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型，尽量做到将纵向数据与事件发生时间数据联合起来 appraisal and data extraction for systematic reviews of prediction
进行分析，进而使参数估计的偏差进一步减小，提高统 modelling studies：the CHARMS checklist［J］. PLoS Med，
2014，11（10）：e1001744. DOI：10.1371/journal.pmed.1001744.
计推断的效率。
［7］MOONS K G M，WOLFF R F，RILEY R D，et al. PROBAST：
3.3.3 模型验证与应用 本研究发现，29.0%（9/31） a tool to assess risk of bias and applicability of prediction model
的研究对模型进行了外部验证（其中 4 项研究采用内部 studies：explanation and elaboration［J］. Ann Intern Med，2019，
验证与外部验证相结合的方法对模型进行了验证），大 170（1）：w1-33. DOI：10.7326/M18-1377.
部分模型仍处于内部验证阶段，这使得现有模型的转化 ［8］WOLFF R F，MOONS K G M，RILEY R D，et al. PROBAST：a tool
to assess the risk of bias and applicability of prediction model studies［J］.
率较低且偏倚风险较高。外部验证和重新校准有助于增
Ann Intern Med，2019，170（1）：51. DOI：10.7326/M18-1376.
强模型的泛化能力，与开发新模型相比，具有更高的成 ［9］AEKPLAKORN W，BUNNAG P，WOODWARD M，et al. A risk score
本效益。医务工作者可基于本研究结果选取高质量的 for predicting incident diabetes in the Thai population［J］. Diabetes
T2DM 发病风险预测模型并对其进行外部验证（大样本、 Care，2006，29（8）：1872-1877. DOI：10.2337/dc05-2141.
［10］CHIEN K，CAI T，HSU H，et al. A prediction model for type 2
多中心数据）后，将其应用于临床；或通过开展多中心、
diabetes risk among Chinese people［J］. Diabetologia，2009，52（3）：
跨国预测模型构建研究，提高 T2DM 发病风险预测模型
443-450. DOI：10.1007/s00125-008-1232-4.
的临床应用率、转化率。也可基于电子病历系统构建自 ［11］GAO W G，QIAO Q，PITKÄNIEMI J，et al. Risk prediction models for
动化的 T2DM 发病风险预测工具；或将传统预测工具与 the development of diabetes in Mauritian Indians ［J］. Diabet Med，
计算机技术相结合，如基于网络的交互式列线图，使模 2009，26（10）：996-1002. DOI：10.1111/j.1464-5491.2009.02810.x.
［12］SUN F，TAO Q，ZHAN S. An accurate risk score for estimation 5-year
型可以与电子病历系统相结合的同时，也可借由网页在
risk of type 2 diabetes based on a health screening population in Taiwan
移动设备、个人计算机上呈现，进而：（1）同时满足医
［J］. Diabetes Res Clin Pract，2009，85（2）：228-234.
务人员和社区糖尿病患者对 T2DM 发病风险预测工具的 ［13］CHUANG S Y，YEH W T，WU Y L，et al. Prediction equations and
使用需求；（2）使模型在得到复杂算法支撑的同时，减 point system derived from large-scale health check-up data for estimating
少人工计算的工作量；（3）使模型更易于理解，用户使 diabetic risk in the Chinese population of Taiwan［J］. Diabetes Res
Clin Pract，2011，92（1）：128-136. DOI：10.1016/j.diabres.2010.12.022.
用模型的积极性得以提高。
［14］BOZORGMANESH M，HADAEGH F，GHAFFARI S，et al. A
本文存在一定的局限性。首先，受限于文献纳入与 simple risk score effectively predicted type 2 diabetes in Iranian
排除标准，本研究纳入的文献可能不够全面，存在一定 adult population：population-based cohort study［J］. Eur J Public
的选择偏倚；其次，由于纳入文献在研究对象及方法上 Health，2011，21（5）：554-559. DOI：10.1093/eurpub/ckq074.
存在明显的异质性，本研究未对纳入研究进行定量分析。 ［15］LIU M，PAN C，JIN M. A Chinese diabetes risk score for screening
of undiagnosed diabetes and abnormal glucose tolerance［J］.
作者贡献：贺婷负责文章的构思、设计与撰写，并
Diabetes Technol Ther，2011，13（5）：501-507.
对文章整体负责，监督管理；贺婷、叶子溦、李饶负责 ［16］ONAT A，CAN G，YÜKSEL H，et al. An algorithm to predict risk of
文献、资料的收集与整理；贺婷、袁丽，杨小玲负责文 type 2 diabetes in Turkish adults：contribution of C-reactive protein［J］.
献偏倚风险和适用性评估、论文的修订；贺婷、古艳负 J Endocrinol Invest，2011，34（8）：580-586. DOI：10.3275/7323.
责文章的质量控制及审校。 ［17］DOI Y，NINOMIYA T，HATA J，et al. Two risk score models for
predicting incident Type 2 diabetes in Japan［J］. Diabet Med，
本文无利益冲突。
2012，29（1）：107-114. DOI：10.1111/j.1464-5491.2011.03376.x.
参考文献 ［18］HEIANZA Y，ARASE Y，HSIEH S D，et al. Development of
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