Page 128 - 南京医科大学学报自然科学版

第41卷第9期
·1394 · 南 京 医 科 大 学 学 报 2021年9月

表2 两组各指标非参数检验（曼⁃惠特尼U检验）结果
指标 VTE组（n=274） 非VTE组（n=274） Z值 P值
年龄［岁，M（P25，P75 ）］ 056.00（50.00，64.00） 056.00（48.75，63.00） -0.323 0.747
体重［kg，M（P25，P75 ）］ 065.43（60.00，70.00） 063.00（59.00，70.00） -2.058 0.040
BMI［kg/m ，M（P25，P75 ）］ 025.26（23.44，26.41） 024.65（22.58，26.71） -1.563 0.118
2
患糖尿病（例） 000.09 000.07 -0.507 0.612
有手术史（例） 000.26 000.00 -5.220 ＜0.001
D⁃二聚体水平［ng/mL，M（P25，P75 ）］ 569.99（346.71，944.61） 319.82（221.37，427.31） -9.706 ＜0.001
脂蛋白［nmol/L，M（P25，P75 ）］ 045.00（20.75，74.00） 140.50（56.00，275.50） -9.182 ＜0.001
血浆蛋白C活性［%，M（P25，P75 ）］ 107.30（90.08，123.03） 112.40（101.85，127.50） -3.964 ＜0.001
血小板计数［×10 /L，M（P25，P75 ）］ 241.00（198.00，295.00） 252.00（213.00，284.50） -1.241 0.215
9
C⁃反应蛋白［mg/L，M（P25，P75 ）］ 004.00（2.00，7.00） 002.10（1.35，3.66） -6.373 ＜0.001

表3 Baseline模型预测结果 （n=500） 0.05，反映出该模型的拟合结果较为理想（表5）。
预测结果 预测正确
真实情况 表5 Logistic回归结果 （n=500）
患有VTE 未患VTE 率（%）
变量 系数 P值 Exp（B）
患有VTE 0 247 000.0
是否有手术史 -21.880 0.998 0.000
未患VTE 0 253 100.0
D⁃二聚体水平 0.003 ＜0.001 1.003
总准确率 050.6
脂蛋白 -0.003 ＜0.001 0.997
检验结果，所做的检验是分别将这些变量纳入方 血浆蛋白C活性 -0.025 ＜0.001 0.975
C⁃反应蛋白 0.082 0.024 1.085
程，检验方程的改变是否有统计学意义。在 P <
常量 23.258 0.998 1.261×10 10
0.001的显著性水平下，此检验结果有5个变量是显
著的。说明将是否有手术史、D⁃二聚体水平、脂蛋 将 48 个样本组成的测试集数据代入拟合得到
白、血浆蛋白C活性、C⁃反应蛋白这5个变量分别纳 的最终模型中去，衡量模型的预测能力。当计算所
入方程，方程的改变是有统计学意义的，且总的统 得概率大于或等于 0.5 时，即预测该患者患有 VTE，
计量也有统计学意义。 否则预测该患者未患VTE。模型的预测结果如表6
所示。在该测试集中，模型的预测结果较好，总准
表4 尚未纳入模型方程的变量及其比分检验结果 确 率 为 72.92% ，灵 敏 度 为 70.37% ，特 异 度 为
（n=500）
变量 分数 自由度 P值 76.20%。最后，再采用 k 折交叉验证的方式，取 k=
年龄 0.154 01 0.695 10，可 以 得 到 十 折 交 叉 验 证 的 平 均 准 确 率 为
体重 3.288 01 0.070 75.36%，说明模型在现有数据集上的稳健性较好，
BMI 2.824 01 0.093 泛化能力较强。
是否患糖尿病 0.096 01 0.757
表6 Logistic模型预测结果 （n=48）
是否有手术史 23.572 01 ＜0.001
预测结果 预测正确
D⁃二聚体水平 45.196 01 ＜0.001 真实情况
脂蛋白 27.232 01 ＜0.001 患有VTE 未患VTE 率（%）
患有VTE 19 08 70.37
血浆蛋白C活性 21.002 01 ＜0.001
未患VTE 05 16 76.20
血小板计数 5.650 01 0.017
总准确率 72.92
C⁃反应蛋白 18.001 01 ＜0.001
总统计量 117.721 10 ＜0.001
3 讨 论
逐步向前回归法是从表4中P值最小的变量开 本研究中样本年龄最小 28 岁，最大为 84 岁。
始，逐个将其纳入模型，以模型的极大似然函数值 因此，所选取的研究样本年龄范围分布较广且主要
最大为目标，以最后一步的入选变量作为最终结 人群为中年人（第一四分位数=49.00）。同时，根据
果。利用前向逐步回归进行变量筛选，得到最终的 WHO对于BMI的划分标准，18.5~<25.0 kg/m 为正常
2
2
回归模型。其中，最终模型的 H⁃L 检验 P=0.192> 范围，BMI≥25 kg/m 为超重。由于BMI的第一四分位