2型糖尿病并发微血管病变与血清甲状腺激素水平相关性及多项危险因素的预测模型构建OA

目的探讨2型糖尿病(T2DM)并发微血管病变与血清甲状腺激素水平之间的关系,通过多项危险因素构建预测模型并对模型进行验证。方法选取2022年6月~2024年5月西安市长安区医院内分泌科住院治疗的T2DM患者1045例(男629例,女416例)。比较甲状腺激素正常组与异常组在T2DM并发微血管病变中的关系。随机数表按4:1将患者分为训练集(836例)、验证集(209例),训练集与验证集之间数据差异无统计学意义(P>0.05)。根据是否并发微血管病变将患者分为微血管病变组和单纯T2DM组。比较训练集中T2DM并发微血管病变组、单纯T2DM组一般资料。采用Logistic回归分析影响T2DM发生微血管病变的独立危险因素,构建列线图诊断模型。采用受试者操作特征(ROC)曲线、校正曲线、决策曲线分析通过R语言进行验证,同时验证集进行外部验证。结果训练集中通过Logistic回归构建诊断模型,最终的诊断模型包括年龄、糖尿病病程、丙氨酸基转移酶(ALT)、游离甲状腺素(FT4)共4个变量,回归方程:Logit(p)=0.135×糖尿病病程-0.096×FT4+0.041×年龄-0.01×ALT-6.144。基于训练集Logistic回归分析结果建立T2DM发生微血管病变风险预测列线图模型,该模型预测在训练集、验证集中T2DM患者发生微血管病变的灵敏度分别为0.875、0.765,特异度分别为0.827、0.811,曲线下面积(AUC)分别为0.763、0.823。训练集、验证集校正曲线经Hosmer-Lemeshow检验,差异无统计学意义(P>0.05)。决策曲线分析表明在一定范围内使用模型来决定是否进行干预时可在临床取得净获益。结论利用年龄、糖尿病病程、ALT、FT4构建的新型量化工具可作为T2DM患者临床诊断并发微血管病变的参考依据,有助于提高诊断效能。