Page 60 - 南京医科大学学报自然科学版

第41卷第11期
·1622 · 南 京 医 科 大 学 学 报 2021年11月

筛查模型的准确性用受试者工作特征曲线（receiver 者相比，COPD组症状明显（CAT评分高）、肺功能差
operating characteristic curve，ROC）判断，使用约登指 （FEV1、FEV1%pred、FVC、FVC%pred、FEV1/FVC低）、
数计算所选模型及其组成因素的最佳分界值，以确定 更容易发生缺氧（SPO2L低）、吸烟暴露程度高（吸烟
灵敏度、特异度。P < 0.05为差异有统计学意义。 指数高），此外年龄、体重指数（body mass index，
BMI）、最高脉率差异也具有统计学意义（表 1），而
2 结 果
SPO2B差异无统计学意义。
2.1 一般资料 2.2 模型的建立
本研究共纳入 108 例符合入组条件的对象，其 单因素 Logistic 回归分析显示年龄、吸烟指数、
中稳定期COPD组68例，对照组40例。与对照组患 BMI、CAT评分、SPO2L、最高脉率是COPD的独立预测

表1 稳定期COPD组与对照组的一般临床资料比较
Table 1 Comparison of general data between stable COPD group and control group
项目 COPD组（n=68） 对照组（n=40） t值 P值
年龄（岁） 68.75 ± 7.900 61.08 ± 8.31 4.781 ＜0.001
吸烟指数（支·年） 672.24 ± 439.85 244.375 ± 332.89 5.317 ＜0.001
BMI（kg/m） 22.37 ± 3.130 24.54 ± 2.85 -3.585 0.001
2
CAT（分） 10.77 ± 4.510 05.10 ± 3.46 6.838 ＜0.001
FEV1 （L） 1.34 ± 0.51 02.62 ± 0.74 -10.693 ＜0.001
FEV1%pred（%） 48.35 ± 14.46 096.03 ± 15.70 -16.032 ＜0.001
FVC（L） 2.55 ± 0.68 03.34 ± 0.93 -5.076 ＜0.001
FVC%pred（%） 71.75 ± 18.08 098.28 ± 14.56 -7.888 ＜0.001
FEV1/FVC（%） 51.23 ± 8.320 78.28 ± 5.32 -18.449 ＜0.001
SPO2B （%） 97.35 ± 1.620 97.88 ± 1.24 -1.749 0.083
SPO2L （%） 91.90 ± 3.940 95.38 ± 1.58 -1.328 ＜0.001
最高脉率（次/min） 116.22 ± 20.560 128.63 ± 19.34 -3.094 ＜0.001
吸烟指数=每日吸烟支数×吸烟年数。

因素。通过向前（有条件）的方法得出的多因素回 以看出，吸烟指数联合 CAT 评分、吸烟指数联合
归模型包括吸烟指数、CAT 评分、SPO2L，而年龄、 SPO2L、CAT 评分联合 SPO2L、吸烟指数、CAT 评分、
BMI、最高脉率被排除在外（表 2）。Hosmer⁃Leme⁃ SPO2L预测COPD时的AUROC值分别为0.903、0.875、
show 拟合优度检验得到的 P 值为 0.789，表明由预 0.912、0.794、0.850、0.789，均低于PCOPD的AUROC，因
测概率获得的期望频数与观察频数之间的差异 此该三因素组合模型诊断 COPD 的价值最高，从中
无统计学意义，即模型拟合度较好，模型校正良 去掉任何因素都会降低其准确性。PCOPD的最佳阈值
好。该模型预测 COPD 的总体百分比达 84.3%，预 为57.10%，灵敏度为88.2%，特异度为87.5%。模型
测良好。 中影响因素（吸烟指数、CAT评分、SPO2L ）的最佳阈值
通过二元 Logistic 回归分析还可以得出 PCOPD方 分别为220支·年、7.5分、93.5%（表3）。
程：logit（PCOPD ）=f（x）=45.846+（0.003×吸烟指数）+
3 讨 论
（0.428×CAT 评分）+（-0.529×SPO2L ），上述方程变换
为：PCOPD=exp［45.846+（0.003×吸烟指数）+（0.428× COPD 是全球死亡、残疾的主要原因之一，
CAT评分）+（- 0.529×SPO2L ）］/｛1+exp［45.846+（0.003× COPD 严重影响患者的生活质量，给患者家庭及社
吸烟指数）+（0.428×CAT 评分）+（-529×SPO2L ）］｝；通 会带来较大的经济负担，早诊断、早治疗可以延缓
过将这 3 个变量输入预置的计算机软件中，可以很 疾病的进展，提高生活质量，减轻家庭和社会的负
容易地计算出估计的PCOPD。 担。目前诊断 COPD 主要依靠肺功能检测，但肺功

2.3 模型的诊断价值与最佳阈值 能检测有配合度要求高、民众接受率低、操作方法
该模型（PCOPD ）的 ROC 曲线下面积（area under 复杂、使用率低等缺点，这些缺点也正是 COPD 漏
ROC curve，AUROC）为0.938，判别能力强，从图1可 诊率高的主要原因，特别是在基层医院及健康体