2型糖尿病周围神经病变风险的列线图预测模型研究

李永生，张学良，李丞，封志炜，王凯*

2型糖尿病（T2DM）是世界范围内公认的重大的公共卫生问题，2019年国际糖尿病联盟（IDF）的糖尿病地图（IDF Diabetes Atlas）（第9版）表明，全球约有4.63亿糖尿病患者，估计2045年糖尿病患者将升至7.002亿［1］。随着糖尿病发生率的增加，并发症的发生率也相应增加［2］。据报道，作为糖尿病最常见的慢性并发症，糖尿病周围神经病变（DPN）的患病率在中国为 35.34%［3］，缅甸为 33.7%［4］，印度为 29.2%［5］，也门为 56.2%［6］，约旦为 39.5%［7］，伊朗为 53%［8］。DPN是一种由长期高血糖引起的神经病变［9-10］，可导致足部溃疡，严重时需截肢，其致残率、病死率极高，死亡风险甚至超过部分癌症，如乳腺癌和前列腺癌［11］。又因DPN发病机制复杂，目前尚无有效的治疗方法。而DPN发病早期临床症状缺乏特异性，多数患者一旦出现肢体麻木、疼痛等症状，周围神经已经发生不可逆转的病理变化［12］。如能早期发现和治疗，可以延缓或预防DPN的不良后果，从而提高患者的生活质量。因此，迫切需要及早发现并适当控制可改变的DPN危险因素，以便早期预防和治疗DPN。现有关于预测DPN的国内外研究多基于社区型小样本人群［13-16］，代表性方面有待商榷。本研究拟通过对新疆15 020例T2DM患者的临床指标进行分析，探讨DPN的危险因素，并以DPN作为结局变量，利用经济、有效且易于获取的参数，在中国新疆地区建立一个精确的个性化DPN风险预测模型，为临床工作者在DPN的早期筛查和诊断治疗方面提供参考。

1 资料与方法

1.1 研究对象 回顾性收集2010—2019年在新疆医科大学第一附属医院就诊的15 020例T2DM患者的住院资料，T2DM和DPN的诊断均依据《中国2型糖尿病防治指南（2010年版）》［17］中的诊断标准，本研究已获新疆医科大学第一附属医院伦理委员会批准（批号：K202108-24）。纳入标准：（1）年龄≥18岁；（2）确诊或新诊断为T2DM；（3）能够自主交流，无精神障碍。排除标准：（1）资料不全；（2）未签署知情同意书。

1.2 数据收集

1.2.1 一般资料 包括性别、年龄、糖尿病视网膜病变（DR）、糖尿病病程等。

1.2.2 生化资料 入院次日空腹状态下取静脉血3 ml，采用全自动生化分析仪（以3 000 r/min离心10 min，离心半径22 cm）检测白细胞计数（WBC）、嗜酸粒细胞分数、淋巴细胞计数、糖化血红蛋白（HbA1c）、糖化血清蛋白（GSP）、总胆固醇（TC）、三酰甘油（TG）、高密度脂蛋白（HDL）、低密度脂蛋白（LDL）、载脂蛋白A1（ApoA1）、载脂蛋白B（ApoB）。

1.3 统计学方法 采用R 4.0.4软件进行统计学分析，连续变量采用Kolmogorov-Smimovz正态检验，符合正态分布的计量资料采用（±s）描述，两组间比较采用t检验；计数资料的分析采用χ2检验；通过严格的数据过滤与预处理，将符合条件的患者（n=15 020）按3∶1的比例随机分为训练组（n=11 265）和验证组（n=3 755）。以训练组数据中DPN作为结局变量，采用最小绝对收缩与选择算子方法（Lasso回归）［18-19］筛选出独立预测因子，在此基础上利用多因素Logistic回归分析进一步探讨并建立列线图（Nomogram）预测模型，使用验证组数据验证构建的预测模型，为了评价预测模型的效能，本研究采用受试者工作特征（ROC）曲线下面积验证预测模型预测效果［20］，并通过Hosmer-Lemeshow拟合优度检验判断模型的拟合优度，绘制校正曲线［21］，同时采用决策曲线分析（DCA）［22-23］预测DPN发生的风险。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 一般资料 15 020例T2DM患者中包括8 887例无DPN患者和6 133例DPN患者。无DPN患者和DPN患者嗜酸粒细胞分数、TC、LDL比较，差异均无统计学意义（P＞0.05）。无DPN患者和DPN患者性别、年龄、DR发生率、糖尿病病程、WBC、淋巴细胞计数、HbA1c、GSP、TG、HDL、ApoA1、ApoB比较，差异均有统计学意义（P＜0.05），见表1。

2.2 DPN的危险因素 以训练组是否发生DPN（赋值：是=1，否=0）为因变量，以性别（赋值：男=1，女=2）、年龄、DR（赋值：是=1，否=0）、糖尿病病程、WBC、嗜酸粒细胞分数、淋巴细胞计数、HbA1c、GSP、TC、TG、HDL、LDL、ApoA1、ApoB作为自变量（其余自变量赋值为连续变量）进行Lasso回归分析（图1），随着惩罚系数λ的变化，模型纳入的变量也在逐渐减少，最终选择10倍交叉验证误差为最小λ+1（λ最小值的1 SE=0.023）作为模型的最优值，此时筛选的预测变量包括年龄、DR、糖尿病病程、HbA1c和HDL。将筛选后的预测变量纳入多因素Logistic回归分析，结果显示，年龄、DR、糖尿病病程、HbA1c和HDL是2型糖尿病患者发生DPN的影响因素（表2）。

表2 T2DM患者发生DPN影响因素的多因素Logistic回归分析Table 2 Multivariate Logistic regression analysis of influencing factors of diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetics

图1 采用Lasso回归进行临床特征的筛选Figure 1 Selection of potential predictors of diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetics by the least absolute shrinkage and selection operator（Lasso）regression

2.3 构建列线图预测模型 将上述多因素Logistic回归分析结果筛选出的变量纳入列线图预测模型，结局指标选取DPN的发病风险，绘制列线图（图2），根据每个风险因素所对应列线图上方的标尺，从而得到该因素的单项评分，所有风险因素评分相加得到总分，便可得到对应患者DPN发生率，总分越高，意味发生DPN风险的可能性越大。

图2 T2DM患者发生DPN风险预测列线图Figure 2 Nomogram predicting diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetics

2.4 训练组和验证组发生DPN的预测价值 绘制列线图预测精度的ROC曲线，训练组列线图预测模型的ROC曲线下面积为0.858〔95%CI（0.851，0.865）〕，诊断临界值为0.464，灵敏度为76.5%，特异度为83.7%；通过验证组数据集进行验证，预测列线图的ROC曲线下面积为0.852〔95%CI（0.840，0.865）〕（图3、4），诊断临界值为0.522，灵敏度为74.0%，特异度为87.4%。此外，验证组的ROC曲线下面积较建模人群仅降低0.006，说明预测模型在训练组和验证组人群均具有良好的预测区分度。

图3 列线图预测模型预测训练组T2DM患者发生DPN风险的ROC曲线Figure 3 ROC curve of the predictive nomogram for the risk of diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetics of training group

图4 列线图预测模型预测验证组T2DM患者发生DPN风险的ROC曲线Figure 4 ROC curve of the predictive nomogram for the risk of diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetics of verification group

2.5 训练组和验证组发生DPN的校正曲线 在训练数据集上，列线图的校正曲线显示预测结果与观察吻合较好（图5）。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验表明模型不显著（P＞0.05），表明模型与观察数据吻合较好。通过验证组数据集进行验证，同样显示预测与观察吻合较好，Hosmer-Lemeshow拟合优度检验表明模型不显著（P＞0.05），表明模型与观察数据吻合较好。

图5 列线图预测模型预测T2DM患者发生DPN风险的校准曲线Figure 5 Calibration curve for predicting the risk of diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetics by the predictive nomogram

2.6 训练组和验证组发生DPN的决策性曲线（DCA）在列线图预测模型的基础上，将筛选出的变量进行DPN的DCA（图6），结果显示，当患者的阈值概率为0～0.9，使用列线图预测T2DM发生DPN风险的净收益更高，同样在验证组得到证实（图6），因此，广泛的备选阈值概率表明该模型是一个很好的评估工具。

图6 列线图预测模型预测T2DM患者发生DPN风险的决策性曲线分析Figure 6 Decision curve analysis for predicting the risk of diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetics by the predictive nomogram

3 讨论

本研究结果发现年龄、DR、糖尿病病程、HbA1c和HDL是T2DM发生DPN的影响因素，其中，DPN发生率与年龄、是否发生DR、糖尿病病程和HbA1c呈正相关，与HDL呈负相关。

本研究结果显示，DR是T2DM患者发生DPN的危险因素，其本身也是糖尿病微血管并发症之一，虽然DPN和DR的病理生理机制有些不同，但其病理基础均与糖代谢紊乱、微血管疾病及微循环障碍有关［24］，因此，在T2DM患者中，随着DR的患病率增加，DPN的患病率也随之增加，二者成平行关系［25］。在国内外相关DPN风险预测模型研究中［14-16］，少有文献提出将DR纳入DPN风险预测模型的相关报道，而本研究结果显示二者具有非常强的相关性，因而，在临床工作中，医务工作者对T2DM患者进行DPN筛查的过程中应仔细询问其是否患有DR。目前，DPN的发病机制尚不明晰，但已提出炎症、氧化应激和线粒体功能障碍主要参与DPN病理改变［26］。所有这些变化与衰老过程有关［27］。DPN已被证实与一些可改变和不可改变的危险因素有关［13，28-30］。在多数DPN的流行病学研究中，年龄和糖尿病病程是报道最多的不可改变的危险因素［2，31-32］。LI等［29］研究显示，20～34 岁、35～49 岁、50～64岁和≥65岁的患者DPN发生率分别为8.4%、22.7%、33.0%和42.4%，年龄与DPN发生率显著相关。POPESCU等［33］研究结果显示，根据密歇根神经病变筛查量表（MNSI）评分，DPN患病率为28.8%，与较高的年龄呈显著正相关，证明了年龄影响DPN的发生；而SHUN等［34］和ZHANG等［35］发现，糖尿病病程越长，DPN患病率越高，可能是DPN患者神经纤维病变导致纤维神经密度的减少，加深了皮肤去神经化的程度，进而增加了发生DPN患病风险，因此在临床工作中，需要提高对病程较长的T2DM患者的筛查力度，以减缓或减少DPN的发生，从而提升患者生活质量。

本研究结果显示，除年龄、DR和糖尿病病程外，血糖、血脂与DPN的发生同样密切相关。T2DM患者常伴有脂代谢紊乱，表现为HDL水平降低，LDL水平升高。杨辉等［36］研究显示HDL低水平是T2DM患者发生DPN的危险因素，其原因可能是HDL对逆向转运胆固醇起到了促进作用，加速了TG和胆固醇代谢，从而稳定血糖浓度。另有研究证明，HDL与神经传导速度呈正相关，DPN患者HDL水平明显降低，神经传导速度受限提示HDL可能是DPN的危险因素［37］。本研究结果显示，HDL与DPN呈负相关，起到了保护作用。HbA1c是葡萄糖与血红蛋白反应产物，能反映患者过去1～2个月血糖水平，李美［38］在研究中指出，DPN患者的HbA1c水平明显高于非DPN患者，HbA1c与DPN发病率有关。HbA1c水平越高，DPN患病率也越高［39］，本研究结果与之一致，HbA1c水平与DPN呈显著正相关，HbA1c升高是DPN发生的独立危险因素之一，有研究发现长期高血糖可促使神经髓鞘上的蛋白非酶促糖基化，导致神经纤维信号传导功能障碍［40］，而HbA1c水平的升高便表明T2DM患者处于高血糖状态［41］，因此针对T2DM患者，需要严格控制其血糖，降低HbA1c水平，从而可以有效预防、延缓DPN的发生。

列线图是临床事件个体化预测分析的统计模型。与其他预测性统计学方法相比，列线图分析可以通过直观、可视化的方式提供更好的个体化预测风险评估［14，42］。本研究通过Lasso回归结合多因素Logistic回归分析确定筛选出的5个危险因素是临床医生容易获得的常规临床变量，从而使其易于在实践中采用。此外，使用随机抽样将符合条件的患者分为训练组和验证组，以评价预测模型的效能。在训练组中，预测列线图的ROC曲线下面积为0.858，相比SANTOS等［14］建立的模型（ROC曲线下面积=0.73）及宁改君等［16］建立的模型（ROC曲线下面积=0.789）具有更高的效能。将建立的预测模型在外部验证时，不论是预测精度，还是校正曲线和DCA均具有良好的效能，由此说明该预测模型是一个很好的评估工具。本研究的局限性在于本研究为单中心研究，并非多中心大样本流行病学调查结果，数据来自同一医疗中心，亦存在病例选择偏倚，在后续的研究工作中，本课题组计划与其他中心进行合作，利用其临床数据资料进一步完善并提高模型的预测价值。

作者贡献：李永生、张学良、李丞、封志炜和王凯进行文章的构思与设计；张学良、李丞进行研究的实施与可行性分析；李丞、封志炜进行数据收集；李永生、封志炜进行数据整理；李永生、王凯进行统计学处理；李永生、张学良进行结果的分析与解释；李永生撰写论文；张学良进行论文的修订；王凯负责文章的质量控制及审校；张学良、王凯对文章整体负责，监督管理。

本文无利益冲突。