El objetivo es explorar los factores de riesgo del síndrome de acumulación interna de toxinas en la gastritis atrófica crónica (CAG) y establecer un modelo predictivo. Métodos: Se recopilaron datos clínicos de 180 pacientes con CAG del Hospital de Medicina Tradicional China de Hebei desde julio de 2021 hasta marzo de 2022, que participaron en el estudio clínico "Gránulos Xianglian para bloquear la transformación inflamatoria y cancerosa de la gastritis atrófica crónica". Tras el emparejamiento por puntuación de propensión para controlar factores de confusión, los pacientes se dividieron en proporción 7:3 en conjunto de entrenamiento (training set, dev) y conjunto de validación (validation set, vad). Se utilizó análisis de regresión logística univariante y algoritmo de regresión Lasso para estudiar los factores de riesgo del síndrome en el conjunto de entrenamiento. Posteriormente, se estableció un modelo (model 1se) con los datos del conjunto de entrenamiento para predecir los factores de riesgo. La precisión del modelo se evaluó mediante curva ROC, prueba Hosmer-Lemeshow (H-L), gráfico de calibración y análisis de curva de decisión (DCA). Resultados: "edad, IMC, historia familiar de cáncer, satisfacción laboral y de vida, lengua amarilla y grasa con pulso resbaladizo, sensación de pesadez corporal" son factores de riesgo independientes del modelo. Este modelo predictivo mostró buen valor predictivo en los conjuntos de entrenamiento y validación. Conclusión: El modelo predictivo de riesgo del síndrome de acumulación interna de toxinas en la CAG construido en este estudio tiene buena discriminación y calibración, proporcionando una buena base clínica para el diagnóstico de la enfermedad y el tratamiento individualizado de los pacientes.

gastritis atrófica crónica;síndrome de acumulación interna de toxinas;factores de riesgo;modelo predictivo