2型糖尿病周围神经病变风险的列线图预测模型研究!

本文引用:李永生、张学良、李成、冯志伟、王锴。二型糖尿病糖尿病周围神经病变风险的诺谟图预测模型研究。中国全科医生医学[J]，2022，25(06):675-681 DOI:10.12114/J . ISSN . 1007-9572。

张学良李永生，王凯冯志伟历城。二型糖尿病周围神经病变风险的预测列线图。中国全科医学[J]，2022，25(06):675-681 doi:10.12114/J . ISSN . 1007-9572 . 2021 . 02 . 118

二型糖尿病(T2DM)是世界公认的主要公共卫生问题。根据2019年IDF糖尿病图谱(第9版)，全球约有4.63亿糖尿病患者，预计2045年糖尿病患者人数将上升至7.002亿[1]随着糖尿病发病率的增加，并发症的发生率也相应增加[2]。据报道，作为糖尿病最常见的慢性并发症，糖尿病周围神经病变(DPN)的患病率在中国为35.34%[3]，缅甸为33.7%[4]，印度为29.2%[5]，也门为56.2%[6]，约旦为39.5%[7]，伊朗为53%[8]DPN是一种由长期高血糖引起的神经病变[9，10]，可导致足部溃疡和严重截肢。其致残率和死亡率极高，死亡风险甚至超过某些癌症，如乳腺癌和前列腺癌[11]。由于DPN的发病机制复杂，目前尚无有效的治疗方法。然而，DPN的早期临床症状缺乏特异性。一旦大部分患者出现肢体麻木、疼痛等症状，周围神经就发生了不可逆的病变[12]。早期发现和治疗可以延缓或预防DPN的不良后果，从而提高患者的生活质量。因此，迫切需要发现并适当控制DPN的可变危险因素，以便早期预防和治疗DPN。现有国内外关于预测DPN的研究多基于以社区为基础的小样本人群[13，14，15，16]，代表性有待商榷。本研究拟对新疆15 020例T2DM患者的临床指标进行分析，探讨DPN的危险因素，以DPN为结局变量，以经济、有效、易得的参数建立准确的中国新疆DPN个体化风险预测模型，为临床医生早期筛查、诊断和治疗DPN提供参考。1材料和方法1.1研究对象

回顾性收集2010-2019年新疆医科大学第一附属医院医院15 020例T2DM患者住院资料显示，T2DM和DPN的诊断依据《中国二型糖尿病防治指南(2010年版)》中的诊断标准[17]，本研究已获得新疆医科大学第一附属医院医院伦理委员会批准(批号:K202108-24纳入标准:(1)年龄≥18岁；(2)诊断或新诊断为T2DM；；(3)能够独立交流，无精神障碍。排除标准:(1)数据不完整；(2)未签署知情同意书。1.2数据收集一般信息

包括性别、年龄、糖尿病视网膜病变(DR)、糖尿病病程等。1.2.2生化数据

入院次日空腹抽取静脉血3 ml，用全自动生化分析仪(3 000 r/min离心10 min，离心半径22 cm)检测白细胞计数(WBC)、嗜酸性粒细胞分数、淋巴细胞计数、糖化血红蛋白(HbA1c)、糖化血清白蛋白(GSP)、总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)、高密度脂蛋白。1.3统计方法

采用R 4.0.4软件进行统计分析，连续变量采用Kolmogorov-Smimovz正态检验，(x±s)用于描述符合正态分布的计量资料，两组间比较采用T检验。计数数据采用χ2检验进行分析。经过严格的数据筛选和预处理，将符合条件的患者(n=15 020)按照3∶1的比例随机分为训练组(n=11 265)和验证组(n=3 755)。以训练组数据中的DPN为结束变量，通过最小绝对收缩和选择算子(Lasso回归)的方法筛选出独立的预测因子[18，19]。在此基础上，利用多元Logistic回归分析进一步探索并建立了诺谟图预测模型，并用验证组数据对构建的预测模型进行了验证。为了评价预测模型的有效性，本研究采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积来验证预测模型的预测效果[20]，通过Hosmer-Lemeshow拟合优度检验判断模型的拟合优度，并绘制校准曲线[21]。同时，通过决策曲线分析(DCA)预测DPN的风险[22，23]。带p

5 020例T2DM患者包括8 887例非DPN患者和6 133例DPN患者。非DPN病患者和DPN病患者之间嗜酸性粒细胞分数、总胆固醇和低密度脂蛋白无显著差异(P > 0 . 05)；0.05)。非DPN病患者与DPN病患者在性别、年龄、糖尿病肾病发病率、糖尿病病程、白细胞、淋巴细胞计数、糖化血红蛋白、糖化血红蛋白、甘油三酯、高密度脂蛋白、载脂蛋白A1和载脂蛋白b方面存在显著差异(P

1非糖尿病周围神经病变患者和糖尿病周围神经病变患者的一般信息比较表2.2糖尿病周围神经病变的危险因素

以训练组是否发生DPN(赋值:yes =1，no =0)为因变量，以性别(赋值:男性=1，女性=2)、年龄、DR(赋值:yes =1，No =0)、糖尿病病程、WBC、嗜酸性粒细胞分数、淋巴细胞计数、HbA1c、GSP、TC、TG、HDL、LDL、ApoA1、ApoB为自变量(其余自变量赋值为连续变量)，进行Lasso回归分析(图1)，随着惩罚系数λ的变化，模型中包含的变量逐渐减少最后，10倍交叉验证误差的最小值λ+1(1 SE =λ最小值的0.023)作为模型的最优值。此时筛选出的预测变量包括年龄、DR、糖尿病病程、HbA1c、HDL。将筛选出的预测变量纳入多变量Logistic回归分析。结果显示，年龄、DR、糖尿病病程、HbA1c和HDL是二型糖尿病患者DPN的影响因素(表2)。图1