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           纳入研究的偏倚风险与适用性评价结果进行总结、分析。                           型的同时，建立了矩阵多项式模型；LIU 等                 ［24］ 通过建
           2 结果                                                立亚分布风险模型，避免数据竞争；ASGARI 等                  ［37］ 在
           2.1 文献筛选流程及结果 通过检索得到相关文献                            采用 Cox 回归建立静态预测模型的同时，建立了基于
           12 550 篇，经过逐层筛选，最终纳入研究 31 项              ［9-39］ 。   混合效应模型和 Cox 模型的纵向和生存数据联合模型。
           文献筛选流程见图 1。                                         20 项 ［10，12-14，16-19，22-23，25，27，29-35，39］  研究报告在筛选
           2.2 纳入文献的基本特征 纳入的 31 项研究主要来                         变量时采用了逐步选择法，7 项                 ［9，15，19，21，24，28，38］
           源于中国（n=15）、日本（n=6）和韩国（n=4）；17                       研究采用了单因素分析，SHAO 等                            ［36］
           项 ［9-11，14-18，20-21，26，28，30，34-35，37-38］ 为前瞻性队列研究，14   则基于 LASSO 算法进行变量筛选。４
           项 ［12-13，19，22-25，27，29，31-33，36，39］  为回顾性队列研       项 ［11，16，31，34］  研究建立了基于性别的 T2DM 发
           究；样本量（不包含缺失数据）为 1 851~366 009，                      病风险差异化预测模型。模型验证方面，
           发 生 结 局 事 件 的 患 者 数 为 144~38 718 例。30               5项 ［9，15，17-18，31］  研究仅对模型进行了外部验证，
           项 ［9-10，12-39］  研 究 将 空 腹 血 糖（FBG） ≥ 7.0 mmol/L     22 项 ［10-14，16，19-21，23-30，32-33，35，38-39］  研究仅对模型
           作为观察终点，12 项         ［18-20，22，25，30-31，33，35-38］  研究将  进行了内部验证，4 项        ［22，34，36-37］  研究采用内部验
           糖化血红蛋白（HbA 1c ） ≥ 6.5% 作 为 观 察 终 点，13               证与外部验证相结合的方法对模型进行了验证。
           项 ［9，11，14-17，19，25，29，31，34，36，38］  研究将餐后 2 h 血糖   纳 入 模 型 的 AUC 为 0.62~0.92， 提 示 模 型 预 测 性
           （2 h-PG）≥ 11.1 mmol/L 作为观察终点，3 项        ［22，33，36］   能  较   好。15 项   ［10，14，19-21，23-24，26-27，30，32，34，36-38］
           研究将随机血糖≥ 11.0 mmol/L 作为观察终点，见表 1。                   研究考虑了模型的过度拟合情况，并对其进行了校准，
           2.3 纳入预测模型的基本特征                                     见表 2。
           2.3.1 模型的建立与验证 3 项         ［26，34，37］ 研究保持了连        2.3.2 模型中的预测因子及其呈现形式 模型包含的
           续变量的连续性，2 项        ［18，31］ 研究保持了部分连续变量              预测因子数量为 3~24 个，预测因子可主要分为人口学
           的连续性，26 项      ［9-17，19-25，27-30，32-33，35-36，38-39］  研究将全  因素、体格检查指标、实验室检查指标三类。其中人
           部连续变量转化为分类变量。数据缺失及其处理方法                             口学因素以年龄、性别和糖尿病家族史较为常见，体
           方面，3 项   ［14，19，38］ 研究存在着较为严重的数据缺失现                 格检查指标以体质指数（BMI）和腰围较为常见，而实
           象（缺失率 >30%），RHEE 等         ［39］ 采用多重插补法处            验室指标以 FBG、HbA 1c 和三酰甘油（TG）较为常见。
           理缺失值，ASGARI 等      ［37］ 使用单一插补法对缺失数据                模型呈现形式主要以风险评分和风险计算公式为主，
           进行填补，22 项     ［9-11，14，17-24，27-30，32-36，38］ 研究采用了完  3项 ［23，34，36］ 研究采用列线图的方式呈现模型，见表 3。
           整个案分析法。纳入研究多采用 Cox 回归、Logistic 回                    2.4 纳入文献的偏倚风险和适用性评价结果
           归建立模型。WANG 等        ［34］ 在采用 Logistic 回归建立模         2.4.1 纳入文献的偏倚风险评价结果 纳入研究均存在
                                                               较高的偏倚风险。

            通过数据库检索获得相关文献（n=12 550）：                           2.4.1.1 研究对象领域 4 项      ［10，33-34，36］ 研究将特定人群，
            PubMed（n=2 459)、EmBase（n=4 984）、the                如心血管疾病、癌症、卒中患者、妊娠者排除在研究对
            Cochrane Library（n=5 107）
                                                               象之外，这可能会对 T2DM 发病率的准确性造成不利影
                                     剔除重复文献（n=2 569）
                                                               响，故此4 项研究在该领域的偏倚风险评估结果为“高”，
                                    排除文献（n=9 724）：             其余研究均为“低”，见表 4。
            阅读题目和摘要初筛（n=9 981）      综述、述评、国际会议摘要（n=1 215）                                  ［21］          ［22］
                                    与研究内容无关的文献（n=8 054）        2.4.1.2 预测因子领域 XU 等            和 NANRI 等      的
                                    无法获取全文的文献（n=5）             研究为多中心研究，但各中心对预测因子采用的测量方

            初筛后得到文献（n=257）         排除文献（n=235）：                法有差异；WANG 等       ［23］ 的研究则未报告预测因子测量
                                   研究对象非亚洲人群（n=159）            相关信息。２项       ［21-22］ 研究在该领域的偏倚风险评估结
                                   研究类型非队列研究（n=59）
                                   研究内容为 T2MD 诊断模型（n=3）        果为“高”，1 项       ［23］ 研究为“不清楚”，其余研究均
                   阅读全文复筛（n=257）   观察对象为特定患病人群（n=2）
                                   仅建立了模型而未对模型进行验证，或仅          为“低”，见表 4。
           通过人工检索获                 对既往开发的模型进行了验证（n=5）          2.4.1.3 结果领域 2 项     ［16，28］ 研究中，FBG 既是 T2DM
           得文献（n=9）                模型包含的预测因子数 <2（n=1）
                                   细胞、基因水平的研究（n=3）             的诊断标准，亦是模型中的预测因子，但此 2 项研究
                 最终纳入文献（n=31）      未采用回归法构建预测模型（n=2)           均未明确基于 FBG 的模型适用条件。NANRI 等                ［22］ 、
                                   重复发表的研究（n=1)
                                                               YATSUYA 等  ［30］ 、HU 等 ［33］  的研究中，接受降糖
              注：T2DM=2 型糖尿病                                    治疗的定义及结局变量的测量方法在各中心间有所
                            图 1 文献筛选流程                                    ［38］
                      Figure 1 Literature screening flowchart  不同。OH 等        的研究中，对于葡萄糖耐量试验和
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