2 型糖尿病患者并發(fā)糖尿病腎病風(fēng)險(xiǎn)的列線圖預(yù)測(cè)模型與驗(yàn)證研究

韓俊杰，武迪，陳志勝，肖揚(yáng)，森干*

1.830017 新疆維吾爾自治區(qū)烏魯木齊市，新疆醫(yī)科大學(xué)醫(yī)學(xué)工程技術(shù)學(xué)院

2.830017 新疆維吾爾自治區(qū)烏魯木齊市，新疆醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院

3.835099 新疆維吾爾自治區(qū)伊犁哈薩克自治州伊寧市，伊犁州疾病預(yù)防控制中心

糖尿病腎?。╠iabetic nephropathy，DN）是2 型糖尿?。╠iabetes mellitus type 2，T2DM）患者重要的并發(fā)癥之一。根據(jù)國(guó)際糖尿病聯(lián)合會(huì)預(yù)測(cè)，到2030 年世界糖尿病患病率將增至10.2%（約5.78 億人），到2045年將增至10.9%（約7 億人）［1］，其中30%～40%的糖尿病患者可發(fā)展為DN［2］。由于DN 代謝紊亂較復(fù)雜，可能會(huì)造成患者腎臟損傷或者功能喪失［3］，從而給患者的生活和經(jīng)濟(jì)帶來(lái)極大的困擾。因此，對(duì)DN 進(jìn)行早期篩查，對(duì)高?；颊叩姆乐尉哂兄卮笠饬x［4-5］，也是全球公共衛(wèi)生事業(yè)的重要目標(biāo)。

對(duì)T2DM 患者進(jìn)行適當(dāng)?shù)母深A(yù)可以有效地減少或延遲DN 的發(fā)病，尤其是在DN 發(fā)病初期進(jìn)行干預(yù)可獲得較好的療效。因此本研究基于醫(yī)療數(shù)據(jù)采用多種預(yù)處理的方法清洗數(shù)據(jù)，采用LASSO 回歸分析DN 可能發(fā)生的篩選特征變量，采用多因素Logistic 回歸分析構(gòu)建列線圖預(yù)測(cè)模型，篩選出DN 的危險(xiǎn)因素，進(jìn)行DN 的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。采用受試者工作特征（ROC）曲線下面積（AUC）、Hosmer-Lemeshow 校準(zhǔn)曲線和決策曲線分析（DCA）對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果和臨床實(shí)用性進(jìn)行驗(yàn)證，從而為DN 的早期診斷和防治提供參考依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 研究對(duì)象

收集2016 年1 月—2021 年6 月在新疆醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院住院的5 810 例T2DM 患者的住院資料并進(jìn)行回顧性分析。納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）確診為T(mén)2DM 患者；（2）年齡≥18 歲；（3）可以自主溝通，并且無(wú)任何精神和心理障礙；（4）自愿簽署知情同意書(shū)。排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）數(shù)據(jù)及資料不完整；（2）1 型糖尿病、妊娠期糖尿病及其他特殊類型糖尿?。唬?）因泌尿系統(tǒng)感染、急性腎損傷或有腎臟腫瘤等其他原因所致的腎臟損傷；（4）有惡性腫瘤、精神疾病或嚴(yán)重的腎臟或肝功能障礙。本研究已獲新疆醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院倫理委員會(huì)批準(zhǔn)（批號(hào)：K202108-24）。

1.2 診斷標(biāo)準(zhǔn)

T2DM 依據(jù)《中國(guó)2 型糖尿病防治指南（2010 年版）》［6］中的診斷標(biāo)準(zhǔn)；DN 診斷標(biāo)準(zhǔn)為3～6 個(gè)月內(nèi)復(fù)查尿白蛋白，3 次結(jié)果中至少2 次達(dá)到或超過(guò)臨界值，且排除感染等其他影響因素。根據(jù)是否并發(fā)DN 將患者分為DN 組（481 例）和非DN 組（5 329 例）。

1.3 資料收集

一般資料包括年齡、性別、BMI、是否高血壓、舒張壓（DBP）、收縮壓（SBP）和糖尿病病程等。患者禁食8～12 h，于次日清晨空腹取3 mL 肘部靜脈血，以3 000 r/min（離心半徑22 cm）離心10 min，留取血清，采用美國(guó)BECKMANDxC800 全自動(dòng)生化分析儀，對(duì)患者白細(xì)胞計(jì)數(shù)（WBC）、血清肌酐（Scr）、總膽固醇（TC）、三酰甘油（TG）、低密度脂蛋白膽固醇（LDL-C）、高密度脂蛋白膽固醇（HDL-C）、載脂蛋白A1（ApoA1）、載脂蛋白B（ApoB）、24 h 尿微量總蛋白（Up）、定性尿蛋白（Upn）和糖化血紅蛋白（HbA1c）等進(jìn)行測(cè)量。

Upn 標(biāo)準(zhǔn)：-表示陰性（尿蛋白＜0.1 g/L），+表示尿蛋白為0.2～0.9 g/L，++表示尿蛋白1.0～2.0 g/L，+++表示尿蛋白＞2.0 g/L。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用SPSS 26.0 和R 4.1.3 軟件對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。符合正態(tài)分布的計(jì)量資料以（±s）表示，兩組間比較采用兩獨(dú)立樣本t 檢驗(yàn)；不符合正態(tài)分布的計(jì)量資料以M（QR）表示，兩組間比較采用秩和檢驗(yàn)；計(jì)數(shù)資料以相對(duì)數(shù)表示，兩組間比較采用χ2檢驗(yàn)。將符合標(biāo)準(zhǔn)的481 例DN 患者和非DN 患者依據(jù)性別、年齡（±2 歲）進(jìn)行1∶1 病例對(duì)照匹配。將匹配后的962例患者根據(jù)2∶1 比例隨機(jī)分為訓(xùn)練組（n=641）和驗(yàn)證組（n=321）。以DN 作為結(jié)局變量，通過(guò)LASSO 回歸篩選出獨(dú)立危險(xiǎn)因素，并結(jié)合多因素Logistic 回歸分析探討和構(gòu)建列線圖（Nomogram）預(yù)測(cè)模型。采用AUC驗(yàn)證預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)效果，ROC 曲線是真實(shí)結(jié)果與模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較，以定義真陽(yáng)性率與假陽(yáng)性率的函數(shù)［7］。AUC 范圍為0.5～1.0，越接近1.0，說(shuō)明模型的真實(shí)性越高；通過(guò)Hosmer-Lemeshow 校準(zhǔn)曲線檢驗(yàn)擬合優(yōu)度［8］；DCA 用來(lái)評(píng)估臨床有效性［9］。以P＜0.05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 一般資料

5 810 例T2DM 患者中男3 671 例（63.2%）、女2 139 例（36.8%），年齡（57.2±12.1）歲。非DN 組和DN 組患者性別、年齡、BMI、糖尿病病程、WBC、TC、TG、LDL-C、Scr、高 血 壓、SBP、DBP、HbA1c、ApoB、Up、Upn 比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）；兩組患者HDL-C、ApoA1 比較，差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05），見(jiàn)表1。

表1 非DN 組和DN 組患者一般資料比較Table 1 Comparison of general information between the non-DN group and DN group

2.2 變量篩選

使用LASSO 回歸分析，對(duì)18 個(gè)變量進(jìn)行非零系數(shù)預(yù)測(cè)變量的篩選（圖1）。在λ 最小值（λ=0.005）和最小值的1 SE（λ=0.035）處分別繪制垂直線，最終選取最小10 倍交叉驗(yàn)證誤差1 SE 為最優(yōu)值，并篩選出5個(gè)非零系數(shù)的預(yù)測(cè)變量，包括糖尿病病程、TC、Scr、高血壓、Upn。

圖1 使用LASSO 回歸模型篩選預(yù)測(cè)變量Figure 1 LASSO regression model used to screen the predictor variables

2.3 構(gòu)建預(yù)測(cè)模型

2.3.1 多因素Logistic 回歸分析：以T2DM 患者是否并發(fā)DN（賦值：否=0，是=1）為因變量，以LASSO 回歸篩選出的5 個(gè)變量糖尿病病程（賦值：實(shí)測(cè)值）、TC（賦值：實(shí)測(cè)值）、Scr（賦值：實(shí)測(cè)值）、高血壓（賦值：否=0，是=1）、Upn（賦值：-=0，+=1，++=2，+++=3）作為自變量構(gòu)建條件多因素Logistic 回歸預(yù)測(cè)模型，結(jié)果顯示，5 個(gè)變量均是T2DM 患者并發(fā)DN 的危險(xiǎn)因素（P＜0.05），其中高血壓患者發(fā)生DN 的風(fēng)險(xiǎn)是無(wú)高血壓患者的2.174 倍（95%CI=1.517～3.137，P＜0.001），見(jiàn)表2。

表2 T2DM 患者并發(fā)DN 風(fēng)險(xiǎn)的多因素Logistic 回歸分析Table 2 Multivariate Logistic regression analysis used to analyze the influencing factors of DN in T2DM patients

2.3.2 列線圖繪制：結(jié)合分析結(jié)果繪制列線圖（圖2），將各變量的分?jǐn)?shù)相加得到總分。通過(guò)總分向下繪制一條垂直線可以標(biāo)出T2DM 患者并發(fā)DN 風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)概率。以糖尿病病程的中位數(shù)（M=10年）、TC的中位數(shù)（M=4.14 mmol/L）、Scr 的中位數(shù)（M=74 μmol/L）、Upn（++）且患有高血壓為例，總分為128 分，T2DM 患者并發(fā)DN 的風(fēng)險(xiǎn)為85%。

圖2 T2DM 患者并發(fā)DN 風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)列線圖Figure 2 Nomogram for predicting the risk of DN in patients with T2DM

2.4 驗(yàn)證模型

通過(guò)ROC 曲線對(duì)T2DM 患者并發(fā)DN 風(fēng)險(xiǎn)的模型進(jìn)行區(qū)分度評(píng)估，結(jié)果顯示，訓(xùn)練組的AUC 為0.866（95%CI=0.839～0.894）（圖3A），驗(yàn)證組的AUC 為0.849（95%CI=0.804～0.889）（圖3B）。同時(shí)，校準(zhǔn)度通過(guò)Hosmer-Lemeshow 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果顯示訓(xùn)練組最大偏移量（Emax）為0.050，最小偏移量（Eavg）為0.024（P=0.748）（圖4A）；驗(yàn)證組Emax 為0.030，Eavg 為0.014（P=0.986）（圖4B），兩組均通過(guò)校準(zhǔn)度檢驗(yàn)。

圖3 列線圖預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)DN 風(fēng)險(xiǎn)的ROC 曲線Figure 3 ROC curve of the nomogram prediction model to predict the risk of DN

圖4 預(yù)測(cè)模型的Hosmer-Lemeshow 校準(zhǔn)曲線Figure 4 Hosmer-Lemeshow calibration curve of the prediction model

2.5 臨床應(yīng)用

采用DCA 評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)模型在臨床上的有效性（圖5），結(jié)果顯示，在當(dāng)前研究中若患者或醫(yī)師的閾值概率介于0.15～0.95，則對(duì)所有患者采取干預(yù)措施相比，采用此列線圖對(duì)DN 的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)更有利。假定選擇預(yù)測(cè)概率為60%（高風(fēng)險(xiǎn)閾值為0.6）診斷為DN 并進(jìn)行治療的患者，那么每100 例使用本列線圖預(yù)測(cè)模型的患者，大約有50 例（凈收益為0.5）能從中獲益并且不損傷其他人的利益。

圖5 預(yù)測(cè)模型的DCA 分析Figure 5 DCA analysis of the prediction model

3 討論

本研究通過(guò)LASSO 回歸、多因素Logistic 回歸，篩選T2DM 患者并發(fā)DN 的風(fēng)險(xiǎn)因素，建立預(yù)測(cè)模型。篩選出5 個(gè)預(yù)測(cè)變量包括糖尿病病程、TC、Scr、高血壓和Upn。其次，基于篩選出的獨(dú)立風(fēng)險(xiǎn)因素構(gòu)建列線圖預(yù)測(cè)模型，并利用AUC、校準(zhǔn)曲線Hosmer-Lemeshow和DCA 分析對(duì)預(yù)測(cè)模型的區(qū)分度、準(zhǔn)確度和臨床有效性進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果顯示5 個(gè)變量均是T2DM 患者并發(fā)DN 風(fēng)險(xiǎn)的影響因素，預(yù)測(cè)模型有良好的區(qū)分能力，同時(shí)該模型預(yù)測(cè)概率與實(shí)際概率基本一致，具有較好的校準(zhǔn)度。此外，校準(zhǔn)曲線在訓(xùn)練組和驗(yàn)證組中均顯示了良好的校正能力。凈效益具有可比性。綜上可以看出預(yù)測(cè)模型在訓(xùn)練組和驗(yàn)證組均有具有較強(qiáng)的區(qū)分度和預(yù)測(cè)能力。

本研究采用LASSO 回歸分析方法篩選獨(dú)立風(fēng)險(xiǎn)因素，不論因變量的類型如何都可以進(jìn)行建模預(yù)測(cè)，通過(guò)對(duì)所有變量的系數(shù)進(jìn)行回歸懲罰，使相對(duì)不重要的自變量系數(shù)變?yōu)榱?，從而提高模型的穩(wěn)定性。通過(guò)將Logistic 回歸形式進(jìn)行轉(zhuǎn)化，使用列線圖對(duì)臨床預(yù)測(cè)模型可視化［9-11］，使用者可以直接從圖中讀取模型預(yù)測(cè)結(jié)局的概率值［12］，目前也有大量研究使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法改進(jìn)和訓(xùn)練Nomogram 預(yù)測(cè)模型，并將其用于乳腺癌［13］、結(jié)腸癌［14-15］等疾病的生存預(yù)測(cè)。

對(duì)預(yù)測(cè)模型的驗(yàn)證使用AUC 和DCA。本研究的預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練組DN 發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的AUC 為0.866（95%CI=0.839～0.894），預(yù)測(cè)模型驗(yàn)證組DN 發(fā)生風(fēng)險(xiǎn) 的AUC 為0.849（95%CI=0.804～0.889）。XI 等［16］構(gòu)建的DN 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型共納入10 個(gè)指標(biāo)，其中包括性別、年齡、高血壓、Scr、糖尿病病程、BMI 以及尿氮水平等，其AUC 為0.813（95%CI=0.778～0.848）。本研究排除性別、年齡指標(biāo)外納入的指標(biāo)與其相似，但效能相對(duì)較優(yōu)。相比SHI 等［17］構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型（AUC=0.807，95%CI=0.784～0.830）也具有較好的效能。此外，本研究基于實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)變量的結(jié)果與侯新月等［18］（AUC=0.852，95%CI=0.822～0.882）和HUI 等［19］（AUC=0.862，95%CI=0.834～0.890）構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型結(jié)果相似。校準(zhǔn)曲線Hosmer-Lemeshow 模型擬合良好（訓(xùn)練組P=0.748；驗(yàn)證組P=0.986）。DCA 顯示當(dāng)患者的閾值概率為0.15～0.95 時(shí)，使用列線圖預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)DN更有益。

該預(yù)測(cè)模型提示，對(duì)于糖尿病病程較長(zhǎng)的T2DM 患者，應(yīng)盡早采取降壓、降脂、低鹽飲食和改善腎臟功能等措施降低發(fā)生DN 的風(fēng)險(xiǎn)。有研究表明，糖尿病病程與DN 的發(fā)生、發(fā)展有著密切的關(guān)系，10 年以上的T2DM 患者會(huì)逐漸發(fā)展為大量蛋白尿［20-21］，發(fā)生DN的風(fēng)險(xiǎn)更高。本研究發(fā)現(xiàn)，是否患有高血壓是T2DM 患者并發(fā)DN 的風(fēng)險(xiǎn)因素，這與BASHIR 等［22］的研究結(jié)果相似。田蓉等［23］發(fā)現(xiàn)DN 組的SBP 明顯高于無(wú)DN 組。原因是當(dāng)血壓升高時(shí)，機(jī)體腎血流灌注量增加，損害微血管內(nèi)皮細(xì)胞并進(jìn)一步加快腎臟微血管病變進(jìn)程，使T2DM 患者腎臟嚴(yán)重受損，DN 發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)顯著增大［24-25］。有研究發(fā)現(xiàn)研究組的尿蛋白和尿微量白蛋白均顯著高于健康組與對(duì)照組［26］。根據(jù)相關(guān)臨床研究顯示，當(dāng)其腎臟功能嚴(yán)重?fù)p害后，其大分子蛋白會(huì)滲入尿液，導(dǎo)致尿蛋白過(guò)高［27-28］。本研究結(jié)果也顯示Upn 是T2DM 患者并發(fā)DN 的風(fēng)險(xiǎn)因素。根據(jù)《中國(guó)2 型糖尿病防治指南（2010 年版）》［6］，在常規(guī)控糖基礎(chǔ)上應(yīng)行血壓控制可延緩DN 進(jìn)展。結(jié)合以上結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，高血壓可以加速DN 的尿蛋白析出，這提示T2DM 合并高血壓患者，把血壓控制在125/75 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）左右可以延緩DN 的發(fā)生和發(fā)展。

有研究發(fā)現(xiàn)TC 在腎病發(fā)生、發(fā)展以及預(yù)后的過(guò)程中都起著非常重要的作用［29］。本研究發(fā)現(xiàn)TC 與DN 發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)，其OR 值為1.260（95%CI=1.109～1.439）。周玉萍等［30］發(fā)現(xiàn)糖尿病腎損害不斷加重，Scr、TC 水平逐漸上升，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.01）。這是由于TC 等會(huì)改變腎小球基底膜磷酸酯成分或改變機(jī)體糖代謝而增加腎小球基底膜的通透性，造成腎臟損傷。Scr 與DN 的發(fā)生密切相關(guān)［31-32］，同時(shí)也是評(píng)估腎臟功能以及診斷DN 的關(guān)鍵指標(biāo)，本研究也發(fā)現(xiàn)Scr 與DN 發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)，OR 值為1.008（95%CI=1.004～1.013）。有研究提示腎小球?yàn)V過(guò)功能出現(xiàn)嚴(yán)重?fù)p傷時(shí)Scr 水平將會(huì)升高［33］。

本研究存在一些不足之處。首先，在風(fēng)險(xiǎn)因素的分析上，預(yù)測(cè)模型未能考慮到T2DM 患者的日常生活環(huán)境和飲食習(xí)慣等潛在因素，這可能導(dǎo)致某些信息的偏倚或者患者的選擇偏倚，研究結(jié)果與真實(shí)結(jié)果可能產(chǎn)生偏差。其次，本研究是回顧性橫斷面單中心研究，未利用外部驗(yàn)證對(duì)模型的預(yù)測(cè)效能進(jìn)行進(jìn)一步評(píng)估。在后續(xù)研究中將會(huì)借助數(shù)據(jù)庫(kù)的樣本數(shù)據(jù)對(duì)該列線圖進(jìn)行外部驗(yàn)證，同時(shí)將對(duì)不同地區(qū)、多中心的大樣本數(shù)據(jù)進(jìn)一步驗(yàn)證，以提升該模型的預(yù)測(cè)精度和通用性。

綜上所述，本研究發(fā)現(xiàn)糖尿病病程、TC、Scr、高血壓、Upn 是T2DM 患者并發(fā)DN 的風(fēng)險(xiǎn)因素，建立了T2DM患者發(fā)生DN 風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)模型，其具有良好的預(yù)測(cè)能力和臨床實(shí)用性，可為臨床醫(yī)生及早有效地診斷提供決策依據(jù)。治療DN 的關(guān)鍵在于控制糖尿病的進(jìn)展，通過(guò)低鹽飲食、降壓、降脂、戒煙、戒酒和定期的醫(yī)學(xué)檢查等，預(yù)防腎臟的進(jìn)一步損傷，以防止或減少DN 的發(fā)生。

作者貢獻(xiàn)：韓俊杰提出研究思路和設(shè)計(jì)方案，負(fù)責(zé)論文起草；武迪負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)整理、清洗、統(tǒng)計(jì)學(xué)分析及臨床預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建；陳志勝負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集；肖揚(yáng)提出對(duì)變量篩選的方法，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)預(yù)處理及論文修改；森干負(fù)責(zé)研究構(gòu)思與設(shè)計(jì)，負(fù)責(zé)調(diào)查對(duì)象的選取，對(duì)論文負(fù)責(zé)；所有作者閱讀并修訂了最終稿件。

本文無(wú)利益沖突。