中国全科医学 ›› 2020, Vol. 23 ›› Issue (6): 712-715.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2020.00.063
朱夏媛1,2,吴浩1,2*,葛彩英1,2,陈颖1,2,赵新颖1,2,孔慜1,2,高文娟1,2
ZHU Xiayuan1,2,WU Hao1,2*,GE Caiying1,2,CHEN Ying1,2,ZHAO Xinying1,2,KONG Min1,2,GAO Wenjuan1,2
摘要: 背景 糖尿病视网膜病变(DR)发病率高,危害性大,是导致成人失明的主要原因,但社区实施眼底筛查较为困难,而DR风险预测模型可帮助全科医生早期识别DR高危人群。目的 探讨社区门诊就诊的2型糖尿病患者发生DR的危险因素,构建并验证DR风险预测模型,进一步提高DR患者筛查效率。方法 收集2018年6月—2019年6月于方庄社区卫生服务中心门诊就诊的421例2型糖尿病患者,采用随机数字表法分为模型组336例,检验组85例。收集患者的一般资料,血压以及空腹血糖(FBG)、餐后2 h血糖、糖化血红蛋白(HbA1c)、血肌酐、尿素氮、总胆固醇(TC)、三酰甘油(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)及尿蛋白,均行非散瞳眼底彩色照相(NMFCS)。模型组采用单因素Logistic回归分析计算出发生DR的相关因素,得出的相关因素用多因素Logistic回归分析进一步探讨,在此基础上构建DR风险预测模型,并由检验组评估DR风险预测模型的可行性。结果 在421例2型糖尿病患者中DR患者共87例,其中模型组69例,检验组18例。多因素Logistic回归分析结果显示,DR的危险因素有病程(β=0.196,OR=1.217,P<0.001),收缩压(SBP)(β=0.028,OR=1.028,P=0.038),FBG(β=0.409,OR=1.506,P=0.003),HbA1c(β=0.594,OR=1.811,P=0.001),LDL-C(β=0.360,OR=1.434,P=0.038)。据此,构建的DR风险预测模型为Y=1/〔1+e-(0.196X1+0.028X2+0.409X3+0.594X4+0.360X5-16.482)〕,其中,Y指DR发生概率,X1指病程,X2指SBP,X3指FBG,X4指HbA1c,X5指LDL-C。DR风险预测模型预测模型组发生DR的ROC曲线下面积是0.884,诊断临界值是0.192。DR风险预测模型预测检验组发生DR的ROC曲线下面积是0.803,灵敏度为72.2%,特异度为79.1%。结论 糖尿病患者的病程、SBP、FBG、HbA1c、LDL-C与DR显著相关,DR风险预测模型对DR有一定的预测价值。