目的:探討難治性狼瘡腎炎（Refractory Lupus Nephritis,RLN）的影響因素,為早期制定RLN的防控措施提供理論依據(jù)。方法:本研究采用病例對照研究方法,將2012年2月至2017年7月在皖南醫(yī)學(xué)院弋磯山醫(yī)院住院確診的366例LN患者作為研究對象,根據(jù)對常規(guī)誘導(dǎo)方案（環(huán)磷酰胺和或霉酚酸酯聯(lián)合糖皮質(zhì)激素）治療6個月是否有效將患者分為RLN組和非RLN組（n RLN）,回顧性收集兩組患者初次入院時的一般人口學(xué)特征、臨床特征、體格檢查和實驗室檢測指標。采用SPSS18.0進行單因素分析;采用R 3.4.3進行Lasso logistic方法的多因素分析,篩選變量得到影響因素并構(gòu)建回歸方程模型,應(yīng)用ROC曲線下面積驗證模型的預(yù)測價值。結(jié)果:366例LN患者中,87例RLN患者,占比23.77%。（1）一般人口學(xué)特征:34例男性LN患者中,包括RLN 15例（44.12%）,女性332例,包括RLN 72例（21.69%）,RLN比例男性高于女性（c2=8.564,P=0.003）;兩組間年齡、職業(yè)、婚姻狀況和文化程度的差異均無統(tǒng)計學(xué)意義（c2年齡=3.606,P=0.324... 

【文章來源】：皖南醫(yī)學(xué)院安徽省

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

Lasso回歸方法下變量選擇注：圖左側(cè)表示變量標準系數(shù)，圖中的每條豎線表示模型的擬合步數(shù)，圖右側(cè)為對應(yīng)自變量的編號，由于步數(shù)和變量較多，無法全部顯示

皖南醫(yī)學(xué)院碩士學(xué)位論文255.2估計系數(shù)通過10折交叉驗證，對模型進行誤差分析，以選取最佳的L1懲罰項，使得損失函數(shù)最校圖4反映了模型均方誤差（MSE）的變化情況，驗證MSE值較小時的變量個數(shù)與估計系數(shù)，以保證模型的準確度。圖4交叉驗證最佳系數(shù)5.3回歸模型的建立最終選取了6個自變量，得到Lasso模型確定的logistic回歸方程為：)1(logPP-0.8798-0.0176X2（淋巴細胞數(shù)）-0.0295X7（女性）+0.0003X13（尿素氮）+0.0780X15（肌酐）+0.0064X35（身高）+0.0482X58（低密度脂蛋白）。各指標系數(shù)與所對應(yīng)的具體指標如表6。變量系數(shù)為負數(shù)，表示函數(shù)隨著變量的增大而減��；相反，系數(shù)為正時，指標數(shù)值越大，RLN發(fā)生風(fēng)險的概率越大。故可見，RLN受基線肌酐水平影響最大，其次是低密度脂蛋白。正向影響的有：肌酐、低密度脂蛋白、身高和尿素氮；負向影響的有女性和淋巴細胞計數(shù)。

皖南醫(yī)學(xué)院碩士學(xué)位論文26表6基于Lassologistic方法的RLN影響因素及其估計系數(shù)變量截距淋巴細胞數(shù)（X2）女性（X7）尿素氮（X13）肌酐（X15）身高（X35）低密度脂蛋白（X58）系數(shù)-0.8798-0.0176-0.02950.00030.07800.00640.04825.4回歸模型預(yù)測價值的ROC曲線運用predict函數(shù)得到模型預(yù)測RLN的條件概率，再結(jié)合實際值繪制ROC曲線。曲線下面積為0.732，最佳條件概率分割點在0.194，對應(yīng)的靈敏度為74.47%，特異度為46.22%，準確度達到77.87％，結(jié)果提示模型具有一定的預(yù)測價值。見圖5。圖5回歸模型預(yù)測價值的ROC曲線

【參考文獻】：
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本文編號：3123775