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regression analysis，then the finally determined ones were used to develop a predictive nomogram. The performance of the
nomogram was verified in the verification group. Finally，the area under the ROC curve（AUC），calibration curve and decision
curve analysis（DCA） were used to evaluate the identification ability，accuracy and clinical applicability of the nomogram.
Results Among the 15 020 cases，6 133 had DPN，and other 8 887 did not. The findings of Lasso regression with multivariate
Logistic regression analyses showed that age〔OR=1.034，95%CI（1.031，1.039）〕，diabetic retinopathy〔OR=11.881，
95%CI（10.756，13.135）〕，duration of diabetes〔OR=1.070，95%CI（1.061，1.078）〕，glycosylated hemoglobin〔OR=1.237，
95%CI（1.209，1.266）〕 and high-density lipoprotein〔OR=0.894，95%CI（0.877，0.901）〕were associated with DPN.
The predictive nomogram was established by employing the above-mentioned variables. The AUC of the nomogram for identifying
DPN in the training group was 0.858〔95%CI（0.851，0.865）〕，and in the validation group was 0.852〔95%CI（0.840，
0.865）〕. The nomogram was found with a high goodness of fit by the Hosmer-Lemeshow test（P>0.05）. DCA showed that
when the threshold probability of patients was 0 to 0.9，using the nomogram resulted in higher net benefit of predicting the risk of
DPN. Conclusion We successfully established and verified a nomogram （with above-mentioned five variables included） with
a high accuracy，which may be used as a tool facilitating the improvement in early identification or screening of DPN in high-risk
type 2 diabetics.
【Key words】 Diabetes mellitus，type 2；Diabetic neuropathies；Risk factors；Prediction model

2 型糖尿病（T2DM）是世界范围内公认的重大的 防治指南（2010 年版）》 ［17］ 中的诊断标准，本研究已
公共卫生问题，2019 年国际糖尿病联盟（IDF）的糖尿 获新疆医科大学第一附属医院伦理委员会批准（批号：
病地图（IDF Diabetes Atlas）（第 9 版）表明，全球约 K202108-24）。纳入标准：（1）年龄≥ 18 岁；（2）
有 4.63 亿糖尿病患者，估计 2045 年糖尿病患者将升至 确诊或新诊断为 T2DM；（3）能够自主交流，无精神障碍。
7.002 亿 ［1］ 。随着糖尿病发生率的增加，并发症的发生 排除标准：（1）资料不全；（2）未签署知情同意书。
率也相应增加 ［2］ 。据报道，作为糖尿病最常见的慢性 1.2 数据收集
并发症，糖尿病周围神经病变（DPN）的患病率在中国 1.2.1 一般资料 包括性别、年龄、糖尿病视网膜病变
为 35.34% ［3］ ，缅甸为 33.7% ［4］ ，印度为 29.2% ［5］ ， （DR）、糖尿病病程等。
也门为 56.2% ［6］ ，约旦为 39.5% ［7］ ，伊朗为 53% ［8］ 。 1.2.2 生化资料 入院次日空腹状态下取静脉血 3 ml，
DPN 是一种由长期高血糖引起的神经病变 ［9-10］ ，可导 采用全自动生化分析仪（以 3 000 r/min 离心 10 min，离
致足部溃疡，严重时需截肢，其致残率、病死率极高， 心半径 22 cm）检测白细胞计数（WBC）、嗜酸粒细胞
死亡风险甚至超过部分癌症，如乳腺癌和前列腺癌 ［11］ 。 分数、淋巴细胞计数、糖化血红蛋白（HbA 1c ）、糖化
又因 DPN 发病机制复杂，目前尚无有效的治疗方法。 血清蛋白（GSP）、总胆固醇（TC）、三酰甘油（TG）、
而 DPN 发病早期临床症状缺乏特异性，多数患者一旦 高密度脂蛋白（HDL）、低密度脂蛋白（LDL）、载脂
出现肢体麻木、疼痛等症状，周围神经已经发生不可逆 蛋白 A1（ApoA1）、载脂蛋白 B（ApoB）。
转的病理变化 ［12］ 。如能早期发现和治疗，可以延缓或 1.3 统计学方法 采用 R 4.0.4 软件进行统计学分析，
预防 DPN 的不良后果，从而提高患者的生活质量。因此， 连续变量采用 Kolmogorov-Smimovz 正态检验，符合正
迫切需要及早发现并适当控制可改变的DPN危险因素， 态分布的计量资料采用（ ±s）描述，两组间比较采
2
以便早期预防和治疗 DPN。现有关于预测 DPN 的国内 用 t 检验；计数资料的分析采用 χ 检验；通过严格的
外研究多基于社区型小样本人群 ［13-16］ ，代表性方面有 数据过滤与预处理，将符合条件的患者（n=15 020）
待商榷。本研究拟通过对新疆 15 020 例 T2DM 患者的 按3∶1 的比例随机分为训练组（n=11 265）和验证组
临床指标进行分析，探讨 DPN 的危险因素，并以 DPN （n=3 755）。以训练组数据中 DPN 作为结局变量，采
作为结局变量，利用经济、有效且易于获取的参数，在 用最小绝对收缩与选择算子方法（Lasso 回归） ［18-19］ 筛
中国新疆地区建立一个精确的个性化 DPN 风险预测模 选出独立预测因子，在此基础上利用多因素 Logistic 回
型，为临床工作者在 DPN 的早期筛查和诊断治疗方面 归分析进一步探讨并建立列线图（Nomogram）预测模
提供参考。 型，使用验证组数据验证构建的预测模型，为了评价预
1 资料与方法 测模型的效能，本研究采用受试者工作特征（ROC）曲
1.1 研究对象 回顾性收集 2010—2019 年在新疆医科 线下面积验证预测模型预测效果 ［20］ ，并通过 Hosmer-
大学第一附属医院就诊的 15 020 例 T2DM 患者的住院 Lemeshow 拟合优度检验判断模型的拟合优度，绘制校
资料，T2DM 和 DPN 的诊断均依据《中国 2 型糖尿病 正曲线 ［21］ ，同时采用决策曲线分析（DCA） ［22-23］ 预