基于回归分析法建立慢性阻塞性肺疾病急性加重风险预测模型与验证

摘要：

目的:采用回归分析法建立慢性阻塞性肺疾病急性加重（AECOPD）风险预测模型，并进行验证。方法:回顾性分析前期4项已完成的多中心大样本随机对照试验中1 326例慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者进入稳定期、随访6个月时的危险因素及急性加重情况。应用转换-随机数字生成器从1 326例病例中随机抽取约80%为模型组（
n＝1 074），约20%为验证组（
n＝252）。选取模型组数据，采用Logistic回归分析法筛选AECOPD的独立危险因素，并建立AECOPD风险预测模型；将模型组与验证组数据分别代入模型，绘制受试者工作特征曲线（ROC曲线），对风险预测模型预测AECOPD的效能进行验证。
结果:模型组与验证组患者在一般资料（性别、吸烟情况、合并症、文化程度等）、体重指数（BMI）分级、肺功能〔1秒用力呼气容积（FEV1）、用力肺活量（FVC）等〕、疾病情况（近1年急性加重次数及持续时间、病程等）、生存质量量表〔COPD评估量表（CAT）等〕和临床症状（咳嗽、胸闷等）方面差异均无统计学意义，说明两组数据有较好的同质性，可以用验证组病例验证通过模型组数据建立的风险预测模型预测AECOPD的效能。Logistic回归分析显示，性别〔优势比（
OR）＝1.679，95%可信区间（95%
CI）为1.221～2.308，
P＝0.001〕、BMI分级（
OR＝0.576，95%
CI为0.331～1.000，
P＝0.050）、FEV1（
OR＝0.551，95%
CI为0.352～0.863，
P＝0.009）、急性加重次数（
OR＝1.344，95%
CI为1.245～1.451，
P＝0.000）和急性加重持续时间（
OR＝1.018，95%
CI为1.002～1.034，
P＝0.024）是AECOPD的独立危险因素；根据回归分析结果构建AECOPD风险预测模型：急性加重概率
P＝1/（1+
e-
x），
x＝-3.274 + 0.518×性别-0.552×BMI分级+ 0.296×急性加重次数+ 0.018×急性加重持续时间-0.596×FEV1。经ROC曲线分析验证，模型组ROC曲线下面积（AUC）为0.740，验证组AUC为0.688；模型的约登指数最大值为0.371，对应预测概率的最佳临界值为0.197，敏感度为80.1%，特异度为57.0%。
结论:基于回归分析法建立的AECOPD风险预测模型对COPD患者急性加重风险具有中等水平的预测效能，可在一定程度上辅助临床诊疗决策。

关键词：风险预测模型、慢性阻塞性肺疾病、急性加重、Logistic回归分析、受试者工作特征曲线

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资助基金：国家自然科学基金81873278，81473649;河南省中医药科学研究专项2018JDZX113，2017ZY1012;河南省特色学科中医学学科建设项目STS-ZYX-2017001，STS-ZYX-2019027;National Natural Science Foundation of China81873278, 81473649;Henan Provincial Chinese Medicine Science Research Project of China2018JDZX113, 2017ZY1012;Subject Construction Project of Traditional Chinese Medicine of Henan Province of ChinaSTS-ZYX-2017001, STS-ZYX-2019027

在线出版日期：2023-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：64-68