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高度近视继发脉络膜病变的相关因素Logistic回归分析及风险模型构建
被引量：
2
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作者
黄晓寒
唐少华
《眼科新进展》
CAS
北大核心
2024年第1期52-57,共6页
目的基于Logistic回归分析高度近视继发脉络膜病变(脉络膜萎缩及脉络膜新生血管病灶)的影响因素,并根据相关因素构建Nomogram风险预测模型,可为临床治疗提供指导。方法选取2021年1月至2023年1月北京积水潭医院收治的340例(680眼)高度近...
目的基于Logistic回归分析高度近视继发脉络膜病变(脉络膜萎缩及脉络膜新生血管病灶)的影响因素,并根据相关因素构建Nomogram风险预测模型,可为临床治疗提供指导。方法选取2021年1月至2023年1月北京积水潭医院收治的340例(680眼)高度近视患者为研究对象,随机分为A组(170例340眼)、B组(170例340眼)。比较两组患者脉络膜病变发生率,在A组、B组中,根据是否发生脉络膜病变分为a组、b组两个亚组,多因素Logistic回归分析高度近视继发脉络膜病变的影响因素。根据影响因素构建高度近视继发脉络膜病变的Nomogram风险预测模型并进行外部验证。结果在A组、B组中,a组患者年龄、糖尿病占比、眼轴长度、血清转化生长因子-β1(TGF-β1)水平均高于b组,屈光度均低于b组(均为P<0.05)。Logistic回归分析结果显示,年龄、糖尿病、眼轴长度、血清TGF-β1水平为高度近视继发脉络膜病变的独立危险因素,屈光度为其保护因素(均为P<0.05)。年龄、糖尿病、眼轴长度、血清TGF-β1水平均为高度近视继发脉络膜病变正相关危险因素,屈光度为其负相关危险因素(均为P<0.05)。Nomogram风险预测模型预测高度近视继发脉络膜病变的AUC为0.818,且校准度良好。结论年龄、糖尿病、眼轴长度、屈光度、血清TGF-β1水平为高度近视继发脉络膜病变的影响因素,据此构建的Nomogram风险预测模型对高度近视继发脉络膜病变具有一定预测价值,临床应依据该模型制定治疗方案,以降低继发脉络膜病变发生风险。
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关键词
高度近视
脉络膜萎缩
脉络膜新生血管病灶
Logistic回归
Nomogram模型
转化生长因子-Β1
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题名
高度近视继发脉络膜病变的相关因素Logistic回归分析及风险模型构建
被引量：
2
1
作者
黄晓寒
唐少华
机构
首都医科大学附属北京积水潭医院眼科
出处
《眼科新进展》
CAS
北大核心
2024年第1期52-57,共6页
文摘
目的基于Logistic回归分析高度近视继发脉络膜病变(脉络膜萎缩及脉络膜新生血管病灶)的影响因素,并根据相关因素构建Nomogram风险预测模型,可为临床治疗提供指导。方法选取2021年1月至2023年1月北京积水潭医院收治的340例(680眼)高度近视患者为研究对象,随机分为A组(170例340眼)、B组(170例340眼)。比较两组患者脉络膜病变发生率,在A组、B组中,根据是否发生脉络膜病变分为a组、b组两个亚组,多因素Logistic回归分析高度近视继发脉络膜病变的影响因素。根据影响因素构建高度近视继发脉络膜病变的Nomogram风险预测模型并进行外部验证。结果在A组、B组中,a组患者年龄、糖尿病占比、眼轴长度、血清转化生长因子-β1(TGF-β1)水平均高于b组,屈光度均低于b组(均为P<0.05)。Logistic回归分析结果显示,年龄、糖尿病、眼轴长度、血清TGF-β1水平为高度近视继发脉络膜病变的独立危险因素,屈光度为其保护因素(均为P<0.05)。年龄、糖尿病、眼轴长度、血清TGF-β1水平均为高度近视继发脉络膜病变正相关危险因素,屈光度为其负相关危险因素(均为P<0.05)。Nomogram风险预测模型预测高度近视继发脉络膜病变的AUC为0.818,且校准度良好。结论年龄、糖尿病、眼轴长度、屈光度、血清TGF-β1水平为高度近视继发脉络膜病变的影响因素,据此构建的Nomogram风险预测模型对高度近视继发脉络膜病变具有一定预测价值,临床应依据该模型制定治疗方案,以降低继发脉络膜病变发生风险。
关键词
高度近视
脉络膜萎缩
脉络膜新生血管病灶
Logistic回归
Nomogram模型
转化生长因子-Β1
Keywords
high myopia
choroidal atrophy
choroidal neovascularization
Logistic regression
Nomogram model
transforming growth factorβ1
分类号
R778 [医药卫生—眼科]
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题名
作者
出处
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1
高度近视继发脉络膜病变的相关因素Logistic回归分析及风险模型构建
黄晓寒
唐少华
《眼科新进展》
CAS
北大核心
2024
2
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