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接受PD-1抑制剂治疗的肿瘤患者发生肾损伤的风险预测模型构建与评价
被引量：
4
1
作者
卢珮宇
杨艳
+2 位作者
周华
杨碧霞
杨敏
《解放军医学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期1328-1337,共10页
目的探讨接受程序性死亡受体-1(PD-1)抑制剂治疗的肿瘤患者发生肾损伤的危险因素,并进一步构建列线图模型预测患者发生肾损伤的可能性。方法本研究为单中心回顾性分析。纳入苏州大学附属第三医院2018年1月-2021年1月使用PD-1抑制剂治疗...
目的探讨接受程序性死亡受体-1(PD-1)抑制剂治疗的肿瘤患者发生肾损伤的危险因素,并进一步构建列线图模型预测患者发生肾损伤的可能性。方法本研究为单中心回顾性分析。纳入苏州大学附属第三医院2018年1月-2021年1月使用PD-1抑制剂治疗的肿瘤患者447例,随访至2022年1月。肾损伤定义为急性肾脏疾病(AKD)。根据随访结束时是否发生PD-1抑制剂相关AKD将患者分为AKD组(n=71)与非AKD组(n=376)。比较两组患者的基本信息、疾病信息、用药情况、实验室指标,以及随访期间肾外免疫相关不良事件(irAEs)的发生情况。采用单因素及多因素logistic回归模型确定PD-1抑制剂相关AKD的独立危险因素。将所有患者按照7∶3的比例随机分成训练集(n=313)和验证集(n=134),根据筛选出的独立危险因素在训练集中建立列线图预测模型,通过受试者工作特征(ROC)曲线对模型的区分度进行评价,绘制校准曲线对模型的校准度进行评价,绘制临床决策曲线分析(DCA)探讨模型的临床有效性与获益率。结果AKD组患者联用抗生素、合并糖尿病、高血压、肾外irAEs的比例及胱抑素C(CysC)水平明显高于非AKD组(P<0.05),而血红蛋白(Hb)水平低于非AKD组(P<0.05)。单因素logistic回归分析显示,联用抗生素,合并糖尿病、高血压、肾外irAEs,较低的Hb、估算肾小球滤过率(eGFR)、较高的血尿素氮(BUN)、血清肌酐(SCr)、CysC、空腹血糖(FBG)、谷丙转氨酶(ALT)是PD-1抑制剂相关AKD的危险因素(P<0.05)。多因素logistic回归分析显示,合并肾外irAEs、较低的Hb、较高的SCr及直接胆红素(DBIL)是PD-1抑制剂相关AKD的独立危险因素(P<0.05)。基于以上独立危险因素进一步建立列线图预测模型,并对该模型进行验证,结果显示该模型的训练集和验证集ROC曲线下面积(AUC)分别为0.703(95%CI0.628~0.777)、0.791(95%CI0.671~0.911),提示其具有良好的区分度。训练集和验证集的校准曲线均徘徊在45°的理想线附近,提示该模型具有良好的校准度。DCA显示构建的模型曲线远离两条极端线(净获益为0的曲线和所有样本都是阳性的曲线),提示该模型具有良好的临床效益。结论合并肾外irAEs、较低的Hb、较高的SCr和较高的DBIL是PD-1抑制剂相关AKD的独立危险因素,据此建立的列线图模型具有较好的区分度和校准度,可为临床提供指导。
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关键词
程序性死亡受体-1抑制剂
肾损伤
发病率
危险因素
Nomogram模型
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职称材料
题名
接受PD-1抑制剂治疗的肿瘤患者发生肾损伤的风险预测模型构建与评价
被引量：
4
1
作者
卢珮宇
杨艳
周华
杨碧霞
杨敏
机构
苏州大学附属第三医院肾内科
出处
《解放军医学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期1328-1337,共10页
基金
常州市科技局科技支撑(社会发展)项目(CE20215024)。
文摘
目的探讨接受程序性死亡受体-1(PD-1)抑制剂治疗的肿瘤患者发生肾损伤的危险因素,并进一步构建列线图模型预测患者发生肾损伤的可能性。方法本研究为单中心回顾性分析。纳入苏州大学附属第三医院2018年1月-2021年1月使用PD-1抑制剂治疗的肿瘤患者447例,随访至2022年1月。肾损伤定义为急性肾脏疾病(AKD)。根据随访结束时是否发生PD-1抑制剂相关AKD将患者分为AKD组(n=71)与非AKD组(n=376)。比较两组患者的基本信息、疾病信息、用药情况、实验室指标,以及随访期间肾外免疫相关不良事件(irAEs)的发生情况。采用单因素及多因素logistic回归模型确定PD-1抑制剂相关AKD的独立危险因素。将所有患者按照7∶3的比例随机分成训练集(n=313)和验证集(n=134),根据筛选出的独立危险因素在训练集中建立列线图预测模型,通过受试者工作特征(ROC)曲线对模型的区分度进行评价,绘制校准曲线对模型的校准度进行评价,绘制临床决策曲线分析(DCA)探讨模型的临床有效性与获益率。结果AKD组患者联用抗生素、合并糖尿病、高血压、肾外irAEs的比例及胱抑素C(CysC)水平明显高于非AKD组(P<0.05),而血红蛋白(Hb)水平低于非AKD组(P<0.05)。单因素logistic回归分析显示,联用抗生素,合并糖尿病、高血压、肾外irAEs,较低的Hb、估算肾小球滤过率(eGFR)、较高的血尿素氮(BUN)、血清肌酐(SCr)、CysC、空腹血糖(FBG)、谷丙转氨酶(ALT)是PD-1抑制剂相关AKD的危险因素(P<0.05)。多因素logistic回归分析显示,合并肾外irAEs、较低的Hb、较高的SCr及直接胆红素(DBIL)是PD-1抑制剂相关AKD的独立危险因素(P<0.05)。基于以上独立危险因素进一步建立列线图预测模型,并对该模型进行验证,结果显示该模型的训练集和验证集ROC曲线下面积(AUC)分别为0.703(95%CI0.628~0.777)、0.791(95%CI0.671~0.911),提示其具有良好的区分度。训练集和验证集的校准曲线均徘徊在45°的理想线附近,提示该模型具有良好的校准度。DCA显示构建的模型曲线远离两条极端线(净获益为0的曲线和所有样本都是阳性的曲线),提示该模型具有良好的临床效益。结论合并肾外irAEs、较低的Hb、较高的SCr和较高的DBIL是PD-1抑制剂相关AKD的独立危险因素,据此建立的列线图模型具有较好的区分度和校准度,可为临床提供指导。
关键词
程序性死亡受体-1抑制剂
肾损伤
发病率
危险因素
Nomogram模型
Keywords
programmed cell death protein-1 inhibitors
kidney injury
incidence rate
risk factors
nomogram model
分类号
R692.5 [医药卫生—泌尿科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
接受PD-1抑制剂治疗的肿瘤患者发生肾损伤的风险预测模型构建与评价
卢珮宇
杨艳
周华
杨碧霞
杨敏
《解放军医学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
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