Page 50 - 2022-34-中国全科医学

http://www.chinagp.net E-mail:zgqkyx@chinagp.net.cn ·4271·

表 2 亚洲 T2MD 发病风险预测模型建立和验证的基本特征
Table 2 Basic characteristics of development and validation included risk prediction models for T2DM in Asian adults
连续变量 缺失数据 过度拟合
第一作者 建模方法 变量选择方法 验模方法 AUC（95%CI） 拟合优度
处理方法 数量 处理方法 情况
AEKPLAKORN 等 ［9］ 转化为分类 D：587 完整个案 Logistic 回归 单因素分析、 外部验证 模型1：0.74（0.71，0.78），0.75（0.71，0.80）。模型2： H-L 拟合优度检验 —
变量 V：459 分析 多因素分析 0.76（0.72，0.79）。模型 3：0.78（0.75，0.81）。模型
4：0.79（0.75，0.82）。模型 5：0.79（0.76，0.82）
CHIEN 等 ［10］ 转化为分类 — 完整个案 Cox 回归 向前逐步选 内部验证 模型 1：0.70（0.68，0.73）。模型 2：0.65（0.62，0.67） H-L 拟合优度检验 交叉验证、
变量 分析 择法 自举法
GAO 等 ［11］ 转化为分类 — 完整个案 Cox 回归 — 内部验证 a 模型1：男，0.62（0.56，0.68）；女，0.64（0.59，0.69）。 — —
变量 分析 模型2：男，0.70（0.64，0.75）；女，0.71（0.66，0.76）。
模型 3：男，0.71（0.66，0.77）；女，0.71（0.66，0.76）
SUN 等 ［12］ 转化为分类 — — Cox 回归 逐步选择法 内部验证 a 模型 1：0.751（0.730，0.773）。模型 2：0.848（0.828， H-L 拟合优度检验 —
变量 0.867）。模型 3：0.853（0.834，0.872）。模型 4：0.838
（0.818，0.858）。模型 5：0.843（0.824，0.863）
CHUANG 等 ［13］ 转化为分类 — — Cox 回归 逐步选择法 内部验证 a 模型 1：0.71（0.70，0.73）。模型 2：0.75（0.73，0.78）。 — —
变量 模型 3：0.72（0.71，0.74）。模型 4：0.76（0.73，0.79）。
模型 5：0.82（0.81，0.83）。模型 6：0.84（0.81，0.86）
BOZORGMANESH 等 ［14］ 转化为分类 1 776 完整个案 Logistic 回归 向前逐步选 内部验证 模型 1：0.75（0.72，0.78）。模型 2：0.85（0.82，0.87）。 H-L 拟合优度检验 自举法
变量 分析 择法 模型 3：0.85（0.82，0.87）
LIU 等 ［15］ 转化为分类 — — Logistic 回归 单因素分析、 外部验证 模型 1：0.68（0.65，0.72）。模型 2：0.71（0.68，0.75）。 — —
变量 多因素分析 模型 3：0.72（0.69，0.76）
ONAT 等 ［16］ 转化为分类 — — Cox 回归 向后逐步选 内部验证 a 男：0.78（0.74，0.83）。女：0.77（0.73，0.82） — —
变量 择法
DOI 等 ［17］ 转化为分类 D：194 完整个案 Cox 回归 向后逐步选 外部验证 模型 1：0.70（0.67，0.73），0.69（0.63，0.75）。 H-L 拟合优度检验 —
变量 V：144 分析 择法 模型 2：0.78（0.74，0.80），0.78（0.73，0.83）
HEIANZA 等 ［18］ 部分转化为 D：137 完整个案 Logistic 回归 向前逐步选 外部验证 模型 1：0.71（0.68，0.74），0.73（0.67，0.78）。模型 H-L 拟合优度检验 —
分类变量 V：15 分析 择法 2：0.84（0.82，0.86），0.87（0.83，0.90）。模型 3：0.84
（0.82，0.86），0.88（0.84，0.92）。模型 4：0.89（0.87，
0.90），0.91（0.88，0.95）
LIM 等 ［19］ 转化为分类 966 完整个案 Logistic 回归 文献回顾、单 内部验证 模型 1：0.65（0.62，0.68）。模型 2：0.75（0.72，0.77）。 H-L 拟合优度检验 交叉验证
变量 分析 因素分析、向 模型 3：0.77（0.74，0.79）
后逐步选择
YE 等 ［20］ 转化为分类 2 523 完整个案 Logistic 回归 多因素分析 内部验证 0.71（0.69，0.74） H-L 拟合优度检验 自举法、交
变量 分析 叉验证
XU 等 ［21］ 转化为分类 — 完整个案 Logistic 回归 单因素分析、 内部验证 0.78（0.76，0.80） 校准图 交叉验证
变量 分析 多因素分析
a
NANRI 等 ［22］ 转化为分类 2 031 完整个案 Logistic 回归 向后逐步选 内部验证 、 模型 1：0.717（0.703，0.731），0.734（0.715，0.753）。H-L拟合优度检验、 —
变量 分析 择法 外部验证 模型 2：0.843（0.832，0.853），0.835（0.820，0.851）。 校准图
模型 3：0.827（0.816，0.838），0.819（0.803，0.835）。
模型 4：0.893（0.883，0.902），0.882（0.868，0.895）
WANG 等 ［23］ 转化为分类 8 766 完整个案 Cox 回归 逐步选择法 内部验证 模型 1：0.66（0.65，0.68）。模型 2：0.77（0.76，0.78） 校准图 交叉验证
变量 分析
LIU 等 ［24］ 转化为分类 — 完整个案 亚分布风险模型 单因素分析、 内部验证 0.74（0.70，0.78） 校准图 自举法
变量 分析 多因素分析
MIYAKOSHI 等 ［25］ 转化为分类 — — Cox 回归 向后逐步选 内部验证 a 模型 1：0.68（0.63，0.72）。模型 2：0.75（0.70，0.78）。H-L拟合优度检验、 —
变量 择法 模型 3：0.80（0.76，0.84） 校准图
ZHANG 等 ［26］ 保持连续性 4 032 — Cox 回归 文献回顾 内部验证 0.77（0.76，0.78） H-L 拟合优度检验 交叉验证
CHEN 等 ［27］ 转化为分类 D：1 899 完整个案 Cox 回归 逐步选择法 内部验证 模型 1：0.72（0.69，0.75）。模型 2：0.77（0.74，0.80） H-L 拟合优度检验 自举法
变量 V：1 205 分析
ZHANG 等 ［28］ 转化为分类 2 932 完整个案 Cox 回归 单因素分析、 内部验证 a 模型 1：0.67（0.66，0.68）。模型 2：0.66（0.65，0.67）。 校准图 —
变量 分析 多因素分析 模型 3：0.68（0.67，0.69）。模型 4：0.79（0.78，0.80）
WEN 等 ［29］ 转化为分类 1 014 完整个案 Logistic 回归 文献回顾、 内部验证 a 0.72（0.67，0.76） H-L 拟合优度检验 —
变量 分析 逐步选择法
YATSUYA 等 ［30］ 转化为分类 341 完整个案 Cox 回归 向后逐步选 内部验证 0.77（C 指数） H-L拟合优度检验、 交叉验证
变量 分析 择法 校准图

HA 等 ［31］ 部分转化为 — — Cox 回归 文献回顾、逐 外部验证 模型（男）：0.71（0.70，0.73），0.63（0.53，0.73）。 校准图 —
分类变量 步选择法 模型（女）：0.76（0.75，0.78），0.66（0.55，0.76）
HAN 等 ［32］ 转化为分类 3 326 完整个案 Cox 回归 逐步选择法 内部验证 0.75（0.74，0.76） — 交叉验证
变量 分析