一种肺炎诊断的临床预测模型构建方法技术

本发明专利技术公开了一种肺炎诊断的临床预测模型构建方法，涉及肺炎早期诊断模型构建技术领域，包括：S1、对炎症指标及差异代谢物转换为分类变量后的虚拟变量进行单因素logist ic回归分析；S2、对步骤S1中单因素分析中P＜0.05的变量，采用向后逐步回归的方法进行多因素logist ic回归分析，得到关于CAP诊断的独立危险因子；S3、基于多元逻辑回归模型绘制列线图，通过1000次bootstrap重抽样方法，从区分度、校准度、临床适用度三个方面，对预测模型进行内部验证。本发明专利技术构建的该预测模型更具特异性、灵敏性，简易的列线图评分系统更易于临床实践的推广，为完善CAP的早期诊断、严重程度评估方法提供新的可能，对促进精准医学、个体化有效治疗具重要意义。疗具重要意义。疗具重要意义。

【技术实现步骤摘要】
一种肺炎诊断的临床预测模型构建方法


[0001]本专利技术涉及肺炎早期诊断模型构建
，具体涉及一种肺炎诊断的临床预测模型构建方法。

技术介绍

[0002]社区获得性肺炎(CAP)的发病率及死亡率在全球感染性疾病中稳居高位，严重影响人们的健康。尽管社区获得性肺炎已有公认的诊断标准，包括症状、体征、实验室指标及影像学上的变化，但由于疾病的异质性及病理的复杂性，CAP的早期精准诊断仍然是一个值得重视的临床问题，尤其是对于重症肺炎患者。疾病早期不明显的症状，非特异的实验室指标变化，以及重症患者肺部CT检查的难以实现，都为肺炎早期准确诊断带来困难。如果诊断不及时或诊断错误，可能会延误病人的治疗，加重病人的病情，对于非细菌感染性肺部疾病，错误的诊断还导致抗生素药物的滥用，进一步导致耐药性的产生。因此，找到一种特异性高、敏感性高、更加个体化且易于推广的诊断方法，对提高肺炎患者的早期诊断率及诊断正确率有很大的帮助，是实施个体化治疗及精准治疗、改善预后的关键。
[0003]高特异性及高敏感性的生物标记物对于早期精准诊断有很大帮助。但现有的血清炎症标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种肺炎诊断的临床预测模型构建方法，其特征是：通过医院病历系统收集纳入研究对象的临床资料，根据参考范围及最佳截止值，将实验室炎性指标及7种差异代谢物的表达量转换为分类变量，分三步构建临床预测模型，具体包括以下步骤：S1、对炎症指标及差异代谢物转换为分类变量后的虚拟变量进行单因素logistic回归分析；S2、对步骤S1中单因素分析中P＜0.05的变量，采用向后逐步回归的方法进行多因素logistic回归分析，得到关于CAP诊断的独立危险因子；S3、基于多元逻辑回归模型绘制列线图，通过1000次bootstrap重抽样方法，从区分度、校准度、临床适用度三个方面，对预测模型进行内部验证；对步骤S1至S3采用SPSS 26.0和R软件V.3.6.2进行统计分析，得到3个关于CAP诊断的独立危险因子，分别为：甘油磷酸(20:4/2:0)[PA(20:4/2:0)]、N
‑
乙酰基神经氨酸(N
‑
Acetyl
‑
a
‑
neu...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖强，陈司琴，苏敏红，雷薇，李玺，江佳，张绍峰，荣福，
申请(专利权)人：南方医科大学顺德医院佛山市顺德区第一人民医院，
类型：发明
国别省市：