本文引用:李永生、張學(xué)良、李成、馮志偉、王鍇。二型糖尿病糖尿病周圍神經(jīng)病變風(fēng)險的諾謨圖預(yù)測模型研究。中國全科醫(yī)生醫(yī)學(xué)[J]，2022，25(06):675-681 DOI:10.12114/J . ISSN . 1007-9572。

張學(xué)良李永生，王凱馮志偉歷城。二型糖尿病周圍神經(jīng)病變風(fēng)險的預(yù)測列線圖。中國全科醫(yī)學(xué)[J]，2022，25(06):675-681 doi:10.12114/J . ISSN . 1007-9572 . 2021 . 02 . 118

二型糖尿病(T2DM)是世界公認(rèn)的主要公共衛(wèi)生問題。根據(jù)2019年IDF糖尿病圖譜(第9版)，全球約有4.63億糖尿病患者，預(yù)計2045年糖尿病患者人數(shù)將上升至7.002億[1]隨著糖尿病發(fā)病率的增加，并發(fā)癥的發(fā)生率也相應(yīng)增加[2]。據(jù)報道，作為糖尿病最常見的慢性并發(fā)癥，糖尿病周圍神經(jīng)病變(DPN)的患病率在中國為35.34%[3]，緬甸為33.7%[4]，印度為29.2%[5]，也門為56.2%[6]，約旦為39.5%[7]，伊朗為53%[8]DPN是一種由長期高血糖引起的神經(jīng)病變[9，10]，可導(dǎo)致足部潰瘍和嚴(yán)重截肢。其致殘率和死亡率極高，死亡風(fēng)險甚至超過某些癌癥，如乳腺癌和前列腺癌[11]。由于DPN的發(fā)病機制復(fù)雜，目前尚無有效的治療方法。然而，DPN的早期臨床癥狀缺乏特異性。一旦大部分患者出現(xiàn)肢體麻木、疼痛等癥狀，周圍神經(jīng)就發(fā)生了不可逆的病變[12]。早期發(fā)現(xiàn)和治療可以延緩或預(yù)防DPN的不良后果，從而提高患者的生活質(zhì)量。因此，迫切需要發(fā)現(xiàn)并適當(dāng)控制DPN的可變危險因素，以便早期預(yù)防和治療DPN?，F(xiàn)有國內(nèi)外關(guān)于預(yù)測DPN的研究多基于以社區(qū)為基礎(chǔ)的小樣本人群[13，14，15，16]，代表性有待商榷。本研究擬對新疆15 020例T2DM患者的臨床指標(biāo)進行分析，探討DPN的危險因素，以DPN為結(jié)局變量，以經(jīng)濟、有效、易得的參數(shù)建立準(zhǔn)確的中國新疆DPN個體化風(fēng)險預(yù)測模型，為臨床醫(yī)生早期篩查、診斷和治療DPN提供參考。1材料和方法1.1研究對象

回顧性收集2010-2019年新疆醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院醫(yī)院15 020例T2DM患者住院資料顯示，T2DM和DPN的診斷依據(jù)《中國二型糖尿病防治指南(2010年版)》中的診斷標(biāo)準(zhǔn)[17]，本研究已獲得新疆醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院醫(yī)院倫理委員會批準(zhǔn)(批號:K202108-24納入標(biāo)準(zhǔn):(1)年齡≥18歲；(2)診斷或新診斷為T2DM；；(3)能夠獨立交流，無精神障礙。排除標(biāo)準(zhǔn):(1)數(shù)據(jù)不完整；(2)未簽署知情同意書。1.2數(shù)據(jù)收集一般信息

包括性別、年齡、糖尿病視網(wǎng)膜病變(DR)、糖尿病病程等。1.2.2生化數(shù)據(jù)

入院次日空腹抽取靜脈血3 ml，用全自動生化分析儀(3 000 r/min離心10 min，離心半徑22 cm)檢測白細(xì)胞計數(shù)(WBC)、嗜酸性粒細(xì)胞分?jǐn)?shù)、淋巴細(xì)胞計數(shù)、糖化血紅蛋白(HbA1c)、糖化血清白蛋白(GSP)、總膽固醇(TC)、甘油三酯(TG)、高密度脂蛋白。1.3統(tǒng)計方法

采用R 4.0.4軟件進行統(tǒng)計分析，連續(xù)變量采用Kolmogorov-Smimovz正態(tài)檢驗，(x±s)用于描述符合正態(tài)分布的計量資料，兩組間比較采用T檢驗。計數(shù)數(shù)據(jù)采用χ2檢驗進行分析。經(jīng)過嚴(yán)格的數(shù)據(jù)篩選和預(yù)處理，將符合條件的患者(n=15 020)按照3∶1的比例隨機分為訓(xùn)練組(n=11 265)和驗證組(n=3 755)。以訓(xùn)練組數(shù)據(jù)中的DPN為結(jié)束變量，通過最小絕對收縮和選擇算子(Lasso回歸)的方法篩選出獨立的預(yù)測因子[18，19]。在此基礎(chǔ)上，利用多元Logistic回歸分析進一步探索并建立了諾謨圖預(yù)測模型，并用驗證組數(shù)據(jù)對構(gòu)建的預(yù)測模型進行了驗證。為了評價預(yù)測模型的有效性，本研究采用受試者工作特征(ROC)曲線下面積來驗證預(yù)測模型的預(yù)測效果[20]，通過Hosmer-Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗判斷模型的擬合優(yōu)度，并繪制校準(zhǔn)曲線[21]。同時，通過決策曲線分析(DCA)預(yù)測DPN的風(fēng)險[22，23]。帶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病患者之間嗜酸性粒細(xì)胞分?jǐn)?shù)、總膽固醇和低密度脂蛋白無顯著差異(P > 0 . 05)；0.05)。非DPN病患者與DPN病患者在性別、年齡、糖尿病腎病發(fā)病率、糖尿病病程、白細(xì)胞、淋巴細(xì)胞計數(shù)、糖化血紅蛋白、糖化血紅蛋白、甘油三酯、高密度脂蛋白、載脂蛋白A1和載脂蛋白b方面存在顯著差異(P

1非糖尿病周圍神經(jīng)病變患者和糖尿病周圍神經(jīng)病變患者的一般信息比較表2.2糖尿病周圍神經(jīng)病變的危險因素

以訓(xùn)練組是否發(fā)生DPN(賦值:yes =1，no =0)為因變量，以性別(賦值:男性=1，女性=2)、年齡、DR(賦值:yes =1，No =0)、糖尿病病程、WBC、嗜酸性粒細(xì)胞分?jǐn)?shù)、淋巴細(xì)胞計數(shù)、HbA1c、GSP、TC、TG、HDL、LDL、ApoA1、ApoB為自變量(其余自變量賦值為連續(xù)變量)，進行Lasso回歸分析(圖1)，隨著懲罰系數(shù)λ的變化，模型中包含的變量逐漸減少最后，10倍交叉驗證誤差的最小值λ+1(1 SE =λ最小值的0.023)作為模型的最優(yōu)值。此時篩選出的預(yù)測變量包括年齡、DR、糖尿病病程、HbA1c、HDL。將篩選出的預(yù)測變量納入多變量Logistic回歸分析。結(jié)果顯示，年齡、DR、糖尿病病程、HbA1c和HDL是二型糖尿病患者DPN的影響因素(表2)。圖1