社区2型糖尿病视网膜病变风险预测模型的构建与验证

摘要：

背景 糖尿病视网膜病变(DR)发病率高,危害性大,是导致成人失明的主要原因,但社区实施眼底筛查较为困难,而DR风险预测模型可帮助全科医生早期识别DR高危人群.目的探讨社区门诊就诊的2型糖尿病患者发生DR的危险因素,构建并验证DR风险预测模型,进一步提高DR患者筛查效率.方法 收集2018年6月-2019年6月于方庄社区卫生服务中心门诊就诊的421例2型糖尿病患者,采用随机数字表法分为模型组336例,检验组85例.收集患者的一般资料,血压以及空腹血糖(FBG)、餐后2h血糖、糖化血红蛋白(HbA1,)、血肌酐、尿素氮、总胆固醇(TC)、三酰甘油(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)及尿蛋白,均行非散瞳眼底彩色照相(NMFCS).模型组采用单因素Logistic回归分析计算出发生DR的相关因素,得出的相关因素用多因素Logistic回归分析进一步探讨,在此基础上构建DR风险预测模型,并由检验组评估DR风险预测模型的可行性.结果 在421例2型糖尿病患者中DR患者共87例,其中模型组69例,检验组18例.多因素Logistic回归分析结果显示,DR的危险因素有病程(β=0.196,OR=1.217,P＜0.001),收缩压(SBP)(β=0.028,OR=1.028,P=0.038),FBG(β=0.409,OR=1.506,P=0.003),HbA1c(β=0.594,OR=1.811,P=0.001),LDL-C(β=0.360,OR=1.434,P--0.038).据此,构建的DR风险预测模型为Y=1/[1+e-(0.196X1+0.028X2+0.409X3+0.594X4+0.360X5-16.482)],其中,Y指DR发生概率,X1指病程,X2指SBP,X3指FBG,X4指HbA1c,X5指LDL-C.DR风险预测模型预测模型组发生DR的ROC曲线下面积是0.884,诊断临界值是0.192.DR风险预测模型预测检验组发生DR的ROC曲线下面积是0.803,灵敏度为72.2％,特异度为79.1％.结论 糖尿病患者的病程、SBP、FBG、HbA1c、LDL-C与DR显著相关,DR风险预测模型对DR有一定的预测价值.

关键词：糖尿病、2型、糖尿病视网膜病变、危险因素、预测模型、社区卫生中心

所属期刊栏目：23

分类号：R587.1(内分泌腺疾病及代谢病)

在线出版日期：2020-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：712-715