Clinical predictive model for the 1-year remission probability of IgA vasculitis nephritis

列线图 接收机工作特性 医学 逻辑回归 多元统计 内科学 多元分析 曲线下面积 统计 数学
作者
Manrong He,Chao Li,Yingxi Kang,Yongdi Zuo,Lijin Duo,Wanxin Tang
出处
期刊:International Immunopharmacology [Elsevier BV]
卷期号:101: 108341-108341 被引量:7
标识
DOI:10.1016/j.intimp.2021.108341
摘要

Early remission of Immunoglobulin A vasculitis nephritis (IgAVN) substantially affects its prognosis. In this work, a multivariate model to predict the 1-year remission probability of patients with IgAVN was developed on the basis of clinical laboratory data.Data of 187 patients with IgAVN confirmed by renal biopsy were retrospectively assessed. Least absolute shrinkage and selection operator regression analysis were conducted to establish a multivariate logistic regression model. A nomogram based on the multivariate logistic regression model was constructed for easy application in clinical practice. Concordance index, receiver operating characteristic (ROC) curves, decision curve analysis (DCA), and clinical impact curves (CIC) were used to evaluate the predictive accuracy and clinical value of this nomogram.The predictive factors contained in the multivariate model included duration, gender, respiratory infection, arthritis, edema, estimated glomerular filtration rate, 24 h urine protein, uric acid, and renal ultrasound intensity. The area under the curves (AUC) of the nomogram in the training set and testing set were 0.814 and 0.822, respectively, indicating its good predictive ability. Moreover, the DCA curve and CIC revealed its clinical utility.The developed multivariate predictive model combines the clinical and laboratory factors of patients with IgAVN and is useful in the individualized prediction of the 1-year remission probability aid for clinical decision-making during treatment and management of IgAVN.
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