关键词:
糖尿病
糖尿病足溃疡
专病数据库
预测模型
摘要:
目的基于糖尿病专病数据库开发并验证一种糖尿病足溃疡(DFU)预测模型。方法该研究为横断面研究。基于华中科技大学同济医学院附属武汉中心医院糖尿病专病数据库,采用标准化流程收集2432例糖尿病患者的临床资料,如体重指数(BMI)及BMI≥24.0 kg/m^(2)、足部皮肤颜色异常、足动脉搏动减弱或消失、胼胝形成和足溃疡史的患者比例。采用简单随机抽样方法,按照7∶3的比例将糖尿病患者分为模型开发队列(1702例)和外部验证队列(730例)。通过多因素logistic回归分析法分析DFU的影响因素,基于多因素logistic回归分析筛选出的DFU独立影响因素构建列线图和预测模型,模型的区分度通过受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)评估,计算Brier评分以评估模型的整体性能,Brier评分越低表示预测越准确。此外,使用C指数评估模型的区分能力,其值越接近1,表明模型的判别能力越强。结果在模型开发队列中,DFU患者ROC曲线的AUC为0.815(95%CI 0.807~0.823,P<0.001),Brier评分为0.127;在外部验证队列中,DFU患者的ROC曲线的AUC为0.807(95%CI 0.794~0.820,P<0.001),Brier评分为0.131。多因素logistic回归分析结果显示,BMI≥24.0 kg/m^(2)(OR=1.56,95%CI 1.32~1.85,P<0.001)、足部皮肤颜色异常(OR=2.14,95%CI 1.76~2.60,P<0.001)、足动脉搏动减弱或消失(OR=1.89,95%CI 1.58~2.26,P<0.001)、胼胝形成(OR=2.37,95%CI 1.95~2.88,P<0.001)和足溃疡史(OR=3.42,95%CI 2.81~4.16,P<0.001)均是DFU的独立影响因素。基于上述识别的独立影响因素,构建DFU预测模型列线图。对列线图评估模型预测性能的区分能力分析结果显示,列线图在模型开发队列和外部验证队列中均表现出较好的区分能力,C指数分别为0.816(95%CI 0.808~0.824,P<0.001)和0.809(95%CI 0.796~0.822,P<0.001)。根据列线图得分,将糖尿病患者划分为低危(<160分)、中危(160~240分)和高危(>240分)3组,3组糖尿病患者DFU的实际发生率分别为2.5%(10/400)、8.8%(22/250)和23.2%(58/250),组间差异有统计学意义(χ^(2)=73.80,P<0.001)。结论该研究基于糖尿病专病数据库构建了一种准确性高、性能优良预测DFU的模型。