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预测2型糖尿病患者糖尿病肾病风险的列线图模型:一项回顾性研究( A Nomogram Model that Predicts the Risk of Diabetic Nephropathy in Type 2 Diabetes Mellitus Patients: A Retrospective Study )
C Xi C Wang G Rong J Deng
目的。目的：构建一个预测中国2型糖尿病(T2DM)患者糖尿病肾病(DN)发病风险的诺模图模型。方法。对桂林市1095例T2DM患者进行问卷调查、体格检查、血常规及生化指标评价。采用最小绝对收缩选择算子(LASSO)回归和多变量logistic回归分析筛选DN危险因素。logistic回归分析结合筛选的危险因素建立预测诺模图模型。通过C指数、接收机工作特性曲线(AUC)下的面积、校准图和决策曲线分析，对诺模图模型的性能进行了评估。已将引导应用于内部验证。结果。DN发病风险的独立预测因素包括性别、年龄、高血压、用药、糖尿病病程、体重指数、血尿素氮水平、血肌酐水平、中性粒细胞与淋巴细胞比值、红细胞分布宽度。诺模图模型显示出中等的预测能力，C指数为0.819(95%CI:0.783-0.853)，AUC为0.813(95%CI:0.778-0.848)。内部验证的C指数达到0.796(95%CI:0.763-0.829)。决策曲线分析显示，当风险阈值在1-83%之间时，DN风险诺模图在临床上是适用的。结论。我们的包含10个因素的新的简单的诺模图可能有助于预测T2DM患者DN的发病风险。
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