社區(qū)2型糖尿病視網(wǎng)膜病變風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建與驗(yàn)證

朱夏媛 ，吳浩 *，葛彩英 ，陳穎 ，趙新穎 ，孔慜 ，高文娟

糖尿病視網(wǎng)膜病變（DR）是導(dǎo)致成人失明的主要原因，2型糖尿病成人患者中，20%～40%出現(xiàn)視網(wǎng)膜病變，8%出現(xiàn)視力喪失[1]。調(diào)查顯示約75%血糖控制不佳的糖尿病患者可在發(fā)病15年內(nèi)出現(xiàn)DR[2]。但早期診斷、及時(shí)激光治療可防止95%患者出現(xiàn)視力喪失[3]。全科醫(yī)生作為基層首診醫(yī)生，承擔(dān)著糖尿病等慢性病管理及長(zhǎng)期隨訪任務(wù)。而構(gòu)建疾病預(yù)測(cè)模型可幫助全科醫(yī)生對(duì)個(gè)體的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，早期識(shí)別DR的高危人群，對(duì)糖尿病患者進(jìn)行精細(xì)化管理具有重要意義。而目前，國(guó)內(nèi)DR風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型建立多基于住院患者的研究[4-5]，社區(qū)開展研究較為少見，為此，本研究擬建立一個(gè)簡(jiǎn)單有效的適合社區(qū)的DR風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，以期能夠有效預(yù)測(cè)DR患病情況。

1 對(duì)象與方法

1.1 研究對(duì)象 收集2018年6月—2019年6月于方莊社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心門診就診的421例2型糖尿病患者。納入標(biāo)準(zhǔn)：明確診斷的2型糖尿病患者；自愿參加本研究且能配合眼底照相檢查。排除標(biāo)準(zhǔn)：既往患有眼部疾病或有眼部創(chuàng)傷、手術(shù)史；拒絕或無(wú)法配合檢查。

1.2 研究方法 （1）采用隨機(jī)數(shù)字表法將421例2型糖尿病患者分為模型組336例，檢驗(yàn)組85例。（2）詢問(wèn)病史：由全科護(hù)士完成病史信息收集，主要內(nèi)容包括年齡、性別、病程、吸煙（指連續(xù)或累積吸煙6個(gè)月以上）情況等基本信息。（3）資料收集：全科護(hù)士指導(dǎo)患者于健康自測(cè)中心完成身高、體質(zhì)量、血壓測(cè)量。同時(shí)錄入近1年內(nèi)患者的空腹血糖（FBG）、餐后2 h血糖、糖化血紅蛋白（HbA1c）、血肌酐、尿素氮、總膽固醇（TC）、三酰甘油（TG）、低密度脂蛋白膽固醇（LDL-C）及尿蛋白等。（4）眼底檢查：以黃斑為中心拍攝非散瞳眼底彩色照片，存在眼底檢查結(jié)果異常者，散瞳后進(jìn)行眼底復(fù)查，必要時(shí)轉(zhuǎn)診至上級(jí)醫(yī)院完善檢查。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 22.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，模型組采用單因素Logistic回歸分析計(jì)算出發(fā)生DR的相關(guān)因素，得出的相關(guān)因素用多因素Logistic回歸分析進(jìn)一步探討，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建DR風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，繪制DR風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)患者發(fā)生DR的受試者工作特征曲線（ROC曲線），方程的診斷臨界值由約登指數(shù)最大確定。將檢驗(yàn)組相關(guān)數(shù)據(jù)代入模型，計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果與模型組臨界值比較，得出靈敏度、特異度以及

本研究?jī)r(jià)值：

以社區(qū)就診的糖尿病患者為研究對(duì)象，進(jìn)行眼底病變篩查，據(jù)此建立了糖尿病視網(wǎng)膜病變（DR）風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，可提高社區(qū)全科醫(yī)生DR篩查效率，便于全科醫(yī)生進(jìn)行精準(zhǔn)的糖尿病管理，并適時(shí)地將DR患者轉(zhuǎn)診到專科醫(yī)生，得到及時(shí)有效的治療。

本研究不足：

（1）本研究主要局限于方莊社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心一個(gè)中心的研究，不是大范圍的多個(gè)中心的流行病學(xué)調(diào)查研究，可能具有選擇性偏倚；（2）樣本量較小，適用人群有限。下一步可以進(jìn)行多中心大樣本調(diào)查和研究。ROC曲線下面積。ROC曲線下面積結(jié)果判讀：ROC曲線下面積≤0.5為完全無(wú)價(jià)值的診斷；0.5＜ROC曲線下面積≤0.7為診斷準(zhǔn)確性較低；0.7＜ROC曲線下面積≤0.9為診斷準(zhǔn)確性中等；0.9＜ROC曲線下面積＜1.0為診斷準(zhǔn)確性較高[6]，評(píng)估模型的預(yù)測(cè)價(jià)值。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 421例2型糖尿病患者中DR患者共87例，其中模型組69例，檢驗(yàn)組18例，一般資料見表1。

2.2 發(fā)生DR的單因素Logistic回歸分析 以模型組是否發(fā)生DR（賦值：是=1，否=0）作為因變量，以年齡（賦值：連續(xù)變量）、性別（賦值：男=1，女=2）、病程（賦值：連續(xù)變量）、吸煙情況（賦值：是=1，否=2）、BMI（賦值：連續(xù)變量）、收縮壓（SBP）（賦值：連續(xù)變量）、FBG（賦值：連續(xù)變量）、餐后2 h血糖（賦值：連續(xù)變量）、HbA1c（賦值：連續(xù)變量）、血肌酐（賦值：連續(xù)變量）、尿素氮（賦值：連續(xù)變量）、TC（賦值：連續(xù)變量）、TG（賦值：連續(xù)變量）、LDL-C（賦值：連續(xù)變量）及尿蛋白（賦值：陽(yáng)性=1，陰性=0）作為自變量，進(jìn)行單因素Logistic回歸分析，結(jié)果顯示年齡、病程、BMI、SBP、FBG、HbA1c、LDL-C為2型糖尿病患者發(fā)生DR的影響因素（P＜0.05，見表2）。

2.3 多因素Logistic回歸結(jié)果及構(gòu)建預(yù)測(cè)模型 以模型組是否發(fā)生DR（賦值：是=1，否=0）作為因變量，以年齡、病程、BMI、SBP、FBG、HbA1c、LDL-C為自變量（賦值同上），進(jìn)行多因素logistic回歸分析結(jié)果顯示，影響2型糖尿病患者發(fā)生DR的因素有：病程（β=0.196，OR=1.217，P＜0.001）、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）。據(jù)此，構(gòu)建的DR風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型為Y=1/〔1+e-（0.196X1+0.028X2+0.409X3+0.594X4+0.360X5-16.482）〕，其中，Y指DR發(fā)生概率，X1指病程，X2指SBP，X3指FBG，X4指HbA1c，X5指LDL-C（見表3）。

2.4 DR風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)模型組發(fā)生DR的預(yù)測(cè)價(jià)值 DR風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)模型組發(fā)生DR的ROC曲線下面積為0.884〔95%CI（0.845，0.923），P＜0.001〕，臨界值為0.192，約登指數(shù)為0.672，靈敏度為56.5%，特異度為88.0%（見圖1）。

2.5 DR風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn)組發(fā)生DR的ROC曲線 DR風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn)組發(fā)生DR的ROC曲線下面積為0.803，靈敏度為72.2%，特異度為79.1%（見圖2）。

3 討論

大多數(shù)全科醫(yī)生在門診中均能遇到DR患者，但DR早期通常缺乏明顯的臨床癥狀，需要借助眼底檢查設(shè)備由?？漆t(yī)生進(jìn)行診斷，因此患者和醫(yī)生經(jīng)常忽視DR[7]。一項(xiàng)關(guān)于糖尿病患者DR認(rèn)知度的調(diào)查顯示，近2/3患者并未意識(shí)到DR的危害性，對(duì)檢查及治療知識(shí)知道的也不多[8]。另有調(diào)查顯示，非眼科醫(yī)生對(duì)DR整體認(rèn)知度不高[9]。眼底篩查在社區(qū)實(shí)施較為困難，因此本研究擬建立DR風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，以期幫助全科醫(yī)生盡早發(fā)現(xiàn)DR高?；颊?。

表1 2型糖尿病患者一般資料Table 1 General information of the included type 2 diabetic patients

表2 2型糖尿病患者發(fā)生DR的單因素Logistic回歸分析Table 2 Univariate Logistic regression analysis of the factors associated with DR in type 2 diabetic patients

表3 2型糖尿病患者發(fā)生DR的多因素Logistic回歸分析Table 3 Multivariate Logistic regression analysis of the factors associated with DR in type 2 diabetic patients

圖1 DR風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)模型組發(fā)生DR的ROC曲線Figure 1 ROC analysis of the accuracy of risk prediction model of DR in model group

圖2 DR風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn)組發(fā)生DR的ROC曲線Figure 2 ROC analysis of the accuracy of risk prediction model of DR in test group

本研究分析了DR發(fā)病相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)因素，并據(jù)此建立了DR風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，便于全科醫(yī)生對(duì)DR發(fā)病高風(fēng)險(xiǎn)人群進(jìn)行預(yù)測(cè)。本研究結(jié)果顯示，DR的發(fā)病率隨糖尿病病程的延長(zhǎng)而增加，其原因可能為病程決定了其他致病因素的暴露時(shí)間。這與以往的研究結(jié)果一致[10]。

本研究發(fā)現(xiàn)FBG、HbA1c與DR呈正相關(guān)，即FBG水平越高，DR患病風(fēng)險(xiǎn)越高，與既往的研究結(jié)果一致[11]，可能由于長(zhǎng)期高糖毒性容易導(dǎo)致視網(wǎng)膜血管內(nèi)皮細(xì)胞的炎癥，促進(jìn)內(nèi)皮細(xì)胞凋亡，加速DR發(fā)生。本研究還發(fā)現(xiàn)糖尿病患者常同時(shí)合并高脂血癥，而高脂血癥與DR發(fā)病呈正相關(guān)，這可能與高血脂可導(dǎo)致眼底血管動(dòng)脈硬化，影響眼部血液供應(yīng)，加速DR的發(fā)生和發(fā)展相關(guān)，有效控制血脂水平有助于視網(wǎng)膜狀態(tài)的改善[12]。同時(shí)，本研究結(jié)果顯示，高血壓是DR發(fā)生的重要危險(xiǎn)因素，這是由于血壓增高，可引起視網(wǎng)膜動(dòng)脈的灌注增加，長(zhǎng)期高灌注易損傷視網(wǎng)膜毛細(xì)血管內(nèi)皮，導(dǎo)致DR加重，與國(guó)外研究結(jié)果相似[13]。

糖尿病患者的病程、SBP、FBG、HbA1c、LDL-C與DR顯著相關(guān)，DR風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn)組發(fā)生DR的ROC曲線下面積0.803，靈敏度為72.2%，特異度為79.1%，該模型對(duì)DR有一定的預(yù)測(cè)價(jià)值。我國(guó)目前DR的患病率高、危害性大，患者及非?？漆t(yī)生存在對(duì)該病認(rèn)識(shí)不足、在社區(qū)開展篩查困難等問(wèn)題，國(guó)外學(xué)者發(fā)現(xiàn)利用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型可減少59%的復(fù)診次數(shù)[14]。故借助DR風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型可有助于開展早期的預(yù)測(cè)和篩查，適時(shí)地將DR患者轉(zhuǎn)診到眼科，能有效提高社區(qū)全科醫(yī)生DR的管理水平。

作者貢獻(xiàn)：朱夏媛、吳浩、葛彩英、陳穎、趙新穎、孔慜、高文娟均負(fù)責(zé)文章的構(gòu)思與設(shè)計(jì)；吳浩對(duì)文章整體負(fù)責(zé)，監(jiān)督管理；朱夏媛、陳穎、高文娟負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)收集；朱夏媛、陳穎負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)整理；朱夏媛、高文娟負(fù)責(zé)統(tǒng)計(jì)學(xué)處理；朱夏媛負(fù)責(zé)撰寫論文；趙新穎、孔慜負(fù)責(zé)論文的修訂；吳浩、葛彩英進(jìn)行質(zhì)量控制及審校。

本文無(wú)利益沖突。