【摘要】：目的:分別采用Logistic回歸和分類樹模型分析探討慢性腎臟病(chronic kidney disease,CKD)非透析患者蛋白質(zhì)-能量消耗(protein-energy wasting,PEW)的發(fā)病情況及相關(guān)危險(xiǎn)因素,旨在為臨床防治提供理論依據(jù)。方法:收集我院腎臟內(nèi)科2017年1月-2018年6月CKD1-5期非透析患者的臨床資料,根據(jù)入排標(biāo)準(zhǔn)納入研究對(duì)象。按照PEW臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)分為PEW組和非PEW組。比較兩組間各臨床指標(biāo)的差異;分別用Logistic回歸和分類樹模型分析PEW的危險(xiǎn)因素,并通過ROC曲線對(duì)兩種方式的有效性進(jìn)行評(píng)估;研究分類樹模型篩選出的解釋變量之間的關(guān)系,相關(guān)分析根據(jù)變量的具體情況選擇Pearson/Spearman相關(guān)分析。結(jié)果:1.(1)本次研究共納入CKD1-5期非透析患者400例,合并PEW的患者共有217例,男性121例,女性96例,平均年齡(52.13±17.08)歲;非PEW的患者有183例,男性101例,女性82例,平均年齡(48.72±15.27)歲;總體PEW的患病率為54.25%。(2)PEW組與非PEW組相比,PEW組患者在年齡(P=0.03)、CRE(P=0.012)、Urea(P=0.048)、UA(P=0.006)、PTH(P=0.038)、UACR(P0.001)等指標(biāo)上高于非PEW組的患者;在e GFR(P=0.003)和Hb(P0.001)上明顯低于非PEW組的患者,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。但在性別、MAP、LDL-C、糖化血紅蛋白(Hb Alc)、GLU、Ca、P、Mg等項(xiàng)目上的差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。2.(1)Logistic回歸分析顯示:Hb(P=0.003)、CRE(P0.001)、HCO3(P0.001)、UA(P=0.006)、CRP(P=0.002)是發(fā)生PEW的獨(dú)立危險(xiǎn)因素,(2)構(gòu)建的分類樹模型有3層,包括15個(gè)結(jié)點(diǎn),其中9個(gè)終末結(jié)點(diǎn),從20余個(gè)預(yù)測(cè)變量中篩出5個(gè)解釋變量:PTH、CRE、Hb、UACR和CRP;(3)分類樹模型篩選出5個(gè)解釋變量,將相鄰兩層中可能具有相關(guān)性的變量進(jìn)行Pearson/Spearman相關(guān)分析,結(jié)果顯示:PTH與Hb(r=-0.257、P0.001)、CRE與Hb(r=-0.409、P0.001)呈負(fù)性相關(guān);PTH與CRE(r=0.304、P0.001)、CRE與CRP(r=0.100、P=0.046)、CRE與UACR(r=-0.225、P0.001)呈正性相關(guān)。3.兩種分析方法所得的預(yù)測(cè)概率繪制ROC曲線。Logistic回歸的ROC曲線下面積(area under curve,AUC)為0.722,分類樹模型ROC曲線的AUC為0.859。經(jīng)z檢驗(yàn),兩模型的AUC比較差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(Z1.96,P0.05)。結(jié)論:1.在CKD非透析患者中,PEW的發(fā)病率高,CRE、Hb、CRP及PTH等因素與PEW的發(fā)生密切相關(guān)。2.與Logistic回歸分析相比較,分類樹模型對(duì)CKD患者PEW的發(fā)生有更好的的預(yù)測(cè)價(jià)值。
【圖文】：

圖 1 PEW 的診斷標(biāo)準(zhǔn)1.2.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法采用 SPSS22.0 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)處理。對(duì)收集到的變量資料進(jìn)行統(tǒng)一量化和編碼，定量資料用 X S表示，采用 t 檢驗(yàn)進(jìn)行分析，，定性資料用2 檢驗(yàn)進(jìn)行分析。分別采用 Logistic 回歸和分類樹模型研究 PEW 的相關(guān)危險(xiǎn)因素；繪制兩模型的 ROC 曲線，對(duì)其結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)；對(duì)分類樹模型篩選出的解釋變量，根據(jù)變量具體情況進(jìn)行 Pearson/Spearman 相關(guān)分析。以 P<0.05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。應(yīng)用 Exhaustive CHAID 模型方法構(gòu)建分類樹模型，對(duì)樹進(jìn)行剪枝以防止樹型的過度擬合，模型中參數(shù)合并與拆分的顯著性檢驗(yàn)水準(zhǔn)均為 0.05，分類樹模型能夠自動(dòng)識(shí)別連續(xù)變量的最佳分界點(diǎn)，并對(duì)其進(jìn)行有效的拆分。設(shè)定最大的生長(zhǎng)層數(shù)為 4

節(jié)點(diǎn) 危險(xiǎn)人群結(jié)點(diǎn) 增益（PEW） 響應(yīng)（%） 指數(shù)(%)總例數(shù)（N）百分比（%）例數(shù)（n）百分比（%）（n/N） (nNnN00)13 PTH＞54.64且78.2＜CRE≤133.7且UACR＞4.33 132 33.0 112 51.6 84.8 156.315 PTH＞54.64且CRE＞133.7且CRP為異常 37 9.3 30 13.8 81.1 149.514 PTH＞54.64且CRE＞133.7且CRP為正常 106 26.5 66 30.4 62.3 114.810 PTH＞54.64且CRE≤78.2且HB≤122.0 6 1.5 3 1.4 50.0 92.29 41.32＜PTH≤54.64且HB≤129且 12 3.0 5 2.3 41.7 76.911 PTH＞54.64且CRE≤78.2且HB＞122.0 34 8.5 1 0.5 2.9 5.34 PTH≤54.64且HB>129 57 14.3 0 0.0 0.0 0.08 PTH≤41.32且HB≤129 11 2.8 0 0.0 0.0 0.012 PTH＞54.64且78.2＜CRE≤133.7且UACR≤4.33 5 1.3 0 0.0 0.0 0.0
【學(xué)位授予單位】：山西醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R692

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本文編號(hào)：2606500