原发性高血压早期肾损害的风险预测模型

发布时间：2020-09-10 18:07

　　 目的:高血压肾损害(hypertensive renal damage,HRD)的危险因素已被广泛报道,但针对高血压患者发生肾损害的风险预测模型尚未建立。本研究旨在通过基于主成分分析的Logistic回归分析,建立一个综合评价高血压患者发生肾损害的风险预测模型,为临床医生针对不同危险因素患者采取个体化治疗提供理论依据。方法:本研究收集分析了 2014年1月至2016年12月就诊于山东省千佛山医院高血压患者582例。其平均年龄为(58± 13)岁,男性348人(60%),女性234人(40%)。根据临床常用且便于检测的尿微量白蛋白与肌酐比值,将受试者分为高血压伴肾损害组(收缩压≥140mmHg和(或)舒张压≥90mmHg,且UACR30mg/g)和高血压不合并肾损害组(收缩压≥140mmHg和(或)舒张压≥90mmHg,且UACR30mg/g)。收集上述人群基本信息及临床指标,单因素方差分析筛选出11项危险因素,对该11项危险因素行基于主成分分析的Logistic回归分析,建立预测模型,计算ROC曲线下面积,评估预测效能。结果:经过单因素方差分析后,共11项指标与高血压肾损害存在显著相关性(P0.05),分别是性别、年龄、吸烟史、饮酒史、冠心病史、糖尿病史、胱抑素-C、β 2-微球蛋白、C-反应蛋白、血压类型、肾动脉阻力指数。该11项指标间存在显著共线性,严重影响Logistic回归分析所建立的预测模型的稳定性及预测效能,故采用基于主成分分析的Logistic回归分析建立预测模型。通过主成分分析提取的6项主成分因子总贡献率高达81.7%。ROC曲线下面积为0.735,该模型具有良好预测效能。结论及意义:性别、年龄、吸烟史、饮酒史、冠心病史、糖尿病史、胱抑素-C、β 2-微球蛋白、C-反应蛋白、血压类型、肾动脉阻力指数共11项指标是高血压患者发生肾损害的危险因素;通过基于主成分分析的Logistic回归分析建立的预测模型具有良好的预测效能,可用于综合评估高血压患者发生肾损害的风险大小。
【学位单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：R544.11;R692
【部分图文】：

预测模型的ROG曲线

内质网应激的三种信号通路

【参考文献】

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1 张琪;范贵娟;张杰;

本文编号：2816136