关键词:
结核
肺
诊断延迟
因素分析
统计学
Logistic模型
决策树
摘要:
目的:了解西安市莲湖区肺结核患者诊断延迟情况,并基于3种分类模型分析其影响因素,为调整结核病防治策略提供依据。方法:通过“中国疾病预防控制信息系统”子系统“结核病信息管理系统”收集2023—2024年西安市莲湖区登记的642例资料完整的肺结核患者信息,采用描述性流行病学方法分析患者的诊断延迟情况,采用多因素logistic回归模型、决策树模型和Bayes判别模型分析诊断延迟的影响因素,并采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)对3种模型的性能进行评估。结果:2023—2024年西安市莲湖区肺结核患者就诊延迟时间[M(Q_(1),Q_(3))]为16(5,35)d,就诊延迟率为51.40%(330/642);诊断延迟时间[M(Q_(1),Q_(3))]为2(0,9)d,诊断延迟率为17.76%(114/642)。3种模型筛选出的诊断延迟影响因素一致,2024年就诊(OR=1.882,95%CI:1.221~2.901)和患者现住址为本市其他县(区)(OR=3.798,95%CI:1.760~8.198)均是诊断延迟的危险因素;有结核病相关症状(OR=0.334,95%CI:0.215~0.518)和存在就诊延迟(OR=0.559,95%CI:0.365~0.858)均是诊断延迟的保护因素。logistic回归模型、决策树模型和Bayes判别模型对肺结核患者影响因素诊断的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.709、0.696和0.706,敏感度分别为75.44%、61.40%和80.70%,特异度分别为57.01%、68.00%和50.19%,约登指数分别为0.325、0.294和0.309。结论:2023—2024年西安市莲湖区肺结核患者就诊和诊断延迟情况较为普遍,基于3种分类模型筛选的诊断延迟影响因素一致,3种模型总体预测能力相当,但在特定指标上各有侧重。