典型文献
钙化性主动脉瓣膜病的生物标志物预测模型的构建
文献摘要:
目的:通过分析新的血清标志物与钙化性主动脉瓣膜病(calcific aortic valve disease,CAVD)关系,建立新的生物标志物预测模型,用于预测CAVD.方法:收集446例心内科住院患者外周血及临床资料,通过SPSS20.0将患者按简单随机法分为筛查队列(n=202)和验证队列(n=244),酶联免疫吸附法检测胰高血糖素样肽1(glucagon-like peptide-1,GLP-1)和骨桥蛋白(osteopontin,OPN)血清浓度.通过分析筛查队列中各因子及临床变量与CAVD的关系,其后在验证队列中加以验证,构建CAVD预测模型.结果:二元回归分析显示,筛查队列中多个因素与CAVD显著相关,最终确定高密度脂蛋白胆固醇(high density lipoprotein cholesterol,HDL-C)、GLP-1及OPN纳入预测模型,并绘制列线图.通过C统计量[筛查队列:0.73(95% 置信区间:0.66~0.80),验证队列0.70:(95% 置信区间:0.64~0.77)]及Hosmer-Lemeshow检验(筛查队列:P=0.14,验证队列:P=0.23)发现在筛查和验证队列中模型的区分度和一致性均表现良好.决策曲线分析显示,生物标志物模型比临床因素模型具有更高的净效益.此外,该模型在不同性别及年龄组仍具良好鉴别性.结论:GLP-1、OPN及HDL-C水平与CAVD具明显相关性.基于此,成功构建并验证了一种CAVD预测模型,该模型鉴别能力和准确性均表现良好,为预测CAVD提供可能.
文献关键词:
钙化性主动脉瓣膜病;生物标志物;预测模型;胰高血糖素样肽1;骨桥蛋白
中图分类号:
作者姓名:
杨玲;查晴;张倩茹;叶佳雯;杨克;刘艳
作者机构:
上海交通大学医学院附属第九人民医院心血管内科,上海 200011;上海交通大学医学院附属瑞金医院心血管内科,上海 200025
文献出处:
引用格式:
[1]杨玲;查晴;张倩茹;叶佳雯;杨克;刘艳-.钙化性主动脉瓣膜病的生物标志物预测模型的构建)[J].内科理论与实践,2022(04):324-329
A类:
B类:
钙化性主动脉瓣膜病,生物标志物,血清标志物,calcific,aortic,valve,disease,CAVD,心内科,内科住院患者,SPSS20,酶联免疫吸附法,胰高血糖素,glucagon,like,peptide,GLP,骨桥蛋白,osteopontin,OPN,血清浓度,元回归分析,高密度脂蛋白胆固醇,high,density,lipoprotein,cholesterol,HDL,列线图,统计量,置信区间,Hosmer,Lemeshow,区分度,决策曲线分析,物模型,临床因素,净效益,年龄组,鉴别能力
AB值:
0.277828
机标中图分类号,由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成,仅供学习研究参考。