基于中醫(yī)體質(zhì)辨識(shí)的糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型建立與驗(yàn)證

晏麗玲

（晉寧平復(fù)醫(yī)院，云南 昆明 650600）

1 資料與方法

1.1 一般資料

本次數(shù)據(jù)資料都來源于某醫(yī)院的健康管理中心數(shù)據(jù)庫，從中調(diào)取了2017年～2018年人員的健康體檢數(shù)據(jù)。根據(jù)排除標(biāo)準(zhǔn)，篩除了研究指標(biāo)數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的患者或者影響判斷的人員，另存在嚴(yán)重噪聲數(shù)據(jù)和無法通過預(yù)處理的技術(shù)轉(zhuǎn)換者也排除在外，以此為基礎(chǔ)條件選取調(diào)查人員進(jìn)行后續(xù)研究。

1.2 研究方法

研究方法分為四步，首先調(diào)查體檢對(duì)象的基本狀況，包括性別，年齡，體檢日等等。隨后結(jié)合體格檢查情況，對(duì)于體制指數(shù)、各類病史、身高體重進(jìn)行正常范圍劃分。接著按照實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)指標(biāo)，做15項(xiàng)血常規(guī)，13項(xiàng)生化指標(biāo)等等。最后通過中醫(yī)體質(zhì)辨識(shí)問卷調(diào)查結(jié)果，對(duì)于體檢者進(jìn)行線上調(diào)查，結(jié)合治未病中醫(yī)個(gè)性化體檢系統(tǒng)，進(jìn)行計(jì)算機(jī)自動(dòng)計(jì)分。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用IBM 22.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)處理，以計(jì)數(shù)資料相對(duì)數(shù)進(jìn)行表示，計(jì)量資料以（±s）表示，以雙側(cè)P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié) 果

2.1 不同特征人群糖尿病患病率比較

不同性別、年齡、高血壓情況、BMI指數(shù)人群糖尿病患病率比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）。

2.2 多因素Logistic回歸分析

以是否患糖尿病為因變量，以單因素分析中有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的指標(biāo)為自變量（自變量賦值見表1）進(jìn)行多因素Logistic回歸分析。見表1。

表1 變量賦值情況

2.3 模型驗(yàn)證

采用訓(xùn)練集對(duì)四組模型建立ROC曲線（見圖1），與糖尿病原診斷結(jié)果（金標(biāo)準(zhǔn)）相比，準(zhǔn)確率達(dá)到95.69%。

圖1 基于訓(xùn)練集風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的 ROC 曲線

3 討 論

目前的危險(xiǎn)因素確定主要還是在人口學(xué)資料或者生活方式調(diào)查上，根據(jù)實(shí)驗(yàn)室檢查指標(biāo)，結(jié)合客觀的體檢數(shù)據(jù)和中醫(yī)體質(zhì)辨識(shí)可得知，糖尿病患者風(fēng)險(xiǎn)在高齡、高血壓以及肥胖發(fā)生時(shí)，更容易產(chǎn)生，尤其是紅細(xì)胞數(shù)異常，平均紅細(xì)胞血紅蛋白濃度偏低、血小板分布寬度異常、肌酐水平偏低、膽固醇升高、高密度脂蛋白偏低時(shí)，多是糖尿病的發(fā)生時(shí)間。另外女性的BMI指數(shù)偏低、血液中淋巴細(xì)胞百分?jǐn)?shù)升高、紅細(xì)胞壓積減小和尿酸的增高在一定程度上會(huì)產(chǎn)生保護(hù)效力。在此中醫(yī)要防治糖尿病具有一定的自身特性，對(duì)于糖尿病的發(fā)生和后續(xù)發(fā)展，目前中醫(yī)學(xué)以根據(jù)體質(zhì)辨識(shí)對(duì)于糖尿病影響有著一定的關(guān)注研究。

4 結(jié)束語

綜上所述，在定位影響因素指標(biāo)時(shí)，結(jié)合中醫(yī)體質(zhì)類型進(jìn)行客觀的檢查，建立詳細(xì)科學(xué)的糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，可以根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果來現(xiàn)實(shí)模型的預(yù)測(cè)能力，在對(duì)高危人群進(jìn)行早期預(yù)防的同時(shí)，可根據(jù)中醫(yī)特性對(duì)于患者進(jìn)行個(gè)別體質(zhì)調(diào)理，針對(duì)性的降低糖尿病的發(fā)生幾率。