Page 38 - 2022-06-中国全科医学

http://www.chinagp.net E-mail:zgqkyx@chinagp.net.cn ·675·

·论著·

2 型糖尿病周围神经病变风险的列线图预测模型研究

1
3
4
2
李永生 ，张学良 ，李丞 ，封志炜 ，王凯 2* 扫描二维码
查看原文
【摘要】 背景 2 型糖尿病周围神经病变（DPN）患病率高、危害性大，目前尚无有效的治疗方法。目的 探
讨 DPN 的危险因素，旨在建立并验证一种辅助临床预测 DPN 患者的可视化评价工具。方法 收集 2010—2019 年在
新疆医科大学第一附属医院就诊的 15 020 例 2 型糖尿病（T2DM）患者，按照 3 ∶ 1 的比例将患者随机分为训练组（n
=11 265）和验证组（n=3 755）。收集患者的一般资料和生化资料。通过 Lasso 回归分析筛选独立预测因子，在此基础
上利用多因素 Logistic 回归分析进一步探讨并建立列线图预测模型，并由验证组评估 DPN 列线图预测模型的可行性。
最后，分别采用受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）、校正曲线和决策曲线分析（DCA）对预测模型的鉴别能力、
准确性和临床实用性进行评估。结果 15 020 例 T2DM 患者中，无 DPN 患者 8 887 例，DPN 患者 6 133 例。Lasso 回
归结合多因素Logistic回归分析结果显示，年龄〔OR=1.034，95%CI（1.031，1.039）〕、糖尿病视网膜病变（DR）〔OR=11.881，
95%CI（10.756，13.135）〕、糖尿病病程〔OR=1.070，95%CI（1.061，1.078）〕、糖化血红蛋白（HbA 1c ）〔OR=1.237，
95%CI（1.209，1.266）〕、高密度脂蛋白（HDL）〔OR=0.894，95%CI（0.877，0.901）〕是 T2DM 患者发生 DPN 的
影响因素（P<0.05）。利用上述变量建立列线图预测模型。训练组中列线图预测模型预测 DPN 发生的 AUC 为 0.858
〔95%CI（0.851，0.865）〕，验证组中列线图预测模型预测 DPN 发生的 AUC 为 0.852〔95%CI（0.840，0.865）〕。
Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验显示出较好的拟合度（P>0.05）。DCA 显示当患者的阈值概率为 0~0.9，使用列线图
预测模型预测 DPN 风险的净收益更高。结论 本研究成功建立并验证一种高精度的列线图预测模型（预测变量包括年
龄、DR、糖尿病病程、HbA 1c 、HDL），有助于提高 DPN 高危患者的早期识别和筛选能力。
【关键词】 糖尿病，2 型；糖尿病神经病变；危险因素；预测模型
【中图分类号】 R 587.1 【文献标识码】 A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2021.02.118
李永生，张学良，李丞，等 . 2 型糖尿病周围神经病变风险的列线图预测模型研究［J］. 中国全科医学，2022，25（6）：
675-681.［www.chinagp.net］
LI Y S，ZHANG X L，LI C，et al. A predictive nomogram for the risk of peripheral neuropathy in type 2 diabetes［J］.
Chinese General Practice，2022，25（6）：675-681.

1
2
A Predictive Nomogram for the Risk of Peripheral Neuropathy in Type 2 Diabetes LI Yongsheng ，ZHANG Xueliang ，
4
3
LI Cheng ，FENG Zhiwei ，WANG Kai 2*
1.School of Public Health，Xinjiang Medical University，Urumqi 830011，China
2.Department of Medical Engineering and Technology，Xinjiang Medical University，Urumqi 830011，China
3.The First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University，Urumqi 830054，China
4.School of Continuing Education，Xinjiang Medical University，Urumqi 830011，China
*
Corresponding author：WANG Kai，Professor；E-mail：wangkaimath@sina.com
【Abstract】 Background Effective treatment has not been worked out so far for diabetic peripheral neuropathy （DPN）
in type 2 diabetes which is regarded as highly prevalent and quite harmful. Objective To screen the risk factors of DPN in type
2 diabetes，and used them to develop a predictive nomogram as a visualization tool assisting clinical diagnosis of this disease.
Methods Participants（n=15 020） were type 2 diabetics who were retrospectively selected from the First Affiliated Hospital
of Xinjiang Medical University from 2010 to 2019，and 75% of them were randomly assigned to a training group（n=11 265）
and other 25% to a verification group（n=3 755）. Patients' basic personal information and biochemical data were collected.
Independent predictors of DPN were screened by Lasso regression analysis，and further analyzed using multivariate Logistic

基金项目：新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目（2019D01C215）
1.830011 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市，新疆医科大学公共卫生学院 2.830011 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市，新疆医科大学
医学工程技术学院 3.830054 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市，新疆医科大学第一附属医院 4.830011 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市，
新疆医科大学继续教育学院
*
通信作者：王凯，教授；E-mail：wangkaimath@sina.com
本文数字出版日期：2021-12-02