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目的 利用血清学指标,基于LASSO回归建立HBeAg阴性的慢性乙型肝炎(CHB)患者在接受聚乙二醇干扰素α-2b(PEG-IFNα-2b)治疗后实现HBsAg清除的早期预测模型,并评估模型的预测价值.方法 选取2020年4月—2021年10月在徐州医科大学附属医院接受PEG-IFNα-2b治疗的136例HBeAg阴性CHB患者,其中47例为PEG-IFNα-2b初次治疗患者(初始治疗),89例为经核苷(酸)类似物治疗48周后接受PEG-IFNα-2b治疗患者(经治治疗).将患者按照7∶3的比例随机分为训练集(95例)和验证集(41例),收集训练集和验证集患者基线和治疗12周时的病毒学指标、血常规和肝功能等指标的检测结果.以治疗48周时患者HBsAg状态为变量,将患者分为阴转组(38例)和未阴转组(98例).符合正态分布的计量资料两组间比较采用成组t检验,不符合正态分布的计量资料两组间比较采用Wilcoxon秩和检验.分类变量两组间比较采用χ2检验.采用LASSO回归、单因素和多因素Logistic回归分析构建列线图模型,并利用ROC曲线分析评估其预测能力,根据ROC曲线下面积(AUC)比较预测价值.结果 在训练集中,95例HBeAg阴性CHB患者经过PEG-IFNα-2b治疗48周后,HBsAg阴转组有27例,未阴转组有68例.根据单因素Logistic回归结果,以P<0.2为筛选条件,将性别、基线HBV DNA水平、0~12周HBV DNA下降

作者:王佳露;席德扬;颜学兵;季芳;李春杨

来源:临床肝胆病杂志 2023 年 39卷 12期

知识库介绍

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作者:
王佳露;席德扬;颜学兵;季芳;李春杨
来源:
临床肝胆病杂志 2023 年 39卷 12期
标签:
乙型肝炎,慢性 聚乙二醇干扰素 列线图 机器学习 Hepatitis B,Chronic Pegylated Interferon Nomograms Machine Learning
目的 利用血清学指标,基于LASSO回归建立HBeAg阴性的慢性乙型肝炎(CHB)患者在接受聚乙二醇干扰素α-2b(PEG-IFNα-2b)治疗后实现HBsAg清除的早期预测模型,并评估模型的预测价值.方法 选取2020年4月—2021年10月在徐州医科大学附属医院接受PEG-IFNα-2b治疗的136例HBeAg阴性CHB患者,其中47例为PEG-IFNα-2b初次治疗患者(初始治疗),89例为经核苷(酸)类似物治疗48周后接受PEG-IFNα-2b治疗患者(经治治疗).将患者按照7∶3的比例随机分为训练集(95例)和验证集(41例),收集训练集和验证集患者基线和治疗12周时的病毒学指标、血常规和肝功能等指标的检测结果.以治疗48周时患者HBsAg状态为变量,将患者分为阴转组(38例)和未阴转组(98例).符合正态分布的计量资料两组间比较采用成组t检验,不符合正态分布的计量资料两组间比较采用Wilcoxon秩和检验.分类变量两组间比较采用χ2检验.采用LASSO回归、单因素和多因素Logistic回归分析构建列线图模型,并利用ROC曲线分析评估其预测能力,根据ROC曲线下面积(AUC)比较预测价值.结果 在训练集中,95例HBeAg阴性CHB患者经过PEG-IFNα-2b治疗48周后,HBsAg阴转组有27例,未阴转组有68例.根据单因素Logistic回归结果,以P<0.2为筛选条件,将性别、基线HBV DNA水平、0~12周HBV DNA下降

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