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中国人民解放军总医院
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解放军总医院医学创新研究部、国家老年疾病临床医学研究中心(解放军总医院)、解放军总医院第六医学中心心血管病医学部
编 辑
中华老年多器官疾病杂志编辑委员会
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创刊人 王士雯
主 编 范利
执行主编 陈韵岱
编辑部主任 王雪萍
ISSN 1671-5403
CN 11-4786
创刊时间 2002年
出版周期 月刊
邮发代号 82-408
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傅晓敏,柳洪宙,谷昭艳,刘静,杨华,李楠,苗新宇,马丽超,方福生,田慧,闫双通.列线图对老年人患2型糖尿病风险的预测作用[J].中华老年多器官疾病杂志,2023,22(4):274~279
列线图对老年人患2型糖尿病风险的预测作用
Nomogram for risk prediction of type 2 diabetes in the elderly
投稿时间:2022-09-16  
DOI:10.11915/j.issn.1671-5403.2023.04.056
中文关键词:  糖尿病,2型  列线图  危险因素  C指数
英文关键词:diabetes mellitus, type 2  nomogram  risk factor  concordance index Corresponding author:Yan Shuangtong, E-mail:yanshuangtong@301hospital.com.cn〖FL
基金项目:
作者单位E-mail
傅晓敏 中国人民解放军总医院第一医学中心 干部诊疗科,北京 100853  
柳洪宙 中国人民解放军总医院第二医学中心内分泌科,北京 100853
中国人民解放军总医院国家老年疾病临床研究中心,北京 100853 
 
谷昭艳 中国人民解放军总医院第二医学中心内分泌科,北京 100853
中国人民解放军总医院国家老年疾病临床研究中心,北京 100853 
 
刘静 中国人民解放军总医院第一医学中心 干部诊疗科,北京 100853  
杨华 中国人民解放军总医院第一医学中心 门诊部,北京 100853  
李楠 中国人民解放军总医院第二医学中心内分泌科,北京 100853
中国人民解放军总医院国家老年疾病临床研究中心,北京 100853 
 
苗新宇 中国人民解放军总医院第二医学中心内分泌科,北京 100853
中国人民解放军总医院国家老年疾病临床研究中心,北京 100853 
 
马丽超 中国人民解放军总医院第二医学中心内分泌科,北京 100853
中国人民解放军总医院国家老年疾病临床研究中心,北京 100853 
 
方福生 中国人民解放军总医院第二医学中心内分泌科,北京 100853
中国人民解放军总医院国家老年疾病临床研究中心,北京 100853 
 
田慧 中国人民解放军总医院第二医学中心内分泌科,北京 100853
中国人民解放军总医院国家老年疾病临床研究中心,北京 100853 
 
闫双通 中国人民解放军总医院第二医学中心内分泌科,北京 100853
中国人民解放军总医院国家老年疾病临床研究中心,北京 100853 
yanshuangtong@301hospital.com.cn 
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中文摘要:
      目的 探讨列线图对老年人5年和7年2型糖尿病(T2DM)发病率的预测作用。方法 本研究提取dryad网站公布的某体检中心于2004年至2015年参加体检项目的个人病例数据,最终纳入在基线检查时无T2DM的老年人712名,随访时间为5年和7年。根据随访结束时是否诊断为T2DM,将所有参与者分成2组,其中未患糖尿病组老年人679名,患糖尿病组老年人33名。比较2组人群的人口统计学和临床特征。分别采用单变量和多变量Cox回归分析用于确定独立危险因素。根据Cox回归多变量分析结果,构建列线图预测中国老年人T2DM的5年和7年的发病率。采用受试者工作特征(ROC)曲线和C指数评估模型的区分度,采用校准曲线评估模型的校准度。采用R软件(4.2.0)进行分析,基于多变量预测模型生成列线图(http://www.r-project.org/)。根据数据类型,组间比较分别采用t检验、Kruskal-Wallis秩和检验及χ2检验。结果 2组人群在空腹血糖(FBG)、甘油三酯(TG)、高密度脂蛋白胆固醇、糖化血红蛋白(HbA1c)及谷丙转氨酶(ALT)方面比较,差异均有统计学意义(均P<0.05)。将参与者进行Cox回归多变量分析后,结合既往研究,最终将性别、年龄、体质量指数、ALT、TG、HbA1c、FBG纳入列线图。5年T2DM发病风险列线图ROC曲线下面积为0.905,7年T2DM发病风险列线图ROC曲线下面积为0.835,C指数为0.850(95%CI 0.772~0.929),表明模型具有较好的区分度。校准曲线表明,估计概率与实际观测结果之间具有良好的一致性。结论 本研究的列线图是一个简单可靠的工具,用于预测中国老年人患T2DM的5年和7年风险。通过该模型,早期识别高危人群有助于及时干预,可降低T2DM的发病率。
英文摘要:
      Objective To explore the predictive ability of nomogram for the incidence of type 2 diabetes mellitus (T2DM) in the elderly for 5 and 7 years. Methods This study was based on the data published by the Dryad website of individuals who underwent physical examination in a physical examination center from 2004 to 2015. Finally 712 elderly people without T2DM were enrolled at the baseline, with a follow-up period of 5 and 7 years. According to the T2DM diagnosis at the end of follow-up, all participants were divided into diabetes group (n=679) and non-diabetes group (n=33). The two groups were compared in the demographic and clinical characteristics. Univariate and multivariate Cox regression analysis were used to determine independent risk factors. Based on the findings of Cox regression multivariable analysis, a nomogram was constructed to predict the 5- and 7-year incidence of T2DM in the elderly in China. The receiver operating characteristic (ROC) curve and the concordance index were used to evaluate the differentiation of the model, and the calibration curve was used to evaluate the calibration of the nomogram model. R software was used for statistical analysis, nomogram (4.2.0) was generated based on multivariate prediction model(http://www.r-project.org/). Data comparison between two groups was perfomed using t test, Kruskal-Wallis rank sum test or χ2 test depending on data type. Results There were statistically significant differences in fasting blood glucose (FBG), triglyceride (TG), high-density lipoprotein cholesterol, glycosylated hemoglobin Alc (HbA1c) and alanine aminotransferase (ALT) between the two groups (P<0.05 for all). According to Cox regression multivariable analysis of the participants and previous studies, gender, age, body mass index, ALT, TG, HbA1c, FBG were finally included in the nomogram. The area under the ROC curve (AUC) for 5-year was 0.905, and for 7-year was 0.835. The concordance index was 0.850 (95%CI 0.772-0.929), indicating a good discrimination of the model. The calibration curve showed good consistency between the estimated probability and the actual result. Conclusion Our nomogram is a simple and reliable tool for predicting the 5- and 7-year risk of T2DM in the elderly in China. Using this model, early identification of high-risk groups helps to timely intervene and reduce the incidence of T2DM.
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