成都地区成年健康体检女性生殖道HPV感染情况调查及预测模型构建

目的调查成都地区成年健康体检女性生殖道HPV感染情况,并构建风险预测模型。方法选择2022年3月至2023年3月在成都市三家医院进行健康体检的女性作为研究对象,收集生殖道HPV感染的相关因素,以7∶3比例将研究对象分为训练集、验证集,并根据有无HPV感染将研究对象分为感染组与非感染组。使用LASSO回归筛选潜在因素,采用Logistic回归分析构建HPV感染风险预测模型并绘制列线图。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线及其曲线下面积(area under curve,AUC)、校准曲线和决策曲线评估风险预测模型的区分度、校准度和临床适用性。结果共纳入2318例健康体检女性,HPV感染481例(20.75%),其中单一感染316例(65.70%)、多重感染165例(34.30%)。训练集1622例,验证集696例;训练集中感染组341例,非感染组1281例。LASSO回归及Logistic回归结果显示,年龄[OR=0.955,95%CI(0.912,0.999)]、产次[OR=4.392,95%CI(1.420,13.583)]、初次性交年龄[OR=0.870,95%CI(0.774,0.979)]、安全套使用情况[OR=0.314,95%CI(0.109,0.905)]、性伴侣人数[OR=6.068,95%CI(1.825,20.177)]、性伴侣包皮过长[OR=3.218,95%CI(1.042,9.936)]、性传播疾病患病情况[OR=3.476,95%CI(1.071,11.277)]、生殖道炎症[OR=3.526,95%CI(1.185,10.494)]、宫颈柱状上皮异位情况[OR=4.375,95%CI(1.374,13.934)]为健康体检女性HPV感染的影响因素(P<0.05)。ROC曲线结果显示,训练集和验证集中预测模型的AUC分别为0.913[95%CI(0.866,0.960)]、0.880[95%CI(0.818,0.941)]。训练集和验证集中预测模型的H-L拟合优度检验结果均无统计学意义(P>0.05)。校准曲线结果显示,训练集和验证集中预测曲线与标准曲线基本拟合。决策曲线结果显示,训练集和验证集中模型风险概率阈值分别为0.05~0.90、0.05~0.78时,患者获益。结论成都地区健康体检女性生殖道HPV感染率为20.75%,其主要受年龄、产次、初次性交年龄、安全套使用情况、性伴侣人数、性伴侣包皮过长、性传播疾病患病情况、生殖道炎症、宫颈柱状上皮异位情况的影响,根据上述因素构建的女性生殖道HPV感染风险预测模型具有一定的临床使用价值。

职业女性高危型HPV感染自然清除情况及其列线图预测模型的建立

目的建立职业女性高危型人乳头瘤病毒(HPV)感染自然清除情况及其列线图预测模型,并进行验证。方法选择2020年3月—2021年3月在某院进行职业体检且经检测确诊为高危型HPV感染并排除宫颈癌及宫颈上皮内瘤变的有固定正式职业的女性进行研究。以7∶3比例将患者分为模型组和验证组,模型组患者根据随访结果分为自然清除组与持续感染组,比较两组患者一般资料、生殖相关治疗、性伴侣相关情况及检查情况。以LASSO回归筛选职业女性高危型HPV感染自然清除的潜在因素后,采用多因素logistic回归,筛选出独立影响因素,根据多因素分析结果以R语言建立列线图模型并进行验证。结果共纳入病例329例,其中模型组230例,验证组99例,两组病例一般资料比较,差异均无统计学意义(均P>0.05)。模型组230例高危型HPV感染患者中,165例在随访结束转阴,自然清除率为71.74%。LASSO回归基础上进行多因素logistic回归分析显示,年龄、避孕方式、性伴侣数、性伴侣包皮过长、初始病毒载荷量、HPV感染类型及生殖道炎症均为职业女性高危型HPV感染自然清除的独立影响因素(均P<0.05)。受试者工作特征(ROC)曲线分析结果显示,模型组职业女性高危型HPV感染自然清除的曲线下面积(AUC)为0.834(95%CI:0.776~0.893),验证组AUC为0.817(95%CI:0.755~0.879)。H-L拟合优度检验结果显示列线图模型与理想模型差异无统计学意义(P>0.05)。校准曲线结果显示模型组与验证组预测曲线与标准曲线基本拟合,提示模型预测准确度较高。模型组决策曲线分析结果显示,当该列线图模型预测职业女性高危型HPV感染自然清除的概率阈值为0.15~0.95时,患者的净受益率>0。结论职业女性高危型HPV感染自然清除率较高,主要受患者年龄、避孕方式、性伴侣数等因素影响,本研究建立的列线图模型预测职业女性高危型HPV感染自然清除率具有较高的准确率与区分度。

移动医疗手机应用程序在健康管理中的研究进展

移动医疗APP为疾病的健康管理提供了新途径,本研究旨在对移动医疗APP的发展背景、应用现状、现存不足与问题等方面进行梳理、分析和总结,以期为我国更好地应用移动医疗APP开展医疗护理服务提供参考与建议。