【摘 要】
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目的：建立评估慢性HBV感染发生显著炎症的定量化、可视化预测模型，并列线图进行验证效能。方法：选取2019年01月—2021年12月在海南医学院第一附属医院感染科住院并签署知情同意且行肝活检穿刺术的慢性HBV感染患者，总共180例，为了防止模型过度拟合，根据随机分组建模组131例和验证组49例，在建模组中将患者分为显著炎症组和非显著炎症组，收集患者一般资料、血清学检测结果、肝弹性成像及肝组织病理结
【基金项目】
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海南省自然科学基金项目（819MS122）； 海南医学院第一附属医院青年培育基金项目（HYYFYPY202021）；
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目的：建立评估慢性HBV感染发生显著炎症的定量化、可视化预测模型，并列线图进行验证效能。方法：选取2019年01月—2021年12月在海南医学院第一附属医院感染科住院并签署知情同意且行肝活检穿刺术的慢性HBV感染患者，总共180例，为了防止模型过度拟合，根据随机分组建模组131例和验证组49例，在建模组中将患者分为显著炎症组和非显著炎症组，收集患者一般资料、血清学检测结果、肝弹性成像及肝组织病理结果。采用R 4.1.1软件包和rms程序包建立列线图模型，同时应用Bootstrap方法重复抽样1000次进行内、外部验证，分别采用H-L拟合优度检验和ROC曲线评估列线图模型的校准度和区分度。结果：本研究共纳入180例慢性HBV感染患者，其中发生显著炎症为92例（51.1%），建模组患者中有67例（51.1%）发生显著炎症。在建模组中，比较显著炎症和非显著炎症的HBV DNA、PLT、ALT、AST、ALP、GGT、PAB、H.A、PIIIP、CIV、L.N、IL-6、LSM、HBeAg，结果显示差异具有统计学意义（P＜0.05）。使用逐步向后回归分析法获得建立慢性HBV感染显著炎症风险预测列线图模型。显著炎症建模组和验证组的Hosmer-Lemeshoe拟合优度检验（H-L拟合优度检验）的X2值分别为0.279和2.098，对应的P值为 0.87和0.35，表示所建立的列线图模型有较好的预测精准能力；列线图预测建模组和验证组的HBV感染后发生显著炎症的ROC曲线下面积分别为0.895[95%CI（0.843-0.948）]和0.760[95%CI（0.622-0.897）]，结果提示模型具有良好区分度。结论：经过逐步向后回归分析后确立PLT、Ln（HBV-DNA）、AST、CIV、LSM与HBV感染后发生显著炎症更为密切相关，综合评估建立可视化发生显著炎症列线图模型，并给予验证效能良好。
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