非酒精性脂肪性肝病预测模型的特征分析

摘要：

作为疾病风险评估的量化工具,疾病预测模型有助于识别高危人群,为健康管理提供参考依据,而非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)预测模型研究尚未引起中国肝病健康管理领域研究者的充分关注.本文针对性地在PubMed、Web of Science、中国知网等数据库进行了文献查阅,得到8种NAFLD预测模型,分别是脂肪肝指数(FLI)、肝脂肪变性指数(HSI)、肝脂肪百分比、Framingham脂肪变性指数(FSI)、ZJU指数、NAFLD筛查评分(NSS)、Young Jin Park模型、Mika Aizawa模型.通过归纳上述8种NAFLD预测模型的建模方法、模型的质量表现、模型的表达及应用现状发现,Logistic回归分析是主要的建模方法,模型区分度较好,模型多采取内部验证,NAFLD预测模型的研究还存在较大的开发空间.

关键词：非酒精性脂肪性肝病、预测、模型、Logistic模型

所属期刊栏目：24

分类号：R575.5(消化系及腹部疾病)

资助基金：2020年湖北省自然科学基金创新群体项目;2015年度国家中医临床研究基地业务建设第二批科研专项

在线出版日期：2021-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：3888-3892,3899