原发性肝癌患者并发自发性腹膜炎临床诊断模型的构建和应用

原发性肝癌患者并发自发性腹膜炎临床诊断模型的构建和应用 原发性肝癌是一种常见的恶性肿瘤，其发病率和死亡率在全球范围内均居高不下。自发性腹膜炎是原发性肝癌患者常见的并发症之一，严重影响患者的预后和生活质量。本文旨在探讨原发性肝癌患者并发自发性腹膜炎的影响因素，并建立和评价列线图预测模型，以期为临床诊断和治疗提供科学依据。 一、研究背景与目的 原发性肝癌患者由于肝功能受损、免疫力下降等原因，容易并发自发性腹膜炎。这种并发症不仅增加了患者的住院时间和医疗费用，还显著降低了患者的生存率。因此，早期识别和预防自发性腹膜炎对于提高原发性肝癌患者的预后具有重要意义。本研究的目的是通过分析原发性肝癌患者并发自发性腹膜炎的影响因素，建立列线图预测模型，并对其进行评价，以期为临床提供有效的预测工具。 二、研究方法 本研究选择了2012年1月至2022年12月期间在昆明市第三人民医院首次住院的1538例原发性肝癌患者作为研究对象。根据是否合并自发性腹膜炎，将患者分为感染组和对照组。感染组包括365例合并自发性腹膜炎的患者，对照组包括1173例未合并自发性腹膜炎的患者。 单因素分析：首先利用单因素分析筛选出可能与自发性腹膜炎相关的变量，包括饮酒、吸烟、CNLC分期、Child-Pugh分级、门静脉癌栓、腹水量、白细胞计数(WBC)、血红蛋白(Hb)、淋巴细胞(LYM)、中性粒细胞(NE)、总胆红素(TBil)、谷氨酰转肽酶(GGT)、天冬氨酸氨基转移酶(AST)、丙氨酸氨基转移酶(ALT)、白蛋白(ALB)、球蛋白(GLO)、肌酐(Cr)等。 Lasso回归分析：利用Lasso回归分析进一步筛选出具有统计学意义的变量，以减少模型的复杂性和过拟合风险。 多因素logistic回归分析：将筛选出的变量纳入多因素logistic回归分析，确定原发性肝癌患者发生自发性腹膜炎的独立影响因素，并建立列线图预测模型。 模型评价：利用校准曲线、受试者工作特征(ROC)曲线、临床决策曲线(DCA)和临床影响曲线(CIC)对列线图预测模型进行评价，验证其预测性能和临床应用价值。 三、研究结果 在纳入的1538例原发性肝癌患者中，有365例合并自发性腹膜炎为感染组，1173例未合并自发性腹膜炎为对照组。单因素分析结果显示，感染组在饮酒、吸烟、CNLC分期、Child-Pugh分级、门静脉癌栓、腹水量、WBC、Hb、LYM、NE、TBil、GGT、AST、ALT、ALB、GLO、Cr等方面与对照组存在显著差异。 通过Lasso回归分析，筛选出饮酒、CNLC分期、Child-Pugh分级、门静脉癌栓、腹水量、WBC、TBil、GGT、AST、ALB等变量。多因素logistic回归分析结果显示，饮酒、CNLC分期、Child-Pugh分级、门静脉癌栓、腹水量、WBC、TBil、GGT、AST、ALB是原发性肝癌患者发生自发性腹膜炎的独立影响因素。 基于上述独立影响因素，建立了列线图预测模型。模型评价结果显示，校准曲线、ROC曲线、DCA和CIC均表明该模型具有较好的预测性能和临床应用价值。 四、结语 本研究通过分析原发性肝癌患者并发自发性腹膜炎的影响因素，建立了列线图预测模型，并对其进行了系统评价。结果表明，饮酒、CNLC分期、Child-Pugh分级、门静脉癌栓、腹水量、WBC、TBil、GGT、AST、ALB是原发性肝癌患者发生自发性腹膜炎的独立影响因素。该预测模型具有较好的预测性能和临床应用价值，可为临床医生提供有效的诊断工具，帮助早期识别和预防自发性腹膜炎，提高原发性肝癌患者的预后。 吴金星 重庆医科大学附属第一医院