关键词:
肾小球肾炎
膜性
免疫球蛋白M
模型
统计学
受体
磷脂酶A2
免疫抑制剂
摘要:
目的探索IgM沉积的膜性肾病(membranous nephropathy,MN)患者缓解的相关因素,并构建MN缓解的预测模型。方法本研究为回顾性队列研究。选取河北医科大学第四医院2017年2月至2023年12月经肾穿刺活检确诊的伴IgM沉积的MN患者作为研究对象,收集其临床及病理资料。将研究对象以7∶3的比例随机分为训练集和验证集。终点事件定义为MN缓解,并以此分为缓解组与未缓解组,比较两组患者的临床及病理检查结果差异。采用最小绝对值收敛和选择算子算法、Cox回归分析筛选伴IgM沉积的MN缓解的相关因素,并构建MN缓解的预测模型列线图。使用训练集数据计算模型受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)下面积并绘制校准曲线以评估模型的效能。基于训练集数据计算每位患者的列线图总分,将其与MN缓解状态进行比较,绘制ROC曲线并确定列线图总分的最佳截断值。根据列线图总分的最佳截断值将患者分为低风险组和高风险组,绘制Kaplan-Meier生存曲线并比较两组的缓解率。使用验证集数据进行验证。结果研究共纳入200例伴IgM沉积的MN患者,其中98例(49.0%)患者达到临床缓解。在训练集中,缓解组与未缓解组在24 h尿蛋白量(Z=-2.638,P=0.008)、肾小动脉管壁增厚(χ^(2)=6.891,P=0.009)、应用免疫抑制剂患者比例(χ^(2)=21.381,P<0.001)、应用糖皮质激素联合环磷酰胺患者比例(χ^(2)=10.107,P=0.001)方面差异具有统计学意义。通过最小绝对值收敛和选择算子算法在16个变量中筛选出2个与伴IgM沉积的MN患者临床缓解相关的因素,分别为应用免疫抑制剂及肾小动脉管壁增厚。Cox回归得到相似的结果,即使用免疫抑制剂(HR=3.823,95%CI 2.055~7.113,P<0.001)和肾小动脉管壁无增厚(HR=0.428,95%CI 0.221~0.831,P=0.012)与伴IgM沉积MN缓解相关。在这2个因素的基础上,纳入抗磷脂酶A2受体(phospholipase A2 receptor,PLA2R)抗体作为变量构建列线图模型。使用训练集数据对该模型进行性能评估,结果显示其ROC曲线下面积为0.731(95%CI 0.648~0.814),敏感度为88.7%,特异度为55.1%,列线图总分最佳截断值为41.7分。Kaplan-Meier生存分析结果显示,低风险组患者的缓解率显著高于高风险组(Log-rank检验,χ^(2)=33.525,P<0.001)。使用验证集数据对模型进行验证,结果显示,该模型ROC曲线下面积为0.715(95%CI 0.591~0.839),敏感度为70.4%,特异度为63.6%;Kaplan-Meier生存分析结果亦显示低风险组患者缓解率显著高于高风险组(Log-rank检验,χ^(2)=8.467,P=0.004)。结论基于血清PLA2R抗体、是否应用免疫抑制剂以及肾小动脉管壁有无增厚构建的伴IgM沉积的MN患者缓解列线图预测模型具有一定临床实用性。