L'objectif est d'étudier les facteurs de risque du syndrome d'accumulation de toxines internes dans la gastrite atrophique chronique (CAG) et de construire un modèle prédictif. Méthodes : Les données cliniques de 180 patients atteints de CAG, recueillies à l'hôpital de médecine traditionnelle chinoise du Hebei entre juillet 2021 et mars 2022, participant à l'étude clinique "Granulés Xianglian pour bloquer la transformation inflammatoire et cancéreuse de la gastrite atrophique chronique", ont été analysées. Après appariement par score de propension pour contrôler les facteurs confondants, les patients ont été répartis en deux ensembles selon un ratio 7:3, un ensemble d'entraînement (training set, dev) et un ensemble de validation (validation set, vad). Une analyse univariée de régression logistique et un algorithme de régression Lasso ont été utilisés pour étudier les facteurs de risque du syndrome dans l'ensemble d'entraînement. Ensuite, un modèle (model 1se) a été établi avec les données d'entraînement pour prédire les facteurs de risque. La précision du modèle a été évaluée par la courbe ROC, le test de Hosmer-Lemeshow (H-L), le graphique de calibration et l'analyse de la courbe décisionnelle (DCA). Résultats : "âge, IMC, antécédents familiaux de cancer, satisfaction au travail et dans la vie, langue jaune et grasse avec pouls glissant, sensation de lourdeur corporelle" sont des facteurs de risque indépendants du modèle. Ce modèle prédictif a montré une bonne valeur prédictive dans les ensembles d'entraînement et de validation. Conclusion : Le modèle prédictif de risque du syndrome d'accumulation de toxines internes dans la CAG construit dans cette étude présente une bonne discrimination et calibration, offrant une base clinique fiable pour le diagnostic et le traitement individualisé des patients.

gastrite atrophique chronique;syndrome d'accumulation de toxines internes;facteurs de risque;modèle prédictif