基于可量化实验室检测指标构建中医湿证预测模型

【摘要】 目的 基于可量化的实验室检测指标构建中医湿证的预测模型并进行验证。方法 选取2023年1月至2024年5月在广州中医药大学第二附属医院就诊的患者232例，根据中医师诊断结果将患者分为平和质组(n=125)与中医湿证组(n=107)。检测患者血常规指标、生化指标和血清晚期糖基化终末产物(AGEs)。利用LASSO-Logistic回归分析构建模型，利用ROC曲线、校准曲线以及临床决策曲线对模型的区分度、一致性和临床效用进行评价。结果 与平和质组相比，中医湿证组在饮食、作息等方面存在差异。LASSO-Logistic回归分析筛选出BMI、白细胞计数、乳酸脱氢酶(LDH)、载脂蛋白A1(apo A1)、脂联素(ADPN)、羧乙基赖氨酸作为中医湿证的独立影响因素，用于构建预测模型。训练集ROC曲线下面积(AUC)为0.773，敏感性为0.688，特异性为0.711;测试集AUC为0.761，敏感性为0.633，特异性为0.747。校准曲线Brier评分为0.193 5，斜率为0.99。临床决策曲线显示模型在阈值概率0.10～1.00范围内具有净获益。结论 基于BMI、白细胞计数、LDH、apo A1、ADPN、羧乙基赖氨酸构建的预测模型对中医湿证具有较好的预测价值。更多还原