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目的 采用血清生化指标建立无创诊断模型,并评价其对肝纤维化的诊断价值.方法 慢性肝炎患者80例,随机分为建模组(50例)和验证组(30例),进行肝组织病理检查的同时,记录年龄、性别,检测11项肝纤维化血清、肝功能生化指标.运用Logistic回归分析拟合诊断模型,并评价模型诊断效果.结果 在建模组,建立由年龄、透明质酸(HA)、Ⅲ型前胶原肤(PⅢP)、基质金属蛋白酶抑制物(TIMP-1)、谷氨酰转酶肽(GGT)5项指标组成的判别模型.受试者工作特征曲线(ROC)分析显示,该模型的建模组和验证组的曲线下面积(AUC)分别为0.874和0.845,差异无显著性(z=0.37,P>0.05).诊断界值(cut-off)值≤3.4时,其阴性预测值(NPV)为88.3

作者:潘爱萍;林英辉;黄小琪;潘元平;黄古叶;以敏

来源:广东医学 2007 年 28卷 12期

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作者:
潘爱萍;林英辉;黄小琪;潘元平;黄古叶;以敏
来源:
广东医学 2007 年 28卷 12期
标签:
血清生化指标 肝纤维化 数学诊断模型
目的 采用血清生化指标建立无创诊断模型,并评价其对肝纤维化的诊断价值.方法 慢性肝炎患者80例,随机分为建模组(50例)和验证组(30例),进行肝组织病理检查的同时,记录年龄、性别,检测11项肝纤维化血清、肝功能生化指标.运用Logistic回归分析拟合诊断模型,并评价模型诊断效果.结果 在建模组,建立由年龄、透明质酸(HA)、Ⅲ型前胶原肤(PⅢP)、基质金属蛋白酶抑制物(TIMP-1)、谷氨酰转酶肽(GGT)5项指标组成的判别模型.受试者工作特征曲线(ROC)分析显示,该模型的建模组和验证组的曲线下面积(AUC)分别为0.874和0.845,差异无显著性(z=0.37,P>0.05).诊断界值(cut-off)值≤3.4时,其阴性预测值(NPV)为88.3