T2DM继发周围神经病变发生风险的预测列线图模型研究
仲彬1
李杰1
陈晓倩1
高媛媛2
王亚梅1
1.210018 南京,南京市中心医院内分泌科2.224001 江苏盐城,盐城市第一人民医院内分泌科
摘要：目的 构建2型糖尿病(T2DM)继发周围神经病变风险的预警模型,并对该模型进行验证,旨在为临床评估T2DM继发周围神经病变提供可靠模型.方法 选取2021年9月至2023年10月收治的T2DM继发周围神经病变患者100例作为观察组,选取单纯T2DM患者100例作为对照组.收集2组临床资料、骨代谢标志物,随机森林算法筛选T2DM继发周围神经病变的因素,构建T2DM继发周围神经病变风险的预警列线图模型,受试者工作特征(ROC)曲线、Hosmer-Lemeshow检验评价风险预警模型的预测能力.结果 观察组病程、阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)患者占比、收缩压、糖化血红蛋白(HbA1c)、稳态模型胰岛素抵抗指数(HOMA-IR)、同型半胱氨酸(Hcy)高于对照组(P＜0.05);观察组25-羟维生素D[25-(OH)D]、Ⅰ型前胶原N-端前肽(P Ⅰ NP)低于对照组,β-异构C-端肽(β-CTX)高于对照组(P＜0.05).随机森林算法得出T2DM继发周围神经病变前7的重要排序变量为β-CTX、HOMA-IR、HbA1c、25-(OH)D、P Ⅰ NP、OSAHS、Hcy.基于以上因素构建T2DM继发周围神经病变风险列线图预警模型,ROC曲线显示该模型具有较高预测能力,Hosmer-Lemeshow检验显示该模型具有良好的校准能力.结论 T2DM继发周围神经病变风险的因素分别为β-CTX、HOMA-IR、HbA1c、OSAHS、Hcy、25-(OH)D、PⅠNP,基于以上因素构建列线图预警模型具有良好预测能力和校准能力,可为临床防治T2DM继发周围神经病变提供参考.
关键词：糖尿病2型糖尿病神经病变胰岛素抵抗指数糖化血红蛋白睡眠呼吸暂停阻塞性25-羟维生素DⅠ型前胶原N-端前肽
分类号：R587.1(内分泌腺疾病及代谢病)
资助基金：南京市卫生科技发展专项资金项目(YKK20249)江苏省干部保健科研项目(BJ21007)
论文发表日期：2024-08-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 62-68 )
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