老年糖尿病患者合并颈动脉硬化斑块的风险预测模型构建

摘要

目的 探讨老年糖尿病患者合并颈动脉硬化斑块形成的因素，并构建风险预测模型，为临床早期筛查和个性化管理提供科学依据。方法 回顾性分析2022年6月—2024年6月甘肃省康复中心医院收治的120例老年糖尿病患者，根据颈动脉内中膜厚度（IMT）结果分为正常组（21例）、增厚组（28例）和斑块组（71例）。收集所有患者的临床资料，通过单因素分析筛选与颈动脉硬化斑块有关的自变量，进一步采用多因素逐步Logistic回归分析构建风险预测模型，并利用受试者工作特征曲线评价模型的预测效能。校准曲线评估预测模型的准确性与拟合优度。结果 正常组、增厚组和斑块组吸烟指数构成、脑卒中患病率、高血压患病率、HbA1c、TG/HDL-C、TC/HDL-C、LDL-C/HDL-C、UACR和FIB水平比较，差异均有统计学意义（P <0.05）。多因素逐步Logistics回归分析结果显示：吸烟指数高[■=4.871(95%CI:2.561,9.266)]、脑卒中[■=4.839(95%CI:1.151,20.342)]、高血压[■=7.978(95%CI:2.026,31.418)]、HbA1c水平高[■=2.542(95%CI:1.272,5.079)]、TG/HDL-C水平高[■=16.001(95%CI:1.877,136.432)]、TC/HDL-C水平高[■=9.682(95%CI:2.369,39.579)]、LDL-C/HDL-C水平高[■=33.469(95%CI:6.347,176.501)]、UACR水平高[■=5.611(95%CI:1.288,24.440)]、FIB水平高[■=4.212(95%CI:1.342,13.218)]均是糖尿病患者合并颈动脉硬化斑块的危险因素（P <0.05）。验证模型表明，校准误差为0.048，偏差校准曲线与理想曲线吻合良好，该模型的曲线下面积为0.970(95%CI:0.941,0.999)，敏感性为85.7%(95%CI:0.756,0.930)，特异性为97.2%(95%CI:0.817,0.999)。结论 吸烟指数越大，有脑卒中、高血压史，HbA1c、TG/HDL-C、TC/HDL-C、LDLC/HDL-C、UACR及FIB水平升高均是老年糖尿病患者合并颈动脉硬化斑块的主要危险因素。所构建的风险预测模型具有较高的敏感性和特异性，能够为临床早期筛查与个性化管理提供有效支持。

关键词

糖尿病 / 颈动脉硬化斑块 / 血糖 / 血脂 / 列线图风险预测模型