老年糖尿病肾病预测数学模型的建立与临床价值

• 作者: 李翠娥 周红坚 马竹仙 袁云波 任海赢 段玉琼
• 来源期刊: 糖尿病新世界
• 关键词: 2型糖尿病 糖尿病肾病 数学模型
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 糖尿病与并发症
• 页码范围: 169-171
• 页数: 3页
• 分类号: R592|R587.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.16658/j.cnki.1672-4062.2021.02.169

摘要

目的 尝试建立一个对DN具有较高诊断效能的数学评估模型,从而为DN诊断提供新的理论依据.方法 收集2013年4月—2015年8月该院≥60岁确诊2型糖尿病(DM)患者212例,根据尿白蛋白排泄率(UAER)将入选对象进行分组.DN组:大量白蛋白尿组(UAER>300 mg/d)+微量白蛋白尿组(30 mg/d≤UAER<300 mg/d);正常组(UAER<30 mg/d).收集性别、年龄、血压等一般信息,测定患者N末端前体脑钠肽(NT-proBNP)、胱抑素C(CysC)、高敏C反应蛋白(hs-CRP)、尿酸(UA)、血肌酐(Scr)等指标.采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)下面积评价每一指标在DN中的诊断效能;选择ROC曲线下面积大的指标入模.通过ROC曲线下面积评价各评估模型在DN中的诊断效能,获得最佳预测模型,并确定最佳参考诊断点.将模型与UAER诊断DN能力进行比较,进一步验证模型在DN诊断中的可重复性和有效性.结果 模型NT-ProBNP+CysC具有最大的ROC曲线下面积为0.861,敏感性为0.826,特异性为0.784,该模型对DN预测价值的最佳临界点为204.36.具有较好的预测效能,提高了实验室指标对老年DN的预测效能.结论 通过建立数学评估模型可显著提升各指标在判断是否患DN的预测效能,该评估模型为NT-ProBNP+CysC,在≥60岁老年DN中具有较好的预测效能.