日常的な臨床検査のデータマイニングは、C型肝炎ウイルス（G4）感染症のエジプト糖尿病患者の肝臓病の進行を予測できます。

目的：C型肝炎ウイルス（HCV）および糖尿病（DM）は、世界中の有病疾患であり、重大な罹患率、死亡率、および相互関連に関連しています。この研究の目的は次のとおりでした：（i）慢性HCV感染症の71 806エジプト患者のDMの有病率と肝臓疾患の進行に対するその効果、および（ii）糖尿病患者の肝線維症を予測するための定期的なテストのデータマイニングを使用して（ii）HCV感染症。 患者と方法：レトロスペクティブ多施設研究には、ウイルス性肝炎の管理のためにエジプト全国委員会が収集したHCV感染患者71人の臨床検査および組織病理学的データが含まれていました。データマイニング分析を使用して、HCVの糖尿病患者の線維症の進行の予測因子を評価するために、決定ツリーアルゴリズムを構築しました。 結果：全体で、12 018（16.8％）の患者は糖尿病患者と診断されました[6428：空腹時血糖≥126mg/dL（9％）および5590：空腹時血糖≥110-126mg/dL（7.8％）]。DMは、高齢、高BMIおよびα-フェトプロテイン（AFP）、および低血小板と血清アルブミン（P≤0.001）と有意に関連していました。進行肝線維症（F3-F4）は、年齢に関係なくDM（P≤0.001）と有意に相関していました。16の属性のうち、線維症の決定ツリーモデルは、AFPが最も決定的であり、5.25 ng/mlのカットオフが線維症の出発点として最も決定的であることを示しました。患者のカットオフよりも大きいAFPレベルは、最初の重要な分割属性でした。年齢と血小板数は、2番目の重要な分割属性でした。 結論：（i）慢性HCVはDM（16.8％）と有意に関連しています。（ii）高齢、高BMIおよびAFP、低血小板数、およびアルブミンは、HCVのDMと有意な関連性を示しています。（iii）5.25のAFPカットオフは線維症の発達の出発点であり、数学モデルに統合され、HCV（G4）感染による糖尿病患者の肝線維症の発生を予測します。

OBJECTIVES: Hepatitis C virus (HCV) and diabetes mellitus (DM) are prevalent diseases worldwide, associated with significant morbidity, mortality, and mutual association. The aims of this study were as follows: (i) find the prevalence of DM among 71 806 Egyptian patients with chronic HCV infection and its effect on liver disease progression and (ii) using data mining of routine tests to predict hepatic fibrosis in diabetic patients with HCV infection. PATIENTS AND METHODS: A retrospective multicentered study included laboratory and histopathological data of 71 806 patients with HCV infection collected by Egyptian National Committee for control of viral hepatitis. Using data mining analysis, we constructed decision tree algorithm to assess predictors of fibrosis progression in diabetic patients with HCV. RESULTS: Overall, 12 018 (16.8%) patients were diagnosed as having diabetes [6428: fasting blood glucose ≥126 mg/dl (9%) and 5590: fasting blood glucose ≥110-126 mg/dl (7.8%)]. DM was significantly associated with advanced age, high BMI and α-fetoprotein (AFP), and low platelets and serum albumin (P≤0.001). Advanced liver fibrosis (F3-F4) was significantly correlated with DM (P≤0.001) irrespective of age. Of 16 attributes, decision tree model for fibrosis showed AFP was most decisive with cutoff of 5.25 ng/ml as starting point of fibrosis. AFP level greater than cutoff in patients was the first important splitting attribute; age and platelet count were second important splitting attributes. CONCLUSION: (i) Chronic HCV is significantly associated with DM (16.8%). (ii) Advanced age, high BMI and AFP, low platelets count and albumin show significant association with DM in HCV. (iii) AFP cutoff of 5.25 is a starting point of fibrosis development and integrated into mathematical model to predict development of liver fibrosis in diabetics with HCV (G4) infection.