基于AAT与细胞因子构建活动性肺结核的Nomogram预测模型

作者：樊浩; 刘幸^*; 沈凌筠^*; 李海雯; 余春红; 李婧炜

来源：昆明医科大学学报, 2022, 43(08): 106-112.

• 活动性肺结核
• 预测因子
• Nomogram模型

目的 构建AAT及细胞因子在活动性肺结核诊断中的预测模型。方法 收集昆明市第三人民医院2020年3月至2021年3月收治的96例活动性肺结核患者作为实验组，选择同期82例健康体检者为对照组，比较2组HAP、CRP、AAT及细胞因子水平的差异，基于Logistic回归分析分析结果，构建Nomogram预测模型，并对模型进行验证与评价。结果 多因素Logistic回归分析显示，AAT(OR=0.983,95%CI=0.968～0.999,P=0.039), IFN-γ(OR=0.783, 95%CI=0.659～0.931, P=0.006), TNF-α(OR=1.495, 95%CI=1.106～2.020,P=0.009)均是活动性肺结核的预测因子（P <0.05）。结论 该模型拟合度、ROC曲线下面积均良好，证实该模型有较高的预测准确率。基于上述预测因子建立的Nomogram模型具有良好的预测效能，可为活动性肺结核的实验室诊断提供一定的参考价值。

• 单位
  大理大学; 昆明市第三人民医院