早期帕金森病诊断评分模型构建及效能验证
汪国宏1
王玉婷1
王亚奇2
胡婉华1
夏仕勇3
1.安徽医科大学第三附属医院 合肥市第一人民医院南区神经内科,合肥 2300922.安徽医科大学第三附属医院 合肥市第一人民医院本部影像中心3.安徽医科大学第三附属医院 合肥市第一人民医院南区影像中心
摘要：目的 构建早期帕金森病(PD)的诊断评分模型,并验证其效能.方法 选择PD患者75例及性别、年龄与PD患者相匹配的健康志愿者75例,随机分为验证组(PD患者38例、健康志愿者37例)与训练组(PD患者37例、健康志愿者38例).收集受试者病历资料.用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法,通过十折交叉验证确定最优参数,从训练组相关资料中筛选出具有相关性的诊断因子,并根据各因子系数构建诊断评分模型.通过Logistic回归构建列线图;绘制受试者工作特征曲线,通过曲线下面积和校准曲线评价该模型的诊断效能以及拟合度.结果 训练组与验证组相关资料比较差异无统计学意义(P均>0.05).训练组经LASSO算法确定最佳参数λ=0.052,筛选出具鉴别能力的7个指标,诊断评分模型公式=-1.048+0.961×睡眠行为障碍筛查问卷(RBDSQ)评分+0.079×汉密尔顿焦虑量表14项(HAMA-14)评分-0.000 2×神经元特异性烯醇化酶(NSE)-0.011×血管内皮生长因子(VEGF)-0.001×尿酸-0.046×各向异性(FA)+0.003×舒张末期血流速度(DFV).多因素Logistic回归分析确认所筛选的7个指标可作为早期PD患者的独立诊断因子.在验证组中该诊断评分模型用于诊断早期PD患者的曲线下面积为0.91,高于7个因子单独诊断早期PD的曲线下面积;拟合曲线显示该模型有较好的拟合优度.结论 基于RBDSQ评分、HAMA-14评分、VEGF、FA、NSE、尿酸及DFV构建了早期PD的诊断评分模型,该模型有较高的诊断效能.
关键词：帕金森病早期最小绝对收缩和选择算子诊断评分模型诊断效能
分类号：R745.1(神经病学与精神病学)
资助基金：安徽省重点研究与开发计划立项项目(202004j07020006)合肥市应用医学研究项目(Hwk2021zd003)
论文发表日期：2024-07-05
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 15-19 )
英文信息