2型糖尿病患者并发糖尿病肾病的危险因素及Nomogram风险预测模型构建

摘要

目的：探讨2型糖尿病患者并发糖尿病肾病（DN）的危险因素，并构建Nomogram风险预测模型。方法：选取2020年5月至2022年12月首都医科大学附属北京友谊医院收治的2型糖尿病患者200例作为研究对象，根据是否并发DN，分为合并DN组（n=76）和未合并DN组（n=124），收集所有患者一般资料和血生化指标，采用多因素logistic回归分析法分析2型糖尿病患者并发DN的影响因素；采用R语言软件4.0“rms”包构建Nomogram风险预测模型。结果：合并DN组患者2型糖尿病病程≥10年占比、合并高血压占比明显高于未合并DN组（P<0.05）。合并DN组患者总胆固醇（TC）、低密度脂蛋白胆固醇（LDLC）、高敏C反应蛋白（hs-CRP）、糖化血红蛋白（HbAlc）、尿白蛋白排泄率（UAER）、肌酐（Cr）、血尿素氮（BUN）、胱抑素C(Cys C)水平明显高于未合并DN组（P<0.05），合并DN组患者高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、血清C肽（FCP）、肾小球滤过率（e GFR）水平明显低于未合并DN组（P<0.05）。多因素logistic回归分析结果显示，2型糖尿病病程≥10年、合并高血压、HbAlc、UAER、PMPs、Cys C为2型糖尿病患者并发DN的独立危险因素（P<0.05）。Nomogram风险预测模型预测2型糖尿病患者发生DN的一致性指数（C-index）为0.786(95%CI:0.681～0.877)，校准曲线趋于理想曲线，表明该模型具有较好的精确度。结论：2型糖尿病病程≥10年、合并高血压、HbAlc、UAER、PMPs、Cys C均为2型糖尿病患者并发DN的独立危险因素，基于血清学指标构建的Nomogram风险预测模型可更准确的评估DN发生的风险。

关键词

2型糖尿病 / 糖尿病肾病 / 危险因素 / Nomogram风险预测模型

基金资助

北京市科技计划课题（No.Z161100000516144）