[发明专利]一种男性慢性前列腺炎/慢性盆腔痛综合征疼痛严重程度预测模型及其建立

权利要求书

1.一种男性慢性前列腺炎/慢性盆腔痛综合征疼痛严重程度预测模型，其特征在于，所述疼痛严重程度预测模型为采用患者的年龄、前列腺液中卵磷脂小体等级、憋尿、焦虑或易怒、避孕和吸烟等变量的优势比OR，2.5％和97.5％置信区间，P-value为基础，建立列线图作为模型对CP/CPPS患者的疼痛严重程度进行预测。

2.一种男性慢性前列腺炎/慢性盆腔痛综合征疼痛严重程度预测模型的建立，其特征在于：所述疼痛严重程度预测模型的建立包括以下步骤：

(1)材料选择：选取多名男性慢性前列腺炎/慢性盆腔痛综合征患者，并按照3∶1将患者随机分为两组，分别为训练组和实验组；

(2)分组：将上述各患者根据NIH-CPSI疼痛分型，所有患者低于7分的分为轻度疼痛组，高于7分的分为中度至重度疼痛组；

(3)筛选变量：将上述各患者进行数据记录，并选取年龄、BMI、前列腺液中的卵磷脂等级、前列腺液中的白细胞等级、尿液中的白细胞等级、是否久坐、是否憋尿、是否焦虑或易怒、是否使用抗生素、是否有性生活、是否避孕、是否有既往病史、是否脱发、是否饮酒、是否吸烟等变量进行进一步分析；

(4)变量分析：采用逻辑回归分析的方法来衡量排除参与者内部影响的变量，筛选出具有统计学意义的变量，通过优势比ORs、2.5％和97.5％置信区间CIs、假定值P等对这些变量进行分析，并根据分析结果创建列线图建立模型。

3.根据权利要求2所述的一种男性慢性前列腺炎/慢性盆腔痛综合征疼痛严重程度预测模型的建立，其特征在于：所述步骤(3)中的15种变量中倾斜数据进行对数转换或编码为分类变量后进行分析。

4.根据权利要求2所述的一种男性慢性前列腺炎/慢性盆腔痛综合征疼痛严重程度预测模型的建立，其特征在于：所述步骤(4)中具有统计学意义的变量为年龄、前列腺液中卵磷脂小体等级、憋尿、焦虑或易怒、避孕和吸烟。

5.根据权利要求2所述的一种男性慢性前列腺炎/慢性盆腔痛综合征疼痛严重程度预测模型的建立，其特征在于：所述预测模型的检测方法为通过标定曲线对模型的列线图的标定进行检验。

6.根据权利要求5所述的一种男性慢性前列腺炎/慢性盆腔痛综合征疼痛严重程度预测模型的建立，其特征在于：所述预测模型的检测的具体方式为：

(1)通过计算接收器工作特性ROC曲线和ROC曲线下面积AUC来评估列线图的辨别力和稳定性；

(2)通过决策曲线分析DCA检验列线图的临床实用性。