原始数据 中度至重度慢性小动脉病变是 IgA 肾病肾脏不良结局的独立危险因素

慢性小动脉病变对 IgA 肾病预后的影响仍存在争议。本数据旨在探讨不同程度的慢性小动脉病变在预测 IgA 肾病患者预后方面的价值，并分析导致形成的相关危险因素。 该数据共包括 574 例。根据慢性小动脉病变的程度，将患者分为 4 组：无病变组、轻度病变组、中度病变组和重度病变组。记录相关的临床和病理特征以及肾脏结局。使用 SPSS 26.0 软件进行统计分析。连续变量表示为正态分布变量的平均值±标准差或非正态分布变量的中位数和四分位数间距。组间比较使用独立样本 t 检验或 Mann-Whitney U 检验进行两组比较和单因素方差分析 （ANOVA） 或 Kruskal-Wallis H 检验进行三组比较，Bonferroni 检验用于多重比较。分类变量以频率和百分比表示，并使用 χ2 检验、Fisher 精确检验或 Kruskal-Wallis 检验（如果适用）进行分析。使用 Kaplan-Meier 方法评估达到复合终点的累积发生率，并使用对数秩检验进行比较。单变量和多变量 Cox 回归分析用于评估与复合终点显著相关的因素。对显著的单变量因素进行多变量回归分析，将结果表示为调整后的风险比 （aHR） 和 95% 置信区间 （CI）。绘制受试者工作特征曲线 （ROC），计算曲线下面积 （AUC）。最佳截断值是根据最大约登指数确定的。采用 Logistic 回归分析确定中重度慢性小动脉病变的相关危险因素。使用多重插补技术解决缺失数据。连续变量通过线性回归模型进行估算，而分类变量使用 Logistic 回归模型进行估算。插补过程重复 5 次以确保稳健性。使用 α=0.05 的显着性水平，其中 P<0.05 被认为具有统计学意义。使用 2023 年 6 月 8 日访问的匿名数据进行分析，确保研究仅使用去标识化数据。本研究已获得广东省中医院伦理委员会批准（批准号.YE2022-181-01），这符合临床研究的伦理原则以及赫尔辛基宣言和涉及人类健康的研究的国际伦理准则等文件。