2型糖尿病视网膜病变临床预测模型的构建与评价

目的 构建糖尿病视网膜病变预测模型并进行验证,为糖尿病视网膜病变的筛查和治疗提供依据.方法 于2016年3月—2021年6月,选取石家庄市第二医院5 900例2型糖尿病患者为研究对象.收集患者基本信息、体格检查和实验室检查资料,将数据集按7∶3随机分为训练集和验证集.采用SPSS 22.0软件进行t检验、x2检验和秩和检验.使用R 4.1.2进行最大相关-最小冗余算法及随机森林算法筛选最优单因素子集,将筛选出的变量集引入logistic回归分析,并以此建立糖尿病视网膜病变列线图预测模型;使用Bootstrap自抽法进行内部验证,验证集进行外部验证.通过C指数和受试者工作特征曲线评价模型区分度,绘制Calibration校正曲线并进行Hosmer-Lemeshow检验评估模型一致性,通过决策曲线分析评估模型临床有效性.结果 5 900例2型糖尿病患者中,糖尿病视网膜病变904例,占15.32％.列线图包括糖化白蛋白、乳酸脱氢酶、腰围、糖尿病病程、糖尿病神经病变、糖尿病肾病和降糖药物使用情况7个变量.经验证,该模型具有中等预测能力,训练集C指数为0.816(95％CI:0.802～0.823),受试者工作特征曲线下面积为0.818(95％CI:0.806～0.830),验证集两者分别为 0.822(95％CI:0.803～0.841)和 0.827(95％CI:0.809～0.844).Calibration 校正曲线显示一致性较好(P＞0.05).决策曲线分析表明,训练集风险阈值在2％～80％之间以及验证集风险阈值在2％～72％之间时,该模型可产生较大净获益,具有临床使用价值.结论 基于糖化白蛋白、乳酸脱氢酶、腰围、糖尿病病程、糖尿病神经病变、糖尿病肾病和降糖药物使用情况构建的列线图对2型糖尿病患者发生糖尿病视网膜病变有良好的预测效能和临床使用价值.