Ukrainian
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Zhonghua yi xue za zhi 2015-May

[Logistic regression model of noninvasive prediction for portal hypertensive gastropathy in patients with hepatitis B associated cirrhosis].

Тільки зареєстровані користувачі можуть перекладати статті
Увійти Зареєструватися
Посилання зберігається в буфері обміну
Qingliang Wang
Xiaojie Li
Kunpeng Hu
Kun Zhao
Peisheng Yang
Bo Liu

Ключові слова

Анотація

OBJECTIVE

To explore the risk factors of portal hypertensive gastropathy (PHG) in patients with hepatitis B associated cirrhosis and establish a Logistic regression model of noninvasive prediction.

METHODS

The clinical data of 234 hospitalized patients with hepatitis B associated cirrhosis from March 2012 to March 2014 were analyzed retrospectively. The dependent variable was the occurrence of PHG while the independent variables were screened by binary Logistic analysis. Multivariate Logistic regression was used for further analysis of significant noninvasive independent variables. Logistic regression model was established and odds ratio was calculated for each factor. The accuracy, sensitivity and specificity of model were evaluated by the curve of receiver operating characteristic (ROC).

RESULTS

According to univariate Logistic regression, the risk factors included hepatic dysfunction, albumin (ALB), bilirubin (TB), prothrombin time (PT), platelet (PLT), white blood cell (WBC), portal vein diameter, spleen index, splenic vein diameter, diameter ratio, PLT to spleen volume ratio, esophageal varices (EV) and gastric varices (GV). Multivariate analysis showed that hepatic dysfunction (X1), TB (X2), PLT (X3) and splenic vein diameter (X4) were the major occurring factors for PHG. The established regression model was Logit P=-2.667+2.186X1-2.167X2+0.725X3+0.976X4. The accuracy of model for PHG was 79.1% with a sensitivity of 77.2% and a specificity of 80.8%.

CONCLUSIONS

Hepatic dysfunction, TB, PLT and splenic vein diameter are risk factors for PHG and the noninvasive predicted Logistic regression model was Logit P=-2.667+2.186X1-2.167X2+0.725X3+0.976X4.

Приєднуйтесь до нашої
сторінки у Facebook

Найповніша база даних про лікарські трави, підкріплена наукою

  • Працює 55 мовами
  • Лікування травами за підтримки науки
  • Розпізнавання трав за зображенням
  • Інтерактивна GPS-карта - позначайте трави на місці (скоро)
  • Читайте наукові публікації, пов’язані з вашим пошуком
  • Шукайте лікарські трави за їх впливом
  • Організуйте свої інтереси та будьте в курсі новинних досліджень, клінічних випробувань та патентів

Введіть симптом або хворобу та прочитайте про трави, які можуть допомогти, наберіть траву та ознайомтесь із захворюваннями та симптомами, проти яких вона застосовується.
* Вся інформація базується на опублікованих наукових дослідженнях

Google Play badgeApp Store badge