共病在预测特发性肺纤维化生存中的附加价值:多中心观察性研究JF欧洲呼吸杂志JO Eur Respir J FD欧洲呼吸学会SP 1801587 DO 10.1183/13993003.01587-2018 VO 188bet官网地址53 IS 3 A1 Torrisi, Sebastiano Emanuele A1 Ley, Brett A1 Kreuter, Michael A1 Wijsenbeek, Marlies A1 Vittinghoff, Eric A1 Collard, Harold R. A1 Vancheri, Carlo YR 2019 UL //www.qdcxjkg.com/content/53/3/1801587.abstract AB背景性别-年龄-生理学(GAP)模型被开发用于预测死亡风险。共病在特发性肺纤维化(IPF)中很常见，并可能影响生存。除了GAP模型中包含的变量外，我们还评估了共病改善IPF患者生存预测的能力。方法我们使用来自两个独立队列的数据开发了一个名为TORVAN的预测模型。连续和点分预测模型的发展与估计的充分和稀疏版本。使用c指数评估模型判别，并通过比较1-5年的预测和观察累积死亡率进行校准。结果在推导队列和验证队列中，稀疏连续模型的鉴别性相似(c指数分别为71.0和70.0)，并且在验证队列中显著提高了GAP模型的性能(c指数增加3.8,p=0.001)。相比之下，稀疏点分模型在验证队列中表现不佳(推导队列的c指数为72.5，验证队列为68.1)，但仍显著改善了GAP模型的性能(c指数增加了2.5,p=0.037)。结论与GAP相比，将共病纳入TORVAN模型显著提高了预测死亡风险的判别性能。这是首次验证的包括共病变量的IPF全因死亡率的临床预测模型和得分指数。除了人口统计学和生理参数外，它们的加入显著改善了生存预测。http://ow.ly/H6Dn30mZsxh