利用logistic回归模型对艾滋病病毒抗体不确定者转归分析

吴可可 谢爱蓉 王建 虞成超 钭慧芬 朱传新 郑文力

吴可可, 谢爱蓉, 王建, 虞成超, 钭慧芬, 朱传新, 郑文力. 利用logistic回归模型对艾滋病病毒抗体不确定者转归分析[J]. 疾病监测, 2018, 33(10): 839-843. doi: 10.3784/j.issn.1003-9961.2018.10.012
引用本文: 吴可可, 谢爱蓉, 王建, 虞成超, 钭慧芬, 朱传新, 郑文力. 利用logistic回归模型对艾滋病病毒抗体不确定者转归分析[J]. 疾病监测, 2018, 33(10): 839-843. doi: 10.3784/j.issn.1003-9961.2018.10.012
Keke Wu, Airong Xie, Jian Wang, Chengchao Yu, Huifen Tou, Chuanxin Zhu, Wenli Zheng. Application of logistic regression model to analyze outcome of HIV Western Blot-indeterminate patients[J]. Disease Surveillance, 2018, 33(10): 839-843. doi: 10.3784/j.issn.1003-9961.2018.10.012
Citation: Keke Wu, Airong Xie, Jian Wang, Chengchao Yu, Huifen Tou, Chuanxin Zhu, Wenli Zheng. Application of logistic regression model to analyze outcome of HIV Western Blot-indeterminate patients[J]. Disease Surveillance, 2018, 33(10): 839-843. doi: 10.3784/j.issn.1003-9961.2018.10.012

利用logistic回归模型对艾滋病病毒抗体不确定者转归分析

doi: 10.3784/j.issn.1003-9961.2018.10.012
详细信息
    作者简介:

    吴可可,女,浙江省温州市人,主管技师,硕士,主要从事艾滋病检测工作

    通讯作者:

    吴可可,Tel:0577–55597805,Email:269338971@qq.com

  • 中图分类号: R512.91

Application of logistic regression model to analyze outcome of HIV Western Blot-indeterminate patients

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  • 摘要: 目的利用logistic回归模型,分析艾滋病病毒(HIV)抗体不确定者的初筛、免疫印迹试验(WB)条带结果和其随访阳转的关系,提高对转归的预判断。方法收集2012 — 2016年HIV抗体不确定者酶标、硒标结果、WB条带结果,用受试者工作特征(ROC)曲线确定酶联伯乐试剂阈值,用logistic回归筛选WB条带的危险因素并建立预测模型。结果79份不确定标本中,首次2种初筛结果都阳性与最终随访确证阳性符合率高达96.29%。 ROC曲线确定伯乐试剂的特定阈值为8,S/CO>8提示随访转归阳性概率大。最常见的带型分别为p24、gp160+p24和gp160+gp120+p24;其中p24带型随访阴性的比例最高,占77.27%,gp160+p24有或无其他条带随访阳性概率较大。 运用logistic回归模型筛选出gp160、p24、p17三个有意义的因素。结论初筛酶标、硒标检测结果双阳性,S/CO>8,gp160+p24有或无其他条带,随访结果为阳性概率较大。 联合初筛结果、带型情况可较为客观、准确地预测HIV不确定患者转归结果。
  • 图  1  不同S/CO的受试者工作特征曲线

    Figure  1.  ROC curves for different S/CO

    表  1  硒标、酶标与确证结果比对

    Table  1.   Comparison between Abbot Determine HIV-1/2, Bio-Rad results and confirmation results

    初筛结果 随访确证结果 例数
    硒标 酶标
    阴性 阳性 阴性 20
    阳性 阴性 阴性 4
    阳性 阴性 阳性 1
    阳性 阳性 阴性 2
    阳性 阳性 阳性 52
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    表  2  不确定患者S/CO值的分层统计

    Table  2.   Stratified statistics of S/CO in n persons with indeterminate HIV antibody detection results

    S/CO 最终转归结果 阳性符合率(%)
    阴性例数 阳性例数
    0 ~ 5 1 16.67
    1 ~ 10 0 0.00
    2 ~ 6 0 0.00
    3 ~ 2 0 0.00
    4 ~ 0 1 100.00
    5 ~ 1 1 50.00
    6 ~ 1 1 50.00
    7 ~ 1 1 66.67
    8 ~ 0 3 100.00
    9 ~ 0 5 100.00
    10 ~ 0 5 100.00
    11 ~ 0 8 100.00
    12 ~ 0 10 100.00
    13 ~ 0 12 100.00
    14 ~ 0 4 100.00
    15 ~ 16 0 1 100.00
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    表  3  HIV抗体不确定者免疫印迹试验带型的分布情况

    Table  3.   Distribution of WB bands in persons with indeterminate HIV antibody detection results

    条带 例数 构成比(%) 转阳数 转阳构成比(%) 阴性数 阴性构成比(%)
    gp160 6 7.59 4 66.67 2 33.33
    p24 22 27.85 5 22.72 17 77.27
    p17 3 3.79 0 0.00 3 100.00
    gp160,p24 17 21.52 16 94.12 1 5.88
    gp160,gp120,p24 18 22.78 18 100.00 0 0.00
    gp160,gp120,gp41 3 3.79 3 100.00 0 0.00
    gp120,gp41,p24 1 1.27 0 0.00 1 100.00
    gp160,p66,p24 1 1.27 1 100.00 0 0.00
    gp160,gp120,p51 1 1.27 1 100.00 0 0.00
    gp160,p24,p17 1 1.27 1 100.00 0 0.00
    p24,p17 5 6.33 4 80.00 1 20.00
    p51,p24 1 1.27 0 0.00 1 100.00
    合计 79 100.00 53 100.00 26 100.00
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    表  4  HIV不确定者初次确证条带logistic回归分析

    Table  4.   Logistic regression analysis of initial confirmatory bands in persons with indeterminate HIV antibody detection results

    变量 偏回归系数 标准误 Wald统计量 自由度 P 优势比
    gp160 5.386 1.208 19.881 1 0 218.346
    p24 2.888 1.19 5.888 1 0.015 17.96
    p17 2.299 1.043 4.856 1 0.028 9.968
    常数 –4.224 1.292 10.694 1 0.001 0.015
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-12-14
  • 网络出版日期:  2018-10-29
  • 刊出日期:  2018-10-01

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