[发明专利]一种基于临床检验多维数据的原发性肝细胞癌微血管侵犯回归预测模型的建立及其应用

权利要求书

1.一种基于临床检验多维数据的原发性肝细胞癌微血管侵犯回归预测模型的建立及其应用，其特征在于，包括以下步骤：

a.以电子病历为基础建立原发性肝细胞癌表征数据库并采集病人信息；

b.根据实验室多参数建立多因素Logistic回归模型；

c.模型应用于临床，用于术前预测原发性肝细胞癌患者是否发生微血管侵犯，并在独立的临床应用中得到充分验证。

2.根据权利要求1所述的原发性肝细胞癌分层管理模型的建立，其特征在于，模型的参数均为实验室指标，包括血小板(P)、年龄(A)，唾液酸(S)、白蛋白(A)以及肝癌标志物三联检甲胎蛋白异质体(L)、甲胎蛋白(A)、异常凝血酶原(D)。

3.根据权利要求1所述的原发性肝细胞癌分层管理模型的建立，其特征在于，应用二元Logistic回归，先用单因素分析对自变量进行筛选，然后对有意义的自变量逐步再做多因素Logistic回归。

4.根据权利要求1所述的原发性肝细胞癌分层管理模型的建立，其特征在于，模型命名为“PA-SALAD”，模型的公式为：PA-SALAD＝0.220-0.002×PLT-0.019×Age+0.016×SA-0.029×ALB+0.012×AFP-L3+0.204×Log₁₀AFP+0.308×Log₁₀DCP。

5.根据权利要求1所述的原发性肝细胞癌分层管理模型的应用，其特征在于，模型可用于术前预测原发性肝细胞癌患者是否发生微血管侵犯。

6.根据权利要求1所述的原发性肝细胞癌分层管理模型的应用，其特征在于，以-0.2353为cut-off值进行诊断效能评估。

7.根据权利要求1所述的原发性肝细胞癌分层管理模型的应用，其特征在于，可将模型用于实验室信息系统LIS，通过模型中指标自动计算出模型数值，用cut-off值对原发性肝细胞癌患者是否发生微血管侵犯进行术前预测。