[发明专利]一种慢加急性肝衰竭感染风险预警模型及其构建方法

说明书

一种慢加急性肝衰竭感染风险预警模型及其构建方法，包括收集临床数据，对所述临床数据进行描述性统计，确定临床指标，应用Lasso回归分析所述临床指标，依据Lasso回归系数0.05的标准来筛选出风险因素，使用多因素Logistic回归分析所述风险因素，依据Logistic回归系数p0.05的标准筛选出独立风险因素，基于所述独立风险因素，构建风险模型，并从所述风险模型中筛选出最优风险模型，向最优风险模型中输入参数，生成所述参数的阵线图，依据所述阵线图找到所述参数对应的积分，统计积分后，在概率轴中找到风险概率，将所述最优风险模型进行可视化转换，优化了最优风险模型的临床可视化应用，可为患者提供慢加急性肝衰竭感染风险预警信号。

技术领域

本发明涉及预测模型构建技术领域，具体为一种慢加急性肝衰竭感染风险预警模型及其构建方法。

背景技术

慢加急性肝衰竭(Acute-on-Chronic Liver Failure，ACLF)是在慢性肝病基础上，由各种诱因引起的急性肝功能失代偿，可引起多器官衰竭，短期病死率较高。感染是ACLF最主要的诱因和并发症之一，发生率可达50-70％，是导致ACLF不良预后的原因之一。因此准确评估感染风险、早期诊断和有效控制感染对降低ACLF死亡率并改善其预后至关重要。

近年来，有多种风险因素被发现与ACLF患者感染的发展相关。据报道C反应蛋白(CRP)升高、晚期肝性脑病及白细胞(WBC)计数升高均与ACLF患者感染的发展独立相关，其中，CRP升高是自身免疫性肝病相关ACLF患者发生细菌感染的准确预测因子。同时，有一些研究基于免疫炎症和肝功能指标建立了预测ACLF感染发展及预后的模型，但他们的预测效果有限。

发明内容

本发明提供了一种慢加急性肝衰竭感染风险预警模型及其构建方法。

本发明技术方案如下：

一种慢加急性肝衰竭感染风险预警模型构建方法，包括以下步骤：

确定临床指标：收集临床数据，对所述临床数据进行描述性统计，确定临床指标；

筛选风险因素：应用Lasso回归分析所述临床指标，依据Lasso回归系数0.05的标准来筛选出风险因素；

筛选独立风险因素：使用多因素Logistic回归分析所述风险因素，依据Logistic回归系数p0.05的标准筛选出独立风险因素；

筛选最优风险模型：基于所述独立风险因素，构建风险模型，并从所述风险模型中筛选出最优风险模型。

优选的，收集临床指标的操作中包括建立研究队列，将临床数据划分为训练集和外部验证集，并将所述训练集和外部验证集进一步划分为感染组和非感染组，将训练集和外部验证集均分为感染组和非感染组，便于对临床指标进行描述分析及对比，训练集可用作模型的实践训练，外部验证集可用于进一步验证模型的预测准确度和校准性能。

优选的，筛选独立风险因素的操作中包括对所述独立风险因素进行Spearman相关分析，检测所述独立风险因素的多重相关性，用于检测独立风险因素构建风险模型的可行性。

进一步的，筛选最优风险模型的操作中包括采用增减所述风险因素的方法，构建所述风险模型，便于分析不同风险因素所组合出的风险模型，有利于筛选最优风险。

进一步的，筛选最优风险模型的操作中包括在构建所述风险模型后，应用Hosmer-Lemeshow检验所述风险模型的校准性，可检测多个风险模型在预测ACLF患者发生感染风险方面的校准性能，方便进一步筛选最优风险模型。

进一步的，筛选最优风险模型的操作中还包括在应用Hosmer-Lemeshow检验所述风险模型的校准性后，采用净重新分类指数评估所述风险模型，筛选出所述最优风险模型，方便对比风险模型间的预测准确度，有利于筛选出最优风险模型。