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目的:探讨系统性红斑狼疮(SLE)继发血栓性微血管病变(TMA)相关影响因素及其预测模型.方法:选取2018年1月至2022年1月我院156例SLE继发TMA患者作为研究组,按照1:1原则,纳入156例同期SLE患者作为对照组.统计两组临床特征及实验室指标,构建系统性红斑狼疮继发血栓性微血管病变的Logistic回归模型,并基于Logistic回归模型分析建立SLE继发TMA的评分标准,检验其信效度.结果:研究组SLE病程、SLEDAI评分及外周血Hcy、CD154水平高于对照组,外周血PLT、ADAMTS-13水平低于对照组(P<0.05);SLEDAI评分(OR:16.291)及外周血Hcy(OR:15.175)、PLT(OR:0.670)、CD154(OR:8.851)、ADAMTS-13(OR:0.533)是SLE继发TMA的影响因素(P<0.05);Logistic回归模型预测SLE继发TMA的AUC为0.917,灵敏度为92.95%,特异度为71.15%.参考Logis-tic回归模型的β值及其变量类型,建立SLE继发TMA评分量表,该量表Cronbach'sα系数为0.840,各因子间及因子与量表总分的相关系数在0.590~0.783,探索性因子分析因子载荷为0.665.结论:SLE-DAI评分及外周血Hcy、PLT、CD154、ADAMTS-13水平是SLE继发TMA影响因素,以此构建列线图预测模型有助于预测TMA发生风险,指导临床诊治.

作者:王婷;王丽;张育安

来源:河北医学 2022 年 28卷 11期

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作者:
王婷;王丽;张育安
来源:
河北医学 2022 年 28卷 11期
标签:
系统性红斑狼疮 血栓性微血管病变 影响因素 预测模型
目的:探讨系统性红斑狼疮(SLE)继发血栓性微血管病变(TMA)相关影响因素及其预测模型.方法:选取2018年1月至2022年1月我院156例SLE继发TMA患者作为研究组,按照1:1原则,纳入156例同期SLE患者作为对照组.统计两组临床特征及实验室指标,构建系统性红斑狼疮继发血栓性微血管病变的Logistic回归模型,并基于Logistic回归模型分析建立SLE继发TMA的评分标准,检验其信效度.结果:研究组SLE病程、SLEDAI评分及外周血Hcy、CD154水平高于对照组,外周血PLT、ADAMTS-13水平低于对照组(P<0.05);SLEDAI评分(OR:16.291)及外周血Hcy(OR:15.175)、PLT(OR:0.670)、CD154(OR:8.851)、ADAMTS-13(OR:0.533)是SLE继发TMA的影响因素(P<0.05);Logistic回归模型预测SLE继发TMA的AUC为0.917,灵敏度为92.95%,特异度为71.15%.参考Logis-tic回归模型的β值及其变量类型,建立SLE继发TMA评分量表,该量表Cronbach'sα系数为0.840,各因子间及因子与量表总分的相关系数在0.590~0.783,探索性因子分析因子载荷为0.665.结论:SLE-DAI评分及外周血Hcy、PLT、CD154、ADAMTS-13水平是SLE继发TMA影响因素,以此构建列线图预测模型有助于预测TMA发生风险,指导临床诊治.

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