Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban (Nov 2023)
威胁视力的2型糖尿病视网膜病变风险预测模型的建立与验证
Abstract
目的基于简单易得的临床资料,开发并验证2型糖尿病(T2DM)患者并发威胁视力的视网膜病变(VTDR)的风险预测模型,为基层医院提供便捷有效的预测工具,以便早期识别和转诊高危人群。方法使用2017年至2020年广州糖尿病眼病研究中T2DM患者临床数据构建列线图预测模型。使用Logistic回归分析VTDR的影响因素并建立模型,受试者工作特征曲线(ROC)、Hosmer-Lemeshow检验、校准曲线、决策曲线(DCA)用于评价模型的性能。使用k折交叉验证得到的平均ROC下面积对模型进行内部验证,使用东莞眼科研究数据对模型进行外部验证。结果建模集共纳入患者2 161例,并发VTDR者135例(6.25%)。年龄(P<0.001,OR=0.927,95%CI:0.898~0.957)、体质量指数(P<0.001,OR =0.845,95%CI:0.821~0.932)与VTDR负相关,糖尿病病程(P<0.001,OR=1.064,95%CI:1.035~1.094)、是否使用胰岛素(P =0.045,OR =1.534,95%CI:1.010~2.332)、收缩压(P<0.001,OR =1.019,95%CI:1.008~1.029)、糖化血红蛋白(P<0.001,OR =1.484,95%CI:1.341~1.643)和血清肌酐(P<0.001,OR =1.017,95%CI:1.010~1.023)与VTDR正相关,均被纳入模型。ROC提示建模集和验证集中该模型预测VTDR发生的曲线下面积分别为0.797和0.762;Hosmer-Lemeshow检验(P>0.05)及校准曲线表明预测概率与观测概率具有较高一致性;DCA表明模型在建模集和验证集中均能产生净效益。结论年龄、糖尿病病程、是否使用胰岛素、体质量指数、收缩压、糖化血红蛋白和血清肌酐是VTDR的独立影响因素,基于上述变量构建的列线图模型有良好的预测效力,可以为基层医院早期识别和转诊VTDR提供科学依据,值得应用推广。