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基于区域健康数据平台开发2型糖尿病患者糖尿病足发病预测模型及其应用
1
作者 于业贤 章萌 +11 位作者 陈晓薇 刘力嘉 李沛 赵厚宇 孙烨祥 孙宏玉 孙玉梅 刘学洋 林鸿波 沈鹏 詹思延 孙凤 《中华流行病学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期997-1006,共10页
目的基于区域健康信息平台,构建成年2型糖尿病患者的糖尿病足发病风险预测模型。方法利用宁波市鄞州区域健康信息平台,纳入2015年1月1日至2022年12月31日≥18岁新发2型糖尿病患者,按照7∶3的比例随机划分为训练集与测试集。使用LASSO回... 目的基于区域健康信息平台,构建成年2型糖尿病患者的糖尿病足发病风险预测模型。方法利用宁波市鄞州区域健康信息平台,纳入2015年1月1日至2022年12月31日≥18岁新发2型糖尿病患者,按照7∶3的比例随机划分为训练集与测试集。使用LASSO回归模型和双向逐步回归模型分别筛选危险因素,并进行模型对比。使用净重新分类指数、综合判别改善指数以及一致性指数作为模型比较的指标。构建单因素和多因素Cox比例风险回归模型,并绘制列线图,计算曲线下面积(AUC)作为模型验证的区分度评价指标,绘制校准曲线检验其校正能力。结果LASSO回归模型与双向逐步回归模型差异无统计学意义,选取较优的双向逐步回归模型作为最终模型。纳入的因素包括发病年龄、性别、糖化血红蛋白、估计肾小球滤过率、服用血管紧张素Ⅱ受体阻滞剂类药物及吸烟史。训练集中预测5年和7年糖尿病足发病风险的AUC值(95%CI)分别为0.700(0.650~0.749)和0.715(0.668~0.762),测试集为0.738(0.667~0.801)和0.723(0.663~0.783)。校准曲线与理想曲线较为接近,模型区分度和校准度均较好。结论本研究构建了一个便捷易用的糖尿病足发病风险预测模型并划分了风险分层,模型的可解释性强,区分度良好,校准度较优,可以用于成年2型糖尿病患者糖尿病足的发病预测,为医生在临床中对糖尿病足发病风险的评估提供参考依据。 展开更多
关键词 糖尿病 2型 预测模型 糖尿病足
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基于区域健康数据平台开发2型糖尿病肾病发病风险预测模型及其应用
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作者 刘力嘉 陈晓薇 +11 位作者 于业贤 章萌 李沛 赵厚宇 孙烨祥 孙宏玉 孙玉梅 刘学洋 林鸿波 沈鹏 詹思延 孙凤 《中华流行病学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1426-1432,共7页
目的构建糖尿病肾病(DKD)发病风险预测模型。方法采用宁波市鄞州区域健康信息平台,选取2015年1月1日至2022年12月31日首次诊断为2型糖尿病(T2DM)的患者作为研究对象,构建回顾性队列。使用Lasso方法筛选预测因子,采用Cox比例风险回归模... 目的构建糖尿病肾病(DKD)发病风险预测模型。方法采用宁波市鄞州区域健康信息平台,选取2015年1月1日至2022年12月31日首次诊断为2型糖尿病(T2DM)的患者作为研究对象,构建回顾性队列。使用Lasso方法筛选预测因子,采用Cox比例风险回归模型构建DKD发生风险预测模型。使用Bootstrap 500次重抽样进行内部验证。结果纳入研究对象49706名,年龄M(Q1,Q3)为60.00(50.00,68.00)岁,55%为男性。4405名最终发生DKD。最终模型纳入的预测因子包括T2DM首诊年龄、BMI、文化程度、FPG、糖化血红蛋白、尿蛋白、既往病史(高尿酸血症、风湿性疾病)、TG、肾小球滤过率。最终模型C指数为0.653,经Bootstrap校正后C指数均值为0.654。模型预测4、5、6年内发病的受试者工作特征曲线下面积分别为0.657、0.659、0.664。校准曲线与理想曲线重合度较高。结论本研究基于真实世界数据构建了针对新发T2DM患者的DKD风险预测模型,该模型简单易用,具有较高的实际应用价值,为DKD高危人群筛查提供依据。 展开更多
关键词 糖尿病 2型 糖尿病肾病 预测模型 队列研究
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基于区域健康数据平台开发新诊断2型糖尿病患者糖尿病视网膜病变发病风险预测模型及其应用
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作者 陈晓薇 刘力嘉 +11 位作者 于业贤 章萌 李沛 赵厚宇 孙烨祥 孙宏玉 孙玉梅 刘学洋 林鸿波 沈鹏 詹思延 孙凤 《中华流行病学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1283-1290,共8页
目的开发新诊断2型糖尿病(T2DM)患者糖尿病视网膜病变(DR)发病风险的预测模型。方法选取2015年1月1日至2022年12月31日宁波市鄞州区域健康信息平台中新诊断T2DM患者为研究对象。使用Lasso-Cox比例风险回归模型筛选预测变量,采用Cox比例... 目的开发新诊断2型糖尿病(T2DM)患者糖尿病视网膜病变(DR)发病风险的预测模型。方法选取2015年1月1日至2022年12月31日宁波市鄞州区域健康信息平台中新诊断T2DM患者为研究对象。使用Lasso-Cox比例风险回归模型筛选预测变量,采用Cox比例风险回归模型构建DR发病风险预测模型。采取Bootstrap 500次重抽样的方法进行内部验证,并使用C指数、受试者工作特征曲线、曲线下面积(AUC)和校准曲线评估模型的性能。结果最终模型纳入的预测变量包括T2DM发病年龄、文化程度、FPG、糖化血红蛋白、尿蛋白、估算肾小球滤过率、脂质调节剂和血管紧张素转化酶抑制剂用药史。最终模型C指数为0.622,校正后C指数均值为0.623(95%CI:0.607~0.634),预测DR 3、5、7年内发病风险的AUC值分别为0.631、0.620、0.624,校准曲线与理想曲线重合度较高。结论本研究构建了简洁且实用的DR发病风险预测模型,为新诊断T2DM患者制定个体化DR筛查和干预方案提供参考。 展开更多
关键词 糖尿病视网膜病变 预测模型 队列研究
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