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10.13820/j.cnki.gdyx.20193252

PCA-决策树模型评价miR-30a与RPR、AAR、FIB-4、APRI在乙肝患者肝纤维化的应用价值

引用
目的 应用主成分分析(principal component analysis,PCA)-决策树模型评价miR-30a与红细胞体积分布宽度与血小板比值(red cell volume distribution width-platelet ratio,RPR)、天冬氨酸/丙氨酸氨基转移酶比率(aspartate to alanine aminotransferase ratio,AAR)、FIB-4(fibrosis-4)、天冬氨酸氨基转移酶/血小板比值指数(aspartate aminotransferase/platelet ratio index,APRI)对乙型肝炎(乙肝)患者肝纤维化诊断和疾病严重程度预测的价值.方法 选取收治的肝癌423例,肝良性病变293例,肝纤维化89例(合并乙肝39例),胆结石70例,肝脏活检确认病理学分级,检测血清miR-30a及血清学指标,计算RPR、AAR、FIB-4、APRI等诊断模型.采用受试者工作特征(ROC)曲线、PCA-决策树模型评价各模型的诊断和预测价值.结果 肝癌、肝良性病变、肝纤维化、胆结石患者RPR、AAR、FIB-4、APRI、miR-30a比较差异有统计学意义(P<0.05),肝纤维化组RPR、FIB-4、APRI高于其余组(P<0.05),AAR、miR-30a低于其余组(P<0.05);RPR与肝纤维化、FIB-4与肝纤维化、APRI与肝纤维化均呈正相关(P<0.05),AAR与肝纤维化、miR-30a与肝纤维化均呈负相关(P<0.05);乙肝纤维化组RPR、FIB-4、APRI高于非乙肝纤维化组(P<0.05),AAR、miR-30a低于非乙肝纤维化组(P<0.05);乙肝纤维化分级与RPR、FIB-4、APRI呈正相关,与AAR、miR-30a呈负相关(P<0.05);ROC曲线下面积miR-30a最大,决策树模型中miR-30a与结果 关联最强,决策树、PCA-决策树模型对乙肝纤维化的诊断准确度分别为85.3%、92.1%,预测准确度为88.5%、93.4%.结论 miR-30a与RPR、AAR、FIB-4、APRI是诊断乙肝纤维化的有效指标,也可用于乙肝纤维化严重程度判断,PCA-决策树模型可提高乙肝纤维化诊断和预测的准确度.

乙型肝炎、主成分分析-决策树模型、肝脏纤维化、微小RNA-30a、红细胞体积分布宽度与血小板比值、天冬氨酸/丙氨酸氨基转移酶比率、冬氨酸氨基转移酶/血小板比值指数、FIB-4

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R657.3;R446(外科学各论)

2021-03-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

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2021,42(1)

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