非肥胖2型糖尿病患者肌肉量减少危险因素的列线图预测模型研究

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0055

中国全科医学 ›› 2024, Vol. 27 ›› Issue (33): 4139-4146.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0055

非肥胖2型糖尿病患者肌肉量减少危险因素的列线图预测模型研究

张冰青¹, 胡馨云¹, 欧阳煜钦¹, 向心月¹, 汤文娟², 冯文焕¹^,^*()

1．210008　江苏省南京市，南京中医药大学鼓楼临床医学院内分泌与代谢疾病医学中心
2．210008　江苏省南京市，南京大学医学院附属鼓楼医院内分泌科

收稿日期:2024-03-21 修回日期:2024-05-27 出版日期:2024-11-20 发布日期:2024-08-08
通讯作者: 冯文焕
作者贡献：
张冰青负责临床数据收集、整理、分析，并撰写论文初稿；胡馨云负责绘制图表并协助统计分析；欧阳煜钦负责临床资料质量把控，协助初稿撰写；向心月协助参与论文内容及格式修改；汤文娟完善论文的审校；冯文焕提出研究思路，设计研究方案，完善论文最终内容及审校，并对论文负责。
基金资助:
江苏省自然科学基金面上项目(BK20201115); 中华国际交流基金会森美中华糖尿病科研基金(Z-2017-26-1902); 南京市卫生科技发展专项资金项目(YKK23072)

Study on Nomogram Prediction Model for Risk Factors of Muscle Mass Loss in Non-obese Patients with Type 2 Diabetes

ZHANG Bingqing¹, HU Xinyun¹, OUYANG Yuqin¹, XIANG Xinyue¹, TANG Wenjuan², FENG Wenhuan¹^,^*()

1. Endocrine and Metabolic Disease Medical Center, Affiliated Drum Tower Hospital, Nanjing University of Chinese Medicine, Nanjing 210008, China
2. Department of Endocrinology, Nanjing Drum Tower Hospital, Affiliated Hospital of Medical School, Nanjing University, Nanjing 210008, China

Received:2024-03-21 Revised:2024-05-27 Published:2024-11-20 Online:2024-08-08
Contact: FENG Wenhuan

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摘要/Abstract

摘要： 背景肌肉量减少能增加2型糖尿病（T2DM）患者高血糖及肌少症发生风险，中国成人T2DM以非肥胖者为主，这些患者较肥胖者更容易伴发肌肉量减少。目的建立个体化预测非肥胖T2DM患者肌肉量减少危险因素列线图预测模型。方法回顾性选取2018年1月—2023年9月南京大学医学院附属鼓楼医院内分泌科收治的非肥胖T2DM患者905例为研究对象，以简单随机抽样法按7∶3比例分为训练集（633例）和验证集（272例），收集两组患者的一般资料及临床指标并进行比较。根据多因素Logistic回归分析确定训练集肌肉量减少风险影响因素并构建列线图预测模型，采用受试者工作特征（ROC）曲线、Hosmer-Lemeshow校准曲线及临床决策曲线（DCA）评估列线图预测模型的预测价值和临床实用性。结果非肥胖T2DM患者肌肉量减少的患病率为42.3%（383/905）。训练集和验证集患者各项临床指标比较，差异均无统计学意义（P>0.05）。多因素Logistic回归分析结果显示，增龄（OR=1.039，95%CI=1.010~1.070，P=0.009）、男性（OR=3.425，95%CI=2.133~5.499，P<0.001）、BMI<23.5 kg/m2（OR=19.678，95%CI=11.319~34.210，P<0.001）、糖化血红蛋白升高（OR=1.196，95%CI=1.081~1.323，P<0.001）、内脏脂肪面积增加（OR=1.021，95%CI=1.010~1.032，P<0.001）是非肥胖T2DM患者肌肉量减少的独立危险因素。列线图预测模型预测训练集和验证集患者肌肉量减少发生风险的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.825（95%CI=0.793~0.856，P<0.001）和0.806（95%CI=0.753~0.859，P<0.001）。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示，拟合度较好（训练集：χ2=11.822，P=0.159；验证集：χ2=8.189，P=0.415）。Bootstrap法绘制模型校准图显示校准曲线与标准曲线贴合良好。DCA曲线显示当患者阈值概率为0.06~0.94时，使用列线图预测模型预测T2DM患者发生肌肉量减少的发生风险更有益。结论增龄、男性、BMI<23.5 kg/m2、糖化血红蛋白升高、内脏脂肪面积增加是非肥胖T2DM患者肌肉量减少的独立危险因素。本研究构建的列线图预测模型可个体化预测非肥胖T2DM患者伴发肌肉量减少风险，便于早期识别高危人群，利于制订个体化干预措施。

关键词: 糖尿病，2型, 非肥胖, 肌肉量减少, 列线图, 危险因素

Abstract:

Background

Muscle mass loss increases the risk of hyperglycaemia and sarcopenia in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM), and Chinese adults with T2DM are predominantly non-obese, who are more likely to be associated with muscle mass loss than the obese.

Objective

To establish an individualized Nomogram prediction model for the risk factors of muscle mass loss in non-obese patients with T2DM.

Methods

A retrospective study was conducted to select 905 non-obese patients with T2DM admitted to the Department of Endocrinology, Nanjing Drum Tower Hospital, Affiliated Hospital of Medical School, Nanjing University from January 2018 to September 2023. The patients were divided into a training set (n=633) and a validation set (n=272) using simple random sampling at a ratio of 7∶3, and the general data and clinical indexes of the two groups of patients were collected and compared. Multivariate Logistic regression analysis was performed to determine risk factors for muscle mass loss in the training set and a Nomogram prediction model was constructed. The predictive value and clinical utility of the Nomogram prediction model were evaluated using receiver operating characteristic (ROC) curve, Hosmer-Lemeshow calibration curve, and decision curve analysis (DCA), respectively.

Results

The prevalence of muscle mass loss in non-obese patients with T2DM was 42.3% (383/905). Comparison of the clinical indicators of the patients in the training and validation sets showed no statistically significant differences (P>0.05). Multivariate Logistic regression analysis showed that age (OR=1.039, 95%CI=1.010-1.070, P=0.009), male (OR=3.425, 95%CI=2.133-5.499, P<0.001), BMI<23.5 kg/m² (OR=19.678, 95%CI=11.319-34.210, P<0.001), elevated HbA_1c (OR=1.196, 95%CI=1.081-1.323, P<0.001), increased visceral fat area (OR=1.021, 95%CI=1.010-1.032, P<0.001) were independent risk factors for muscle mass loss in non-obese patients with T2DM. The area under curve (AUC) of the ROC for the Nomogram prediction model to predict the risk of muscle mass loss occurring in patients in the training and validation sets was 0.825 (95%CI=0.793-0.856, P<0.001) and 0.806 (95%CI=0.753-0.859, P<0.001), respectively. The Hosmer-Lemeshow test showed that the model had a good fit (training set: χ²=11.822, P=0.159; validation set: χ²=8.189, P=0.415). Bootstrap method of plotting the calibration of the model showed that the calibration curves fitted well to the standard curves. The DCA curves showed that it was more beneficial to use the Nomogram prediction model to predict the incidence risk of muscle mass loss in patients with T2DM when the threshold probability of the patient was 0.06 to 0.94.

Conclusion

Age, male, BMI<23.5 kg/m², elevated HbA_1c, and increased visceral fat area are independent risk factors for muscle mass loss in non-obese patients with T2DM. The Nomogram prediction model established in this study can individually predict the risk of muscle mass loss in non-obese patients with T2DM, which facilitates the early identification of high-risk groups and the development of individualised interventions.

Key words: Diabetes mellitus, type 2, Non-obesity, Muscle mass loss, Nomogram, Risk factors

中图分类号:

R 587.1

张冰青,胡馨云,欧阳煜钦,等. 非肥胖2型糖尿病患者肌肉量减少危险因素的列线图预测模型研究[J]. 中国全科医学, 2024, 27(33): 4139-4146. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0055.
ZHANG Bingqing,HU Xinyun,OUYANG Yuqin, et al. Study on Nomogram Prediction Model for Risk Factors of Muscle Mass Loss in Non-obese Patients with Type 2 Diabetes[J]. Chinese General Practice, 2024, 27(33): 4139-4146. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0055.

图/表 6

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指标	训练集（n=633）	验证集（n=272）	Z（χ²）值	P值
年龄[M（Q₁，Q₃），岁]	59（53，63）	58（51，64）	-0.232	0.817
性别[例（%）]			0.300^a	0.584
男	343（54.2）	142（52.2）
女	290（45.8）	130（47.8）
肌肉量减少[例（%）]	278（43.9）	105（38.6）	2.202^a	0.138
病程[M（Q₁，Q₃），年]	10（4，15）	9（5，15）	-0.928	0.353
BMI<23.5 kg/m²[例（%）]	292（46.1）	117（43.0）	0.745^a	0.388
SBP[M（Q₁，Q₃），mmHg]	133（119，146）	135（124，146）	-1.232	0.218
DBP[M（Q₁，Q₃），mmHg]	81（74，89）	82（75，88）	-0.547	0.584
ALT[M（Q₁，Q₃），U/L]	17.5（13.6，24.3）	18.9（13.4，26.8）	-0.993	0.321
AST[M（Q₁，Q₃），U/L]	16.5（14.1，20.9）	17.4（14.1，22.4）	-1.397	0.162
GGT[M（Q₁，Q₃），U/L]	24.5（16.9，37.7）	25.4（18.8，38.7）	-1.402	0.161
HbA_1c[M（Q₁，Q₃），%]	8.6（7.2，10.2）	8.9（7.3，10.2）	-1.135	0.256
FBG[M（Q₁，Q₃），mmol/L]	7.9（6.3，9.9）	7.8（6.5，9.8）	-0.456	0.648
FINS[M（Q₁，Q₃），μU/mL]	5.5（3.4，8.9）	5.5（3.4，8.8）	-0.012	0.990
HOMA-IR[M（Q₁，Q₃）]	2.0（1.2，3.3）	2.0（1.2，3.2）	-0.029	0.977
TG[M（Q₁，Q₃），mmol/L]	1.3（1.0，1.9）	1.3（0.9，1.8）	-0.552	0.581
TC[M（Q₁，Q₃），mmol/L]	4.5（3.8，5.4）	4.6（3.8，5.4）	-0.899	0.369
HDL-C[M（Q₁，Q₃），mmol/L]	1.2（1.0，1.4）	1.2（1.0，1.4）	-0.210	0.834
LDL-C[M（Q₁，Q₃），mmol/L]	2.7（2.0，3.4）	2.7（2.1，3.5）	-0.821	0.412
UA[M（Q₁，Q₃），μmol/L]	305.5（251.0，371.3）	309.0（259.0，371.0）	-0.114	0.909
Scr[M（Q₁，Q₃），μmol/L]	56.0（45.0，66.0）	57.0（49.3，66.8）	-1.617	0.106
eGFR[M（Q₁，Q₃），mL·min^-1·（1.73 m²）^-1]	124.8（104.8，146.2）	120.6（103.8，140.6）	-1.021	0.307
CRP[M（Q₁，Q₃），mg/L]	2.9（2.1，3.9）	2.7（2.0，3.8）	-1.088	0.277
OCN[M（Q₁，Q₃），ng/mL]	12.2（9.5，15.6）	12.0（9.4，15.5）	-0.104	0.917
β-CTX[M（Q₁，Q₃），ng/mL]	0.4（0.3，0.5）	0.4（0.3，0.5）	-0.208	0.835
P1ND[M（Q₁，Q₃），ng/mL]	37.1（27.8，49.1）	36.8（29.5，49.0）	-0.377	0.706
25（OH）D₃[M（Q₁，Q₃），ng/mL]	19.7（15.4，24.5）	19.6（15.1，24.5）	-0.172	0.864
ALB[M（Q₁，Q₃），g/L]	42.1（40.3，43.5）	42.2（40.6，43.6）	-1.322	0.186
Hb[M（Q₁，Q₃），g/L]	141（131，151）	143（133，152）	-1.607	0.108
UACR[M（Q₁，Q₃），mg/g]	12.0（6.7，28.7）	11.7（7.4，23.9）	-0.248	0.804
内脏脂肪面积[M（Q₁，Q₃），cm²]	79.6（65.1，97.8）	78.6（64.5，95.7）	-0.540	0.589
TSH[M（Q₁，Q₃），mU/L]	1.7（1.2，2.5）	1.7（1.2，2.4）	-0.579	0.572
FT₃[M（Q₁，Q₃），pmol/L]	4.4（4.0，4.8）	4.5（4.1，4.9）	-1.554	0.119
FT₄[M（Q₁，Q₃），pmol/L]	17.1（15.6，19.0）	17.2（15.7，19.0）	-0.703	0.482
GH[M（Q₁，Q₃），μg/L]	0.4（0.1，1.2）	0.4（0.1，1.2）	-0.987	0.324
ACTH（8：00）[M（Q₁，Q₃），pmol/L]	4.9（3.4，6.9）	4.8（3.6，6.9）	-0.055	0.956
ACTH（16：00）[M（Q₁，Q₃），pmol/L]	3.6（2.6，4.8）	3.8（2.5，5.2）	-0.323	0.747
ACTH（24：00）[M（Q₁，Q₃），pmol/L]	2.0（1.4，3.0）	2.1（1.4，3.0）	-0.457	0.648
皮质醇（8：00）[M（Q₁，Q₃），nmol/L]	394.7（303.9，495.7）	387.5（285.2，470.4）	-0.282	0.778
皮质醇（16：00）[M（Q₁，Q₃），nmol/L]	214.0（158.2，283.7）	207.7（160.6，276.3）	-0.483	0.629
皮质醇（24：00）[M（Q₁，Q₃），nmol/L]	81.4（53.0，130.0）	81.3（52.0，130.4）	-0.053	0.958

指标	训练集（n=633）	验证集（n=272）	Z（χ²）值	P值
年龄[M（Q₁，Q₃），岁]	59（53，63）	58（51，64）	-0.232	0.817
性别[例（%）]			0.300^a	0.584
男	343（54.2）	142（52.2）
女	290（45.8）	130（47.8）
肌肉量减少[例（%）]	278（43.9）	105（38.6）	2.202^a	0.138
病程[M（Q₁，Q₃），年]	10（4，15）	9（5，15）	-0.928	0.353
BMI<23.5 kg/m²[例（%）]	292（46.1）	117（43.0）	0.745^a	0.388
SBP[M（Q₁，Q₃），mmHg]	133（119，146）	135（124，146）	-1.232	0.218
DBP[M（Q₁，Q₃），mmHg]	81（74，89）	82（75，88）	-0.547	0.584
ALT[M（Q₁，Q₃），U/L]	17.5（13.6，24.3）	18.9（13.4，26.8）	-0.993	0.321
AST[M（Q₁，Q₃），U/L]	16.5（14.1，20.9）	17.4（14.1，22.4）	-1.397	0.162
GGT[M（Q₁，Q₃），U/L]	24.5（16.9，37.7）	25.4（18.8，38.7）	-1.402	0.161
HbA_1c[M（Q₁，Q₃），%]	8.6（7.2，10.2）	8.9（7.3，10.2）	-1.135	0.256
FBG[M（Q₁，Q₃），mmol/L]	7.9（6.3，9.9）	7.8（6.5，9.8）	-0.456	0.648
FINS[M（Q₁，Q₃），μU/mL]	5.5（3.4，8.9）	5.5（3.4，8.8）	-0.012	0.990
HOMA-IR[M（Q₁，Q₃）]	2.0（1.2，3.3）	2.0（1.2，3.2）	-0.029	0.977
TG[M（Q₁，Q₃），mmol/L]	1.3（1.0，1.9）	1.3（0.9，1.8）	-0.552	0.581
TC[M（Q₁，Q₃），mmol/L]	4.5（3.8，5.4）	4.6（3.8，5.4）	-0.899	0.369
HDL-C[M（Q₁，Q₃），mmol/L]	1.2（1.0，1.4）	1.2（1.0，1.4）	-0.210	0.834
LDL-C[M（Q₁，Q₃），mmol/L]	2.7（2.0，3.4）	2.7（2.1，3.5）	-0.821	0.412
UA[M（Q₁，Q₃），μmol/L]	305.5（251.0，371.3）	309.0（259.0，371.0）	-0.114	0.909
Scr[M（Q₁，Q₃），μmol/L]	56.0（45.0，66.0）	57.0（49.3，66.8）	-1.617	0.106
eGFR[M（Q₁，Q₃），mL·min^-1·（1.73 m²）^-1]	124.8（104.8，146.2）	120.6（103.8，140.6）	-1.021	0.307
CRP[M（Q₁，Q₃），mg/L]	2.9（2.1，3.9）	2.7（2.0，3.8）	-1.088	0.277
OCN[M（Q₁，Q₃），ng/mL]	12.2（9.5，15.6）	12.0（9.4，15.5）	-0.104	0.917
β-CTX[M（Q₁，Q₃），ng/mL]	0.4（0.3，0.5）	0.4（0.3，0.5）	-0.208	0.835
P1ND[M（Q₁，Q₃），ng/mL]	37.1（27.8，49.1）	36.8（29.5，49.0）	-0.377	0.706
25（OH）D₃[M（Q₁，Q₃），ng/mL]	19.7（15.4，24.5）	19.6（15.1，24.5）	-0.172	0.864
ALB[M（Q₁，Q₃），g/L]	42.1（40.3，43.5）	42.2（40.6，43.6）	-1.322	0.186
Hb[M（Q₁，Q₃），g/L]	141（131，151）	143（133，152）	-1.607	0.108
UACR[M（Q₁，Q₃），mg/g]	12.0（6.7，28.7）	11.7（7.4，23.9）	-0.248	0.804
内脏脂肪面积[M（Q₁，Q₃），cm²]	79.6（65.1，97.8）	78.6（64.5，95.7）	-0.540	0.589
TSH[M（Q₁，Q₃），mU/L]	1.7（1.2，2.5）	1.7（1.2，2.4）	-0.579	0.572
FT₃[M（Q₁，Q₃），pmol/L]	4.4（4.0，4.8）	4.5（4.1，4.9）	-1.554	0.119
FT₄[M（Q₁，Q₃），pmol/L]	17.1（15.6，19.0）	17.2（15.7，19.0）	-0.703	0.482
GH[M（Q₁，Q₃），μg/L]	0.4（0.1，1.2）	0.4（0.1，1.2）	-0.987	0.324
ACTH（8：00）[M（Q₁，Q₃），pmol/L]	4.9（3.4，6.9）	4.8（3.6，6.9）	-0.055	0.956
ACTH（16：00）[M（Q₁，Q₃），pmol/L]	3.6（2.6，4.8）	3.8（2.5，5.2）	-0.323	0.747
ACTH（24：00）[M（Q₁，Q₃），pmol/L]	2.0（1.4，3.0）	2.1（1.4，3.0）	-0.457	0.648
皮质醇（8：00）[M（Q₁，Q₃），nmol/L]	394.7（303.9，495.7）	387.5（285.2，470.4）	-0.282	0.778
皮质醇（16：00）[M（Q₁，Q₃），nmol/L]	214.0（158.2，283.7）	207.7（160.6，276.3）	-0.483	0.629
皮质醇（24：00）[M（Q₁，Q₃），nmol/L]	81.4（53.0，130.0）	81.3（52.0，130.4）	-0.053	0.958

变量	单因素Logistic回归分析		多因素Logistic回归分析
变量	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值
年龄	1.034（1.013~1.056）	0.002	1.039（1.010~1.070）	0.009
男性（以女性为参考）	1.452（1.057~1.994）	0.021	3.425（2.133~5.499）	<0.001
病程	1.015（0.992~1.038）	0.207
BMI<23.5 kg/m²（以≥23.5 kg/m²为参考）	8.651（6.033~12.403）	<0.001	19.678（11.319~34.210）	<0.001
SBP	0.991（0.983~1.000）	0.039
DBP	0.989（0.976~1.003）	0.122
ALT	1.001（0.997~1.006）	0.486
AST	1.006（0.995~1.017）	0.303
GGT	1.000（0.996~1.005）	0.886
HbA_1c	1.169（1.082~1.262）	<0.001	1.196（1.081~1.323）	<0.001
FBG	1.020（0.967~1.077）	0.469
FINS	0.972（0.944~1.001）	0.059
HOMA-IR	0.952（0.892~1.016）	0.138
TG	0.888（0.770~1.025）	0.104
TC	1.037（0.920~1.169）	0.556
HDL-C	1.190（0.742~1.909）	0.470
LDL-C	1.103（0.945~1.289）	0.215
UA	1.000（0.998~1.002）	0.871
Scr	1.004（0.998~1.007）	0.335
eGFR	1.002（0.998~1.006）	0.335
CRP	1.004（0.994~1.015）	0.399
OCN	1.011（0.984~1.038）	0.449
β-CTX	1.831（0.914~3.669）	0.088
P1ND	1.001（0.993~1.008）	0.858
25（OH）D₃	0.988（0.966~1.011）	0.310
ALB	0.929（0.874~0.988）	0.019
Hb	1.009（0.998~1.020）	0.095
UACR	1.000（1.000~1.001）	0.506
内脏脂肪面积	0.989（0.983~0.996）	0.002	1.021（1.010~1.032）	<0.001
TSH	0.929（0.836~1.033）	0.174
FT₃	0.933（0.806~1.080）	0.354
FT₄	1.008（0.952~1.067）	0.788
GH	1.069（0.966~1.184）	0.196
ACTH（8：00）	1.040（0.991~1.091）	0.113
ACTH（16：00）	0.982（0.910~1.058）	0.628
ACTH（24：00）	1.016（0.933~1.105）	0.720
皮质醇（8：00）	1.001（1.000~1.003）	0.010
皮质醇（16：00）	1.000（0.999~1.002）	0.493
皮质醇（24：00）	1.001（0.998~1.003）	0.197

变量	单因素Logistic回归分析		多因素Logistic回归分析
变量	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值
年龄	1.034（1.013~1.056）	0.002	1.039（1.010~1.070）	0.009
男性（以女性为参考）	1.452（1.057~1.994）	0.021	3.425（2.133~5.499）	<0.001
病程	1.015（0.992~1.038）	0.207
BMI<23.5 kg/m²（以≥23.5 kg/m²为参考）	8.651（6.033~12.403）	<0.001	19.678（11.319~34.210）	<0.001
SBP	0.991（0.983~1.000）	0.039
DBP	0.989（0.976~1.003）	0.122
ALT	1.001（0.997~1.006）	0.486
AST	1.006（0.995~1.017）	0.303
GGT	1.000（0.996~1.005）	0.886
HbA_1c	1.169（1.082~1.262）	<0.001	1.196（1.081~1.323）	<0.001
FBG	1.020（0.967~1.077）	0.469
FINS	0.972（0.944~1.001）	0.059
HOMA-IR	0.952（0.892~1.016）	0.138
TG	0.888（0.770~1.025）	0.104
TC	1.037（0.920~1.169）	0.556
HDL-C	1.190（0.742~1.909）	0.470
LDL-C	1.103（0.945~1.289）	0.215
UA	1.000（0.998~1.002）	0.871
Scr	1.004（0.998~1.007）	0.335
eGFR	1.002（0.998~1.006）	0.335
CRP	1.004（0.994~1.015）	0.399
OCN	1.011（0.984~1.038）	0.449
β-CTX	1.831（0.914~3.669）	0.088
P1ND	1.001（0.993~1.008）	0.858
25（OH）D₃	0.988（0.966~1.011）	0.310
ALB	0.929（0.874~0.988）	0.019
Hb	1.009（0.998~1.020）	0.095
UACR	1.000（1.000~1.001）	0.506
内脏脂肪面积	0.989（0.983~0.996）	0.002	1.021（1.010~1.032）	<0.001
TSH	0.929（0.836~1.033）	0.174
FT₃	0.933（0.806~1.080）	0.354
FT₄	1.008（0.952~1.067）	0.788
GH	1.069（0.966~1.184）	0.196
ACTH（8：00）	1.040（0.991~1.091）	0.113
ACTH（16：00）	0.982（0.910~1.058）	0.628
ACTH（24：00）	1.016（0.933~1.105）	0.720
皮质醇（8：00）	1.001（1.000~1.003）	0.010
皮质醇（16：00）	1.000（0.999~1.002）	0.493
皮质醇（24：00）	1.001（0.998~1.003）	0.197

非肥胖2型糖尿病患者肌肉量减少危险因素的列线图预测模型研究

Study on Nomogram Prediction Model for Risk Factors of Muscle Mass Loss in Non-obese Patients with Type 2 Diabetes

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