论著
程凯倩1,2
,张方辉2
,刘培欣1,2
,梅靖宇1,2
,孙喆1,2
,朱钊1
,吴敏1,3
2025, 20(10): 569-574.
目的:本研究旨在探究2型糖尿病患者并发远端对称性多发性神经病变(distal symmetric polyneuropathy,DSPN)的危险因素,并构建关于DSPN风险的预测列线图模型。方法:选取2021年7月至2024年7月
在武汉科技大学附属孝感医院收治的2型糖尿病患者1658例作为研究对象,收集一般资料和临床数据,按
7∶3比例将全部数据划分为训练集和验证集。训练集数据采用LASSO回归和二元Logistic回归建立列线图
模型,验证集数据进行模型验证。通过校准曲线、受试者工作特征曲线(receiver operator characteristic
curve,ROC)下面积、决策曲线(decision curve analysis,DCA)评价模型的一致性、区分度和临床应用价值。
结果:研究发现,糖尿病病程(OR=1.195, 95%CI: 1.116-1.280)、空腹血糖(fasting plasma glucose,FPG)(OR=
1.614, 95%CI: 1.435-1.816)、中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil to lymphocyte ratio,NLR)(OR=1.388,
95%CI: 1.042-1.849)、尿微量白蛋白(microalbuminuria,mALB)(OR=1.536, 95%CI: 1.113-2.120)是DSPN的
独立危险因素,而高密度脂蛋白胆固醇(high-density lipoprotein cholesterol,HDL-C)(OR=0.252, 95%CI:
0.160-0.397)、25-羟基维生素D(25-Hydroxyvitamin D,25(OH)D)(OR=0.845, 95%CI: 0.825-0.864)则是独立
保护因素。校准曲线示列线图模型预测DSPN风险概率与实际概率的一致性较好。训练组中列线图预测
模型预测DSPN发生的AUC为0.896(95%CI: 0.878-0.913),验证组中列线图预测模型预测 DSPN 发生的
AUC 为0.888(95%CI: 0.860-0.917)。DCA图显示模型在较大的阈值范围内具有临床应用价值。结论:本
研究成功开发了一种基于糖尿病病程、FPG、NLR、mALB、HDL-C和25(OH)D等关键预测因子的高精度列
线图预测模型。