糖尿病酮癥酸中毒病人短期死亡風險預測模型的構建與驗證

李倩 曾娟 張蒙蒙

Constructionandvalidationofashorttermmortalityriskpredictionmodelforpatientswithdiabeticketoacidosis

LIQian，ZENGJuan，ZHANGMengmengWuxiNo.2People′sHospital，Jiangsu214000ChinaCorrespondingAuthorZHANGMengmeng，Email：mvlin_happy@163.com

Keywordsdiabetes;ketoacidosis;shorttermmortality;riskpredictionmodel;nursing

摘要目的：分析糖尿病酮癥酸中毒（DKA）病人短期死亡的危險因素，構建并驗證風險預測模型。

方法：采用便利抽樣法抽取2021年4月—2022年11月本院收治的360例DKA病人為研究對象，將病人分為建模組（n=252）與驗證組（n=108），收集病人臨床資料，進行單因素、多因素分析，明確病人短期死亡的獨立危險因素，建立列線圖模型，并應用受試者工作特征（ROC）曲線、校正曲線對預測模型的準確性、有效性予以驗證。結果：以年齡≥50歲、吸煙、空腹血糖值>9.0mmol/L、不運動、收縮壓<90mmHg且舒張壓<60mmHg進行風險預測模型構建，模型的ROC曲線下面積為0.789，95%CI（0.758，0.843），約登指數(shù)為0.512，靈敏度為0.579，特異度為0.923，陽性預測值為91.14%，陰性預測值為63.07%；驗證模型的ROC曲線下面積為0.759，95%CI（0.684，0.858），約登指數(shù)為0.505，靈敏度為0.598，特異度為0.895，陽性預測值為85.75%，陰性預測值為66.42%。結論：構建的DKA病人短期死亡的風險預測模型可為臨床工作人員提供參考，以便及時采取預防措施。

糖尿病酮癥酸中毒（diabeticketoacidosis，DKA）是糖尿病病人常見的一種并發(fā)癥，對病人的健康產(chǎn)生極大威脅［1］。DKA病人臨床表現(xiàn)為胰島素嚴重缺乏、高血糖、酸中毒、酮體陽性等［2］。機體胰島素水平降低后，激素敏感性脂肪酶得以激活，三酰甘油在此作用下逐漸轉化為游離脂肪酸，繼而在肝臟內(nèi)被氧化為酮體，促進高血糖、胰島素抵抗及酮血癥的發(fā)展［3］。在長期高血糖狀態(tài)下，病人出現(xiàn)滲透性利尿、嘔吐，體液喪失，導致血容量不足、電解質紊亂及酸堿失衡。近年來，DKA的致死率呈明顯上升態(tài)勢［4］。糖尿病病人接受胰島素治療后，DKA發(fā)生率及死亡率均得到一定程度的控制，但仍為糖尿病病人短期死亡的危險因素［5］。本研究以糖尿病病人的臨床資料為基礎，參考相關文獻及臨床經(jīng)驗，構建DKA病人短期（發(fā)生酮癥酸中毒后72h）死亡風險預測模型，并為后續(xù)的臨床工作提供參考依據(jù)，現(xiàn)報道如下。

1資料與方法

1.1一般資料

采用便利抽樣法抽取2021年4月—2022年11月本院收治的360例DKA病人為研究對象，按入院先后順序將病人分為建模組（n=252）與驗證組（n=108）。納入標準：年齡18～80歲；空腹血糖>7.0mmol/L，確診為糖尿??；尿糖、尿酮體均呈陽性；配合度良好。排除標準：妊娠期糖尿??；繼發(fā)性糖尿?。桓文I功能不全；合并自身免疫性疾病。本研究經(jīng)醫(yī)院倫理委員會批準（倫理批號為2021BN11145）。

1.2診斷標準及有關定義

糖尿病診斷標準：以美國糖尿病學會發(fā)布的診斷標準［6］為參考依據(jù)，采集病人的空腹靜脈血2mL、隨機靜脈血2mL，空腹血糖>7.0mmol/L，隨機血糖≥11.1mmol/L，即診斷為糖尿病。高血壓診斷標準：以《中國高血壓防治指南（2018修訂版）》［7］發(fā)布的診斷標準為參考依據(jù)，收縮壓（systolicbloodpressure，SBP）≥140mmHg和（或）舒張壓（diastolicbloodpressure，DBP）≥90mmHg，即診斷為高血壓。BMI分級：以世界衛(wèi)生組織（WorldHealthOrganization，WHO）標準［8］為參考依據(jù)，BMI<18.5kg/m2為低體重，18.5～<25.0kg/m2為正常，25.0～<30.0kg/m2為超重，≥30.0kg/m2為肥胖。吸煙情況：持續(xù)吸煙，每天1支以上為吸煙；既往有吸煙史，但未吸煙距今3個月以上，為戒煙；從未吸煙為不吸煙。運動情況：每天1次主動運動，且持續(xù)10min以上為有運動；7d內(nèi)運動3次以內(nèi)，且每次持續(xù)10min以上為偶爾運動；從未運動為不運動。飲酒情況：每日飲酒次數(shù)≥1次為飲酒；7d內(nèi)飲酒次數(shù)≤2次為偶爾飲酒；從未飲酒為不飲酒。

1.3資料收集方法

收集病人入院時的資料，包括性別、年齡、糖尿病確診年份、建檔時空腹血糖值、高血壓家族史、糖尿病家族史、吸煙、運動等情況；收集病人每次隨訪的信息，包括身高、體重、體質指數(shù)（bodymassindex，BMI）、血壓、飲酒等情況。本研究采用紙質問卷收集資料。參與研究的醫(yī)師、護士均接受科室的統(tǒng)一培訓。問卷由病人自行填寫，若病人無法自行填寫，則由責任護士口述問卷內(nèi)容，協(xié)助病人填寫，口述時應避免對病人的誘導。問卷均為當場發(fā)放，當場回收，回收后由研究者及時核對，以確認問卷的可用性。建模組病人發(fā)放問卷255份，回收有效問卷252份，有效回收率為98.82%；驗證組病人發(fā)放108份問卷，回收有效問卷107份，有效回收率為99.07%。

1.4統(tǒng)計學方法

采用SPSS22.0及Rstudio1.4.1103統(tǒng)計軟件進行數(shù)據(jù)處理，定性資料以例數(shù)、百分比（%）描述，組間比較采用χ2檢驗；符合正態(tài)分布的定量資料以均數(shù)±標準差（x±s）描述，組間比較采用獨立樣本t檢驗、方差分析；偏態(tài)分布的定量資料以中位數(shù)、四分位數(shù)［M（P25，P75）］表示，組間比較采用秩和檢驗；多因素分析采用二元Logistic回歸分析；以Rstudio構建風險預測模型，繪制列線圖可視化評估風險，P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2結果

2.1病人一般情況

建模組病人共252例，其中男128例，女124例；年齡18～<30歲45例，30～60歲103例，>60歲104例；糖尿病確診<3年83例，3～6年84例，>6年85例；建檔時空腹血糖7.0～<9.0mmol/L93例，9.0～13.0mmol/L132例，>13.0mmol/L27例；有高血壓家族史129例，無高血壓家族史123例；有糖尿病家族史116例，無糖尿病家族史136例；吸煙92例，戒煙69例，不吸煙91例；有運動51例，偶爾運動87例，不運動114例；身高<160cm131例，≥160cm121例；BMI正常88例，超重81例，肥胖83例；SBP<90mmHg且DBP<60mmHg72例，SBP90～140mmHg且DBP60～90mmHg102例，SBP>140mmHg且DBP>90mmHg78例；飲酒87例，偶爾飲酒117例，不飲酒48例。

2.2病人短期死亡情況對比

以是否出現(xiàn)短期死亡為分組依據(jù)，將建模組病人分為短期死亡組（n=81）與生存組（n=171），短期死亡發(fā)生率為32.14%。不同性別、糖尿病確診年份、高血壓家族史、糖尿病家族史、身高、體重、BMI水平病人短期死亡發(fā)生情況差異無統(tǒng)計學意義，（P＞0.05）。不同年齡、建檔時空腹血糖值、吸煙、運動、血壓水平、飲酒情況的DKA病人短期死亡發(fā)生情況比較差異有統(tǒng)計學意義（P<0.05），見表1。

2.3DKA病人短期死亡影響因素Logistic回歸分析

以是否發(fā)生短期死亡（否=0，是=1）為因變量，以單因素分析結果中具有統(tǒng)計學意義的因素（P<0.05）作為自變量進行Logistic分析，變量賦值見表2。Logistic分析結果顯示，年齡≥60歲、吸煙、SBP<90mmHg且DBP<60mmHg、空腹血糖值>9.0mmol/L、飲酒是發(fā)生短期死亡的獨立危險因素，見表3。

2.4風險預測模型的構建

根據(jù)二分類Logistic回歸分析構建風險預測模型，提取各預測因子的回歸系數(shù)，擬合糖尿病酮癥酸中毒病人發(fā)生短期死亡風險預測模型的回歸方程，以實現(xiàn)模型構建：Logit（P）=ln［P/（1-P）］=-15.337+（1.842×年齡）+（2.491×吸煙）+（2.988×空腹血糖+（1.348×血壓+（1.726×飲酒）。

2.5風險預測模型的驗證

2.5.1建模組驗證

1）區(qū)分度：以ROC曲線下面積以評價模型的區(qū)分度，結果顯示，ROC曲線下面積為［0.789，95%CI（0.758，0.843）］，提示該模型預測的真實度良好，如圖1所示。ROC曲線的約登指數(shù)為0.512，靈敏度為0.579，特異度為0.923，陽性預測值為91.14%，陰性預測值為63.07%。2）擬合度：通過Bootstrap法重復1000次進行內(nèi)部驗證，當校準曲線與理想曲線為斜率接近1，則表明預測發(fā)生風險值和實際發(fā)生風險值基本一致，本研究校準曲線斜率為0.818，表明該模型的區(qū)分度較高，見圖2。采用HosmerLemeshowχ2檢驗觀察模型的擬合優(yōu)度，標準為P>0.05，即模型有較為滿意的預測符合度。本研究顯示，模型的χ2=0.138，P=0.725，表明模型擬合效果較好。

2.5.2驗證組驗證

1）區(qū)分度：108例驗證組病人中，短期死亡發(fā)生率為33.33%（36/108）。以原始模型所得出的風險評分為獨立風險因子，以是否發(fā)生短期死亡為狀態(tài)變量，繪制ROC曲線。結果顯示，ROC曲線下面積為［0.759，95%CI（0.684，0.858）］，約登指數(shù)為0.505，靈敏度為0.598，特異度為0.895，陽性預測值為85.75%，陰性預測值為66.42%，提示模型預測的真實度良好，如圖3所示。2）擬合度：模型以HosmerLemeshow進行檢驗，其預測概率與實際概率之間比較，差異無統(tǒng)計學意義，提示該模型擬合度良好，如圖4所示。

3討論

3.1構建DKA病人短期死亡風險預測模型的意義

本研究結果顯示，DKA病人出現(xiàn)短期死亡的發(fā)生率為32.14%。遠遠高出60歲以上DKA病人病死率（26.5%），提示現(xiàn)階段DKA病人極易出現(xiàn)短期死亡情況。究其原因可知，糖尿病病人因病程長導致其機體免疫力下降，感染風險相較于其他病人更高，且病人在長期感染應激狀態(tài)下，胰島素水平明顯下降，由此極易誘發(fā)DKA。大多數(shù)病人在出現(xiàn)DKA癥狀時重視程度不夠，致使疾病發(fā)展，血糖控制情況不佳、機體糖代謝能力轉向脂代謝，病人的組織器官耐受應急能力急速下降，治療順應性不佳，由此導致其短期死亡率明顯增高［9］。另有研究表明，DKA病人無論發(fā)病年齡多少、病程長短，短期死亡發(fā)生率均高于其他糖尿病病人，且短期死亡發(fā)生率與病人年齡成正比［10］。由此，在臨床治療時應盡早識別DKA病人短期死亡的相關危險因素，為病人做好短期死亡的預防工作。

3.2DKA病人短期死亡的危險因素

本研究結果顯示，年齡、吸煙、運動、血壓是DKA病人短期死亡的危險因素。其中年齡是導致病人死亡最主要的危險因素之一。研究顯示，50歲以上病人多為2型糖尿病病人，且多合并臟器功能異常，其對于低血壓、低灌注、高滲等代償能力相對不理想，病人在日常補液過程中常表現(xiàn)出極差的耐受力［11］。相關研究表明，老年DKA病人常因補液誘發(fā)急性心力衰竭致死［12］，與本研究情況類似。長期且大量吸煙的病人，胰島敏感度降低，胰島素抵抗效果明顯，致使病人血糖水平難以控制［13］。吸煙可能導致病人提前出現(xiàn)其他糖尿病并發(fā)癥，如動脈粥樣硬化等，增加病人短期死亡的風險。DKA病人空腹血糖值在9.0mmol/L以上時對其進行糖化血紅蛋白含量檢測，結果表明糖化血紅蛋白均>10%，即病人血糖水平未能控制在理想范圍內(nèi)，胰島素嚴重缺乏，繼而引發(fā)相關的并發(fā)癥，甚至死亡。運動雖能協(xié)助糖尿病病人控制病情，增強心肺功能及機體對胰島素的易感性，但運動應注意強度，過高強度的運動可能使病人短期內(nèi)分泌對抗胰島素的激素，血糖瞬時升高，故在進行運動時可選擇強度適宜的有氧運動，如慢走、打太極拳、騎自行車等，結合病人康復情況再進一步選擇抗阻運動［14］。糖尿病病人出現(xiàn)低血壓往往為體位性低血壓，血壓與血糖、自主神經(jīng)功能直接相關，病人在體位變化情況下血壓調(diào)整幅度多低于體位變化幅度，由此導致腦部供血不足、頭暈等低血壓表現(xiàn)，繼而可能突發(fā)死亡［15］。

3.3DKA病人短期死亡風險預測模型的預測效果

以相關因素建立風險預測模型后，對預測模型的準確性予以評估，研究結果顯示，ROC曲線下面積為0.789，約登指數(shù)為0.512，即提示該模型的準確性良好；模型的特異度為0.923，提示該模型預測短期死亡的誤診率較低，而模型的靈敏度為0.579，即提示該模型在判斷病人是否可能出現(xiàn)短期死亡時存在一定的漏診率，故在實際判斷病人情況時，還需結合病人的相關指標予以判斷，方可降低漏診率及誤診率；模型的陽性預測值為91.14%，陰性預測值為63.07%，即提示該模型的正確率較高；對該模型進行HosmerLemeshow檢驗，差異無統(tǒng)計學意義（χ2=0.138，P=0.725），即提示該模型預測概率與實際發(fā)生率之間差異無統(tǒng)計學意義，其校準度良好。對該模型進行驗證后，其結果同樣可驗證模型的預測效果。

3.4DKA病人短期死亡風險預測模型的局限性

本研究為橫斷面研究，未能收集DKA病人的相關檢查報告及數(shù)據(jù)，且本研究使用的病人信息均為基線信息，未應用其隨訪數(shù)據(jù)，由此，結果可能因各因素間的先后順序、因果關系等導致偏差。后續(xù)進行相關研究時，應盡可能擴大數(shù)據(jù)樣本量，完善病人相關資料。

綜上所述，建立DKA病人短期死亡的風險預測模型可為臨床工作者提供相應的參考依據(jù)，以便及時采取預防措施。

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