hsp90a)等指标对原发性肝癌(PHC)的诊断价值.方法 回顾性选取保定市第二医院2020年3月至2021年12月收治的72例PHC患者(PHC组),68例慢性肝病患者(慢性肝病组),及同期50例健康受试者(健康对照组)为研究对象,采用化学发光法检测血清AFP、CEA水平,采用酶联免疫吸附法检测血清Hsp90a水平,受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)分析各指标对PHC的诊断效能,多因素Cox风险回归分析发生PHC的独立因素,R软件"rms"包构建预测模型并进行验证.结果 三组AFP、CEA及Hsp90a水平差异有统计学意义,PHC组最高,对照组最低,且两两比较差异有统计学意义(P＜0.05).AFP(OR=1.770,95％CI:1.137～2.756)、CEA(OR=2.651,95％CI:1.168～6.015)、Hsp90a(OR=1.402,95％CI:1.141～1.723)是 PHC 的独立危险因素(P＜0.05).AFP、CEA 及HSP90单独预测PHC的AUC分别为0.929、0.947、0.899.构建的联合预测模型的C-index为0.669(0.647～0.831).结论 基于AFP、CEA及Hsp90a指标构建的模型对PHC具有较高的诊断价值,可在临床用于早期的PHC筛查.

目的:采用Lasso-Logistic回归分析肝癌患者术后营养不良的影响因素,并进行列线图预测模型构建,为肝癌患者术后营养状况调整提供参考.方法:选取2021年1月至2023年6月本院收治的460例肝癌手术患者,按照7:3分为训练队列和验证队列,根据患者主观整体评定量表评判患者术后营养状态,分为营养正常组和营养不良组,采用Lasso-Logistic回归分析其影响因素并构建列线图预测模型.结果:训练队列与验证队列一般临床资料比较差异均无统计学意义(P＞0.05).Lasso-Logistic回归分析显示,年龄、术前体质量指数(BMI)、术前营养风险筛查评分(NRS2002)、贫血、糖尿病、肿瘤分期、白蛋白(ALB)、胰高血糖素样肽-1(GLP-1)、总胆汁酸(TBA)、甘胆酸(CG)均是训练队列中肝癌患者术后营养不良的独立影响因素(P＜0.05).ROC曲线显示,肝癌患者术后营养不良的列线图预测模型在训练队列、验证队列中预测的曲线下面积分别为0.873、0.902;校准曲线显示,该列线图模型在训练队列、验证队列中预测肝癌患者术后营养不良风险与实际风险状况基本一致.结论:构建的列线图模型对肝癌患者术后营养不良预测价值较高,且有良好预测效用,但需要进一步的验证评估.

目的:分析输尿管软镜钬激光碎石术治疗输尿管上段复杂性结石后双J管附壁结石形成的原因.方法:选择2015年1月至2023年8月于首都医科大学附属北京潞河医院收治的105例输尿管上段复杂性结石患者,其中男58例,女47例,根据结石评估结果分为结石组(n=40)与非结石组(n=65).通过随机森林算法分析患者双J管附壁结石形成的影响因素.通过单因素和多因素分析双J管附壁结石形成的独立影响因素,并构建分类树模型.结果:结石组和非结石组CT值、术中出血量、双J管留置时间、白细胞计数(WBC)、C反应蛋白(CRP)、尿酸(UA)、血钙、尿pH值、尿蛋白、尿红细胞、尿白细胞、尿结晶比较差异均有统计学意义(t/χ2 值分别为4.361、2.502、6.815、12.176、24.398、15.595、6.517、2.069、6.881、4.524、3.883、4.699,均P<0.05).双J管留置时间、尿蛋白阳性、尿结晶阳性、UA为双J管附壁结石形成的独立危险因素(P<0.05).分类树模型显示,双J管留置时间是双J管附壁结石形成的重要预测因素,收益图和索引图显示模型预测良好.结论:双J管留置时间、尿蛋白阳性、尿结晶阳性、UA为双J管附壁结石形成的独立危险因素.临床应重点关注相关因素,及时制定预防策略,以期降低双J管附壁结石的发生风险.

系统性红斑狼疮(systemic lupus erythematosus,SLE)是一种复杂的自身免疫疾病,传统治疗在部分重度和难治性患者中效果有限.近期研究显示,嵌合抗原受体(chimeric antigen receptor,CAR)T细胞疗法在SLE治疗中展现出了具有前景的疗效.生物标志物在精准评估治疗效果和安全性方面至关重要,CAR T细胞治疗与安全性评估标志物包括传统标志物和与CAR T细胞疗法相关的标志物.传统的SLE病情监测标志物,仍可用于CAR T细胞治疗基线随访和病情监测,如血清抗双链DNA、抗单链DNA和抗核小体等自身抗体的滴度下降,血清补体水平恢复正常,以及尿蛋白/肌酐比值的改善,均提示病情得到有效控制.CAR T细胞疗效监测标志物分为B细胞和T细胞标志物.输注后,B细胞数量下降,B细胞表型以初始B细胞为主,记忆B细胞和浆母细胞的比例显著降低,表明治疗取得了疗效.输注前,初始T细胞(CD45RA+CD27+)和中央记忆型T细胞(CD45RA-CD62L+CD27+)的高比例则提示更强的抗肿瘤效应;患者的CAR T细胞表达与早期记忆分化相关的转录因子,如T细胞因子7和淋巴增强子结合因子1,提示这些患者对CAR T细胞疗法更为敏感.输注后,CD25、CD69和CD137等T细胞激活标志物,以及CD57、PD-1和Tim-3等耗竭标志物的高表达,提示T细胞的杀伤能力受到限制.CAR T细胞治疗安全性标志物不仅包括CAR T细胞分泌的效应细胞因子(如白细胞介素-2和IFN-γ),还包括单核细胞和巨噬细胞产生的细胞因子(如IL-1和IL-8),其水平可用于评估CAR T细胞疗法最常见的毒副反应[细胞因子释放综合征(cytokine release syn-drome,CRS)和免疫效应细胞相关神经毒性综合征(immune effector cell-associated neurotoxicity syndrome,ICANS)].高水平的血清巨噬细胞炎性蛋白1α对于预测CAR T细胞治疗后发生严重CRS和ICANS的风险具有较高的价值.此外,基线血小板计数和中性粒细胞绝对值可预测血液毒性,由IL-8、IFN-γ和IL-1β组成的感染相关预测模型,能够有效预测患者输注后出现严重感染的风险.CAR受体结构设计、清除淋巴细胞的化疗方式,患者曾接受的治疗选择及自身免疫状态等都会影响CAR T细胞治疗的疗效及安全性.在当前及未来将开启的相关临床研究中,应纳入全面、规范的检测和评估体系,为CAR T细胞疗法在SLE等自身免疫疾病的应用,提供比较标准.

目的:探讨支链氨基酸代谢物对风湿性心脏瓣膜病病人行体外循环术后发生低心排血量事件的预测价值.方法:选取 2019年 1月—2022年 1月我院收治的风湿性心脏瓣膜病病人 154例作为研究对象,根据体外循环术后是否出现低心排血量,将病人分为低心排血量组(52例)和非低心排血量组(102例).对比分析两组病人情况,多因素 Logistic回归分析低心排血量事件的影响因素.Cox比例风险模型调整混杂变量,分析支链氨基酸代谢物和传统标志物与低心排血量事件的关联性.GRACE风险评分探讨支链氨基酸和传统标志物结合后对低心排血量的预测能力.Cox回归评价支链氨基酸代谢物和传统标志物之间的交互作用.建立回归方程y=1-1/(1+e-z)预测模型并进行验证.结果:脑钠肽、肌钙蛋白 I、亮氨酸、缬氨酸、异亮氨酸等是低心排血量事件的独立危险因素.随着脑钠肽、肌钙蛋白 I、亮氨酸、缬氨酸、异亮氨酸水平的升高,与低心排血量事件的关联效应也更强.支链氨基酸代谢物和传统标志物结合,会提高 GRACE风险评分对低心排血量的预测能力.异亮氨酸联合脑钠肽前体对低心排血量事件的预测效应最高.经Bootstrap自抽样,预测模型区分度、准确度较好.结论:支链氨基酸代谢物和低心排血量密切相关.支链氨基酸代谢物加入传统标志物中,会提高对低心排血量的预测能力,有助于改善风湿性心脏瓣膜病病人预后.

目的:探讨糖尿病患者急性脑梗死取栓术后发生对比剂肾病的影响因素，并建立预测模型。方法:对2018年9月至2024年6月于徐州医科大学附属医院就诊的因急性脑梗死行机械取栓术的152例糖尿病患者进行回顾性分析。按照是否确诊对比剂肾病将其分为对比剂肾病组(37例)和非对比剂肾病组(115例)。采用Logistic回归方法分析影响对比剂肾病发生的影响因素。采用R语言方法构建预测模型列线图，构建临床决策曲线评估其临床应用价值。绘制受试者操作特征曲线以评价该列线图模型在对比剂肾病发生中的预测作用。结果:单因素分析显示，两组患者在对比剂剂量、手术时长、白细胞计数、中性粒细胞计数、纤维蛋白原、甘油三酯-葡萄糖指数方面具有统计学差异(P均<0.05)。多因素Logistic回归分析显示，对比剂剂量(OR＝1.054，95%CI：1.014～1.096，P＝0.008)、甘油三酯-葡萄糖指数(OR＝3.554，95%CI：1.550～8.154，P＝0.003)、纤维蛋白原(OR＝3.358，95%CI：1.633～6.904，P＝0.001)是对比剂肾病的独立危险因素。受试者操作特征曲线分析显示，甘油三酯-葡萄糖指数、纤维蛋白原、对比剂剂量三者联合预测对比剂肾病时，曲线下面积为0.857、灵敏度为86.5%、特异性为77.4%。结论:对比剂剂量、甘油三酯-葡萄糖指数及纤维蛋白原是糖尿病患者急性脑梗死取栓术后发生对比剂肾病的独立危险因素。构建的列线图模型对糖尿病患者急性脑梗死取栓术后发生对比剂肾病有一定的预测价值。

目的 基于LASSO-logistic回归筛选脑出血(intracerebral hemorrhage,ICH)患者术后下肢静脉血栓发生的危险因素并构建临床预测模型.方法 选取2023年2月至2024年 4月北部战区总医院收治的768例自发性脑出血患者,根据1∶1比例随机分为训练集和验证集.在训练集病例中通过Lasso回归和单因素logistic回归筛选导致脑出血术后静脉血栓形成的可疑危险因素,通过多因素逐步logistic回归确定独立危险因素并构建模型.绘制列线图进行可视化展示,计算受试者工作特征(receiver operation characteristic,ROC)曲线下面积、绘制校准图对构建的模型进行评估,通过临床决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评价模型临床应用价值.结果 ICH后静脉血栓的发生与年龄、糖尿病、格拉斯哥昏迷量表(Glasgow Coma Scale,GCS)评分、血液纤维蛋白原含量相关(P<0.05),与血压、性别、饮酒、吸烟、和手术方式无关(P>0.05).模型的ROC曲线下面积为0.840(95%CI:0.773-0.907).校准曲线一致性良好、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验χ2=9.596(P=0.384),表明该模型具有良好的区分度和校准度.DCA中,阈值概率在0.02和0.80之间预测模型具有良好的净获益.结论 高龄(>60岁)、糖尿病、GCS评分低、血液中纤维蛋白原含量(>4 g/L)为自发性脑出血术后下肢静脉血栓发生的独立影响因素,依此构建的预测模型具有良好临床应用价值.

目的 研究肝硬化发生肝癌的影响因素,并构建风险预测模型.方法 选取该院2019年8月至2022年12月收治的307例肝硬化患者作为研究对象,其中确诊单纯的肝硬化患者175例纳入对照组,肝硬化合并发生肝癌患者132例纳入观察组.采用全自动免疫荧光分析仪、干式生化分析仪检测各项指标水平,采用单因素和多因素logistic回归分析肝硬化发生肝癌的影响因素,通过受试者工作特征(ROC)曲线计算各个影响因素单独或联合检测对肝硬化发生肝癌的诊断效能.结果 单因素分析结果显示,两组患者年龄、吸烟史、饮酒史、肝癌家族史、甲胎蛋白(AFP)、异常凝血酶原-Ⅱ(PIVKA-Ⅱ),载脂蛋白(Apo)A1和ApoB水平比较,差异有统计学意义(P<0.05).多因素logistic回归分析结果显示,PIVKA-Ⅱ(OR=1.240,95％CI:1.064～1.445)、ApoA1(OR=26.154,95％CI:1.224～558.648)、ApoB(OR=23.289,95％CI:2.940～184.520)是肝硬化发生肝癌的独立危险因素(P<0.05).ROC曲线结果显示,PIVKA-Ⅱ、ApoA1、ApoB联合检测预测肝硬化发生肝癌的曲线下面积为0.853(95％CI:0.756～0.874),灵敏度为82.33％,特异度为65.47％.结论 PIVKA-Ⅱ、ApoA1、ApoB是肝硬化发生肝癌的独立危险因素,联合检测对于肝硬化发生肝癌具有较好的预测价值.