背景與目的:lgA腎病(lgAN)是我國最常見的慢性腎小球疾病。lgAN預(yù)后個體差異極大,從少量蛋白尿到終末期腎功能衰竭均可能出現(xiàn)。因此其預(yù)后評估與預(yù)測一直是研究的熱點(diǎn)。目前該病的預(yù)后評估模型多來自于歐美國家,反映我國現(xiàn)有診治條件下的預(yù)后模型相對少。本研究旨在從患者腎臟病理信息及臨床指標(biāo)中挖掘更多的預(yù)后評估信息,利用不同方法建立預(yù)后評估模型。方法:(1)建立研究隊列。回顧性隊列收集解放軍總醫(yī)院2000年1月1日至2010年12月31日入院,有完整隨訪信息的lgA腎病患者。前瞻性隊列收集2014.5開始隨訪的多中心前瞻性隊列數(shù)據(jù)。利用基線臨床指標(biāo)與病理指標(biāo)的相關(guān)性,通過箱圖、回歸分析異常點(diǎn)診斷進(jìn)行數(shù)據(jù)降噪。降噪后回顧隊列病例按7:3隨機(jī)分為建模組與內(nèi)部驗證組。前瞻隊列作為獨(dú)立的外部驗證組。(2)建立病理模型及臨床病理模型。以eGFR下降50%或ESRD為終點(diǎn)事件。利用病理指標(biāo),通過單因素及多因素COX回歸、kaplan-meier生存曲線分析、log-rank檢驗、r語言編程等方法建立預(yù)測預(yù)后的病理模型及臨床病理模型。通過一致性指數(shù)(Harrell'concordance index,C-index),ROC曲線下面積(AUC),赤池信息量(AlC)對模型的預(yù)測能力及擬合度進(jìn)行評估及比較。(3)利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測lgAN患者預(yù)后。通過多層感知(MLP)及徑向基(RBF)建立預(yù)測患者終點(diǎn)事件的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過ROC曲線下面積(AUC),正確率等指標(biāo)對模型的預(yù)測效能進(jìn)行評估及比較。結(jié)果:(1)經(jīng)過數(shù)據(jù)降噪及重新分配后,建模組423例(隨訪時間79.5±32.5月),內(nèi)部驗證組198例(隨訪時間81.9±28.8月),外部驗證組566人(隨訪時間19.23±9.53月)。(2)通過單因素及多因素COX回歸分析,以及C-index的優(yōu)化組合,選擇系膜增殖及小管間質(zhì)損傷為關(guān)鍵病理預(yù)后指標(biāo),通過合并生存曲線,構(gòu)建等級化的病理模型。以系膜增殖、小管間質(zhì)病變、平均動脈壓、基線尿蛋白定量為關(guān)鍵參數(shù),通過r語言編程構(gòu)建臨床病理模型。模型效能評估及比較:在建模隊列中病理模型ROC曲線下面積(AUC)0.8,臨床病理模型AUC 0.88。病理模型在驗證隊列中預(yù)測效能優(yōu)于Lee氏分級、不劣于牛津分型。臨床病理模型在內(nèi)部驗證隊列中預(yù)測效能高于其他病理模型(p0.05),在外部驗證隊列的階段性數(shù)據(jù)分析中已顯示出預(yù)測效能高于其他病理分型的趨勢。(3)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立及效能評估。通過多層感知算法(MLP)及徑向基算法(RBF),篩選權(quán)重5%的變量分別建立模型。MLP模型AUC在建模隊列0.92、內(nèi)部驗證隊列0.91、外部驗證隊列0.85;RBF模型AUC在建模隊列0.9內(nèi)部驗證隊列0.94外部驗證隊列0.84。兩種模型預(yù)測效能均高于牛津分型(p0.05)。結(jié)論:等級化的病理模型,可提供不劣于牛津分型的預(yù)測效能,且比牛津分型更加直觀。臨床病理模型的預(yù)測效能在前瞻隊列中已呈現(xiàn)優(yōu)于病理模型的趨勢。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中可綜合利用多種臨床及病理數(shù)據(jù),預(yù)測效能優(yōu)于各種病理模型。
【學(xué)位單位】：中國人民解放軍醫(yī)學(xué)院
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：R692.31
【部分圖文】：

逡逑如圖１－１所示，橫坐標(biāo)為牛津Ｔ病變，縱坐標(biāo)為基線ｅＧＦＲ，通過牛津Ｔ與ｅＧＦＲ的逡逑箱圖查找離群值，發(fā)現(xiàn)１例病例病理重，而基線ｅＧＦＲ異常高逡逑ｒ逡逑ｒ逡逑Ｏ邋３＾７逡逑ｒ邐Ｉ邋．邋Ｉ逡逑ｒ逡逑＼￣逡逑ＴＯ邐Ｔ１邐Ｔ２逡逑圖１－１邋牛津Ｔ與基線ｅＧＴＯ箱圖逡逑如圖１－２所示，橫坐標(biāo)為Ｌｅｅ氏分級，縱坐標(biāo)為基線ｅＧＦＲ，通過Ｌｅｅ氏分級與逡逑ｅＧＦＲ箱圖查找離群值，發(fā)現(xiàn)１例病例病理輕，而基線ｅＧＦＲ異常低，另一例病理重，逡逑而基線ｅＧＴＯ異常高。逡逑Ｉ－逡逑Ｉ－逡逑ｌ＿ＬＩ邐３４７逡逑．Ｒ邋Ｈ邋ｆｔ邋Ｉ邋：逡逑？－邋邐

圖１邋－２邋Ｌｅｅ氏分級與ｅＧＦＲ箱圖逡逑２０逡逑

逑３．邋３．邋２前瞻隊列離群值逡逑如圖１－３所示，橫坐標(biāo)為牛津Ｔ病變，縱坐標(biāo)為基線ｅＧＦＲ，通過牛津Ｔ病變與逡逑ｅＧＦＲ箱圖查找離群值，發(fā)現(xiàn)２例病例病理重，而基線ｅＧＦＲ異常高。逡逑５５８逡逑°５３１逡逑Ｉ邐Ｉ邐ｊ逡逑ＴＯ邐Ｔ１邐Ｔ２逡逑圖１－３邋牛津Ｔ與ｅＧＦＲ箱圖逡逑如圖１－４所示，橫坐標(biāo)為Ｌｅｅ氏分級，縱坐標(biāo)為基線ｅＧＦＲ，通過Ｌｅｅ氏分級與逡逑ｅＧＦＲ箱圖查找離群值，發(fā)現(xiàn)１例病例病理輕，而基線ｅＧＦＲ異常低，３例病例病理重，逡逑而基線ｅＧＦＲ異常高。逡逑５５８逡逑￣邐°５３１逡逑－邐Ｈ￣ｊ邐0逡逑－邐ｎ邋ｊ邋ｏ５３０逡逑Ｈｉ逡逑Ｏ逡逑Ｉ邋Ｉ

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2820377