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地中海贫血患者无关供体造血干细胞移植后人工神经网络和逻辑回归在预测急性移植物抗宿主病中的比较

发布时间:2010年3月8日DOI://doi.org/10.1016/j.exphem.2010.02.012

      目的

      人们对开发预测模型的预后模型越来越感兴趣。 无关供体造血后发生急性移植物抗宿主病(aGVHD) 干细胞移植。大量变量已显示出作用 在aGVHD中,但仍在寻找预测算法。人工神经 网络(ANN)代表了临床多变量分析的一种有吸引力的替代方法 预后。到目前为止,还没有报告调查过人工神经网络在预测 HSCT结果。

      材料和方法

      我们将人工神经网络的预后性能与逻辑回归(LR)的预后性能进行了比较 在接受无关供体造血干细胞移植的78例β地中海贫血重症患者中。 分析了二十四个自变量对结果的潜在影响。

      结果

      26名患者(33.3%)发生了II至IV级aGVHD。在多元分析中, 供体KIR单倍型A( p = 0.03),供体年龄( p = 0.05),并且供体纯合性缺失了人类白细胞抗原-G 14 bp多态性( p = 0.05)与aGVHD独立相关。平均灵敏度 LR和ANN(在发展aGVHD的患者中预测aGVHD的能力) 测试数据集分别为21.7%和83.3%( p <0.001);平均特异性(预测患者缺乏aGVHD的能力 未发生aGVHD的患者分别为80.5%和90.1%( p = NS)。

      结论

      尽管人工神经网络无法计算结果中单个变量的权重, 他们发现它们比LR具有更好的性能。这两种方法的结合 可能更有效地预测结果并帮助制定GVHD预防方案 根据每个患者的预测风险。 ANN技术是否会提供 当应用于其他数据集时,更好的预测性能仍有待确认。
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