Page 42 - 2022-06-中国全科医学

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1.0 1.0

0.8 0.8

0.6 0.6
实际概率 0.4 实际概率 0.4

理想曲线 理想曲线
0.2 校正曲线 0.2 校正曲线
实际曲线 实际曲线

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
A 预测概率 B 预测概率
注：A 为训练组，B 为验证组
图 5 列线图预测模型预测 T2DM 患者发生 DPN 风险的校准曲线
Figure 5 Calibration curve for predicting the risk of diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetics by the predictive nomogram

0.4 0.4
无 无
全部 全部
0.3 预测模型 0.3 预测模型

0.2 0.2
净收益 净收益

0.1 0.1

0 0

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
A B 高风险阈值
注：A 为训练组，B 为验证组
图 6 列线图预测模型预测 T2DM 患者发生 DPN 风险的决策性曲线分析
Figure 6 Decision curve analysis for predicting the risk of diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetics by the predictive nomogram

的患病率也随之增加，二者成平行关系 ［25］ 。在国内外 POPESCU 等 ［33］ 研究结果显示，根据密歇根神经病变
相关 DPN 风险预测模型研究中 ［14-16］ ，少有文献提出 筛查量表（MNSI）评分，DPN 患病率为 28.8%，与较
将 DR 纳入 DPN 风险预测模型的相关报道，而本研究 高的年龄呈显著正相关，证明了年龄影响 DPN 的发生；
结果显示二者具有非常强的相关性，因而，在临床工 而 SHUN 等 ［34］ 和 ZHANG 等 ［35］ 发现，糖尿病病程越长，
作中，医务工作者对 T2DM 患者进行 DPN 筛查的过程 DPN 患病率越高，可能是 DPN 患者神经纤维病变导致
中应仔细询问其是否患有 DR。目前，DPN 的发病机制 纤维神经密度的减少，加深了皮肤去神经化的程度，进
尚不明晰，但已提出炎症、氧化应激和线粒体功能障碍 而增加了发生 DPN 患病风险，因此在临床工作中，需
主要参与 DPN 病理改变 ［26］ 。所有这些变化与衰老过 要提高对病程较长的 T2DM 患者的筛查力度，以减缓或
程有关 ［27］ 。DPN 已被证实与一些可改变和不可改变的 减少 DPN 的发生，从而提升患者生活质量。
危险因素有关 ［13，28-30］ 。在多数 DPN 的流行病学研究 本研究结果显示，除年龄、DR 和糖尿病病程外，
中，年龄和糖尿病病程是报道最多的不可改变的危险因 血糖、血脂与 DPN 的发生同样密切相关。T2DM 患者常
素 ［2，31-32］ 。LI 等 ［29］ 研究显示，20~34 岁、35~49 岁、 伴有脂代谢紊乱，表现为 HDL 水平降低，LDL 水平升
50~64 岁和≥ 65 岁的患者 DPN 发生率分别为 8.4%、 高。杨辉等 ［36］ 研究显示 HDL 低水平是 T2DM 患者发
22.7%、33.0% 和 42.4%，年龄与 DPN 发生率显著相关。 生 DPN 的危险因素，其原因可能是 HDL 对逆向转运胆