基于血清半胱氨酸蛋白酶抑制剂C的肾小球滤过率预测模型的建立及评价

• 作者: 吕瑞雪 安振梅 应斌武 彭志英 李一松 黄亨建
• 来源期刊: 四川大学学报（医学版）
• 学科: 医学
• 关键词: 慢性肾脏病 肾小球滤过率 Cystatin C
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 技术与方法
• 页码范围: 104-107,117
• 分类号: R692
• 语种: 中文

摘要

目的 以慢性肾脏病(chronic kidney disease,CKD)患者为研究对象,建立基于血清半胱氨酸蛋白酶抑制剂C(serum cystatin C,s-cystatin C)的肾小球滤过率(glomerular filtration rate,GFR)预测模型并进行适用性评价.方法 收集本院242例CKD患者的有关资料并分为模型建立组和模型验证组,以99m Tc-DTPA肾显像快速测定所得的清除率作为GFR检测的参考值(residual GFR,rGFR),同时测定s-cystatin C水平,探讨其与rGFR的关系；在模型建立组利用多重线性回归模型建立和评价的原理方法,以s-cystatin C建立适宜于CKD患者的rGFR预测模型,并在模型验证组与同源的Hoek模型和Orebro模型进行适用性比较和评价.结果 将s-cystatin C进行标准倒数变换后,其与rGFR回归后的相关系数为0.773.经多重线性回归分析二次拟合后方程复相关系数、决定系数、校正的决定系数和剩余标准差分别为0.863、0.745、0.742、0.207.经残差的p-p概率图分析残差符合正态分布,残差具方差齐性.预计GFR(estimated GFR,eGFR)=67/s-cystatin C+3.该模型所得eGFR与模型验证组rGFR分布无差异,30％和50％准确性不低于Hoek模型和Orebro模型,精密度高；经Bland-Altman图和ROC曲线分析,适用性较好.结论 该模型与同类研究所获GFR预测模型相比,体现了较好的预测能力,可试用于临床CKD患者GFR水平的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄亨建	四川大学华西医院实验医学科临床生化室	70	318	9.0	14.0
2	安振梅	四川大学华西医院实验医学科临床生化室	99	327	8.0	11.0
3	应斌武	四川大学华西医院实验医学科临床生化室	71	160	6.0	9.0
4	彭志英	四川大学华西医院实验医学科临床生化室	29	171	7.0	11.0
5	吕瑞雪	四川大学华西医院实验医学科临床生化室	14	105	6.0	10.0
6	李一松	四川大学华西医院实验医学科临床生化室	17	71	4.0	8.0