2型糖尿病周圍神經病變風險的列線圖預測模型研究

李永生，張學良，李丞，封志煒，王凱*

2型糖尿病（T2DM）是世界范圍內公認的重大的公共衛生問題，2019年國際糖尿病聯盟（IDF）的糖尿病地圖（IDF Diabetes Atlas）（第9版）表明，全球約有4.63億糖尿病患者，估計2045年糖尿病患者將升至7.002億［1］。隨著糖尿病發生率的增加，并發癥的發生率也相應增加［2］。據報道，作為糖尿病最常見的慢性并發癥，糖尿病周圍神經病變（DPN）的患病率在中國為 35.34%［3］，緬甸為 33.7%［4］，印度為 29.2%［5］，也門為 56.2%［6］，約旦為 39.5%［7］，伊朗為 53%［8］。DPN是一種由長期高血糖引起的神經病變［9-10］，可導致足部潰瘍，嚴重時需截肢，其致殘率、病死率極高，死亡風險甚至超過部分癌癥，如乳腺癌和前列腺癌［11］。又因DPN發病機制復雜，目前尚無有效的治療方法。而DPN發病早期臨床癥狀缺乏特異性，多數患者一旦出現肢體麻木、疼痛等癥狀，周圍神經已經發生不可逆轉的病理變化［12］。如能早期發現和治療，可以延緩或預防DPN的不良后果，從而提高患者的生活質量。因此，迫切需要及早發現并適當控制可改變的DPN危險因素，以便早期預防和治療DPN。現有關于預測DPN的國內外研究多基于社區型小樣本人群［13-16］，代表性方面有待商榷。本研究擬通過對新疆15 020例T2DM患者的臨床指標進行分析，探討DPN的危險因素，并以DPN作為結局變量，利用經濟、有效且易于獲取的參數，在中國新疆地區建立一個精確的個性化DPN風險預測模型，為臨床工作者在DPN的早期篩查和診斷治療方面提供參考。

1 資料與方法

1.1 研究對象 回顧性收集2010—2019年在新疆醫科大學第一附屬醫院就診的15 020例T2DM患者的住院資料，T2DM和DPN的診斷均依據《中國2型糖尿病防治指南（2010年版）》［17］中的診斷標準，本研究已獲新疆醫科大學第一附屬醫院倫理委員會批準（批號：K202108-24）。納入標準：（1）年齡≥18歲；（2）確診或新診斷為T2DM；（3）能夠自主交流，無精神障礙。排除標準：（1）資料不全；（2）未簽署知情同意書。

1.2 數據收集

1.2.1 一般資料 包括性別、年齡、糖尿病視網膜病變（DR）、糖尿病病程等。

1.2.2 生化資料 入院次日空腹狀態下取靜脈血3 ml，采用全自動生化分析儀（以3 000 r/min離心10 min，離心半徑22 cm）檢測白細胞計數（WBC）、嗜酸粒細胞分數、淋巴細胞計數、糖化血紅蛋白（HbA1c）、糖化血清蛋白（GSP）、總膽固醇（TC）、三酰甘油（TG）、高密度脂蛋白（HDL）、低密度脂蛋白（LDL）、載脂蛋白A1（ApoA1）、載脂蛋白B（ApoB）。

1.3 統計學方法 采用R 4.0.4軟件進行統計學分析，連續變量采用Kolmogorov-Smimovz正態檢驗，符合正態分布的計量資料采用（±s）描述，兩組間比較采用t檢驗；計數資料的分析采用χ2檢驗；通過嚴格的數據過濾與預處理，將符合條件的患者（n=15 020）按3∶1的比例隨機分為訓練組（n=11 265）和驗證組（n=3 755）。以訓練組數據中DPN作為結局變量，采用最小絕對收縮與選擇算子方法（Lasso回歸）［18-19］篩選出獨立預測因子，在此基礎上利用多因素Logistic回歸分析進一步探討并建立列線圖（Nomogram）預測模型，使用驗證組數據驗證構建的預測模型，為了評價預測模型的效能，本研究采用受試者工作特征（ROC）曲線下面積驗證預測模型預測效果［20］，并通過Hosmer-Lemeshow擬合優度檢驗判斷模型的擬合優度，繪制校正曲線［21］，同時采用決策曲線分析（DCA）［22-23］預測DPN發生的風險。以P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 一般資料 15 020例T2DM患者中包括8 887例無DPN患者和6 133例DPN患者。無DPN患者和DPN患者嗜酸粒細胞分數、TC、LDL比較，差異均無統計學意義（P＞0.05）。無DPN患者和DPN患者性別、年齡、DR發生率、糖尿病病程、WBC、淋巴細胞計數、HbA1c、GSP、TG、HDL、ApoA1、ApoB比較，差異均有統計學意義（P＜0.05），見表1。

2.2 DPN的危險因素 以訓練組是否發生DPN（賦值：是=1，否=0）為因變量，以性別（賦值：男=1，女=2）、年齡、DR（賦值：是=1，否=0）、糖尿病病程、WBC、嗜酸粒細胞分數、淋巴細胞計數、HbA1c、GSP、TC、TG、HDL、LDL、ApoA1、ApoB作為自變量（其余自變量賦值為連續變量）進行Lasso回歸分析（圖1），隨著懲罰系數λ的變化，模型納入的變量也在逐漸減少，最終選擇10倍交叉驗證誤差為最小λ+1（λ最小值的1 SE=0.023）作為模型的最優值，此時篩選的預測變量包括年齡、DR、糖尿病病程、HbA1c和HDL。將篩選后的預測變量納入多因素Logistic回歸分析，結果顯示，年齡、DR、糖尿病病程、HbA1c和HDL是2型糖尿病患者發生DPN的影響因素（表2）。

表2 T2DM患者發生DPN影響因素的多因素Logistic回歸分析Table 2 Multivariate Logistic regression analysis of influencing factors of diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetics

圖1 采用Lasso回歸進行臨床特征的篩選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 構建列線圖預測模型 將上述多因素Logistic回歸分析結果篩選出的變量納入列線圖預測模型，結局指標選取DPN的發病風險，繪制列線圖（圖2），根據每個風險因素所對應列線圖上方的標尺，從而得到該因素的單項評分，所有風險因素評分相加得到總分，便可得到對應患者DPN發生率，總分越高，意味發生DPN風險的可能性越大。

圖2 T2DM患者發生DPN風險預測列線圖Figure 2 Nomogram predicting diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetics

2.4 訓練組和驗證組發生DPN的預測價值 繪制列線圖預測精度的ROC曲線，訓練組列線圖預測模型的ROC曲線下面積為0.858〔95%CI（0.851，0.865）〕，診斷臨界值為0.464，靈敏度為76.5%，特異度為83.7%；通過驗證組數據集進行驗證，預測列線圖的ROC曲線下面積為0.852〔95%CI（0.840，0.865）〕（圖3、4），診斷臨界值為0.522，靈敏度為74.0%，特異度為87.4%。此外，驗證組的ROC曲線下面積較建模人群僅降低0.006，說明預測模型在訓練組和驗證組人群均具有良好的預測區分度。

圖3 列線圖預測模型預測訓練組T2DM患者發生DPN風險的ROC曲線Figure 3 ROC curve of the predictive nomogram for the risk of diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetics of training group

圖4 列線圖預測模型預測驗證組T2DM患者發生DPN風險的ROC曲線Figure 4 ROC curve of the predictive nomogram for the risk of diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetics of verification group

2.5 訓練組和驗證組發生DPN的校正曲線 在訓練數據集上，列線圖的校正曲線顯示預測結果與觀察吻合較好（圖5）。Hosmer-Lemeshow擬合優度檢驗表明模型不顯著（P＞0.05），表明模型與觀察數據吻合較好。通過驗證組數據集進行驗證，同樣顯示預測與觀察吻合較好，Hosmer-Lemeshow擬合優度檢驗表明模型不顯著（P＞0.05），表明模型與觀察數據吻合較好。

圖5 列線圖預測模型預測T2DM患者發生DPN風險的校準曲線Figure 5 Calibration curve for predicting the risk of diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetics by the predictive nomogram

2.6 訓練組和驗證組發生DPN的決策性曲線（DCA）在列線圖預測模型的基礎上，將篩選出的變量進行DPN的DCA（圖6），結果顯示，當患者的閾值概率為0～0.9，使用列線圖預測T2DM發生DPN風險的凈收益更高，同樣在驗證組得到證實（圖6），因此，廣泛的備選閾值概率表明該模型是一個很好的評估工具。

圖6 列線圖預測模型預測T2DM患者發生DPN風險的決策性曲線分析Figure 6 Decision curve analysis for predicting the risk of diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetics by the predictive nomogram

3 討論

本研究結果發現年齡、DR、糖尿病病程、HbA1c和HDL是T2DM發生DPN的影響因素，其中，DPN發生率與年齡、是否發生DR、糖尿病病程和HbA1c呈正相關，與HDL呈負相關。

本研究結果顯示，DR是T2DM患者發生DPN的危險因素，其本身也是糖尿病微血管并發癥之一，雖然DPN和DR的病理生理機制有些不同，但其病理基礎均與糖代謝紊亂、微血管疾病及微循環障礙有關［24］，因此，在T2DM患者中，隨著DR的患病率增加，DPN的患病率也隨之增加，二者成平行關系［25］。在國內外相關DPN風險預測模型研究中［14-16］，少有文獻提出將DR納入DPN風險預測模型的相關報道，而本研究結果顯示二者具有非常強的相關性，因而，在臨床工作中，醫務工作者對T2DM患者進行DPN篩查的過程中應仔細詢問其是否患有DR。目前，DPN的發病機制尚不明晰，但已提出炎癥、氧化應激和線粒體功能障礙主要參與DPN病理改變［26］。所有這些變化與衰老過程有關［27］。DPN已被證實與一些可改變和不可改變的危險因素有關［13，28-30］。在多數DPN的流行病學研究中，年齡和糖尿病病程是報道最多的不可改變的危險因素［2，31-32］。LI等［29］研究顯示，20～34 歲、35～49 歲、50～64歲和≥65歲的患者DPN發生率分別為8.4%、22.7%、33.0%和42.4%，年齡與DPN發生率顯著相關。POPESCU等［33］研究結果顯示，根據密歇根神經病變篩查量表（MNSI）評分，DPN患病率為28.8%，與較高的年齡呈顯著正相關，證明了年齡影響DPN的發生；而SHUN等［34］和ZHANG等［35］發現，糖尿病病程越長，DPN患病率越高，可能是DPN患者神經纖維病變導致纖維神經密度的減少，加深了皮膚去神經化的程度，進而增加了發生DPN患病風險，因此在臨床工作中，需要提高對病程較長的T2DM患者的篩查力度，以減緩或減少DPN的發生，從而提升患者生活質量。

本研究結果顯示，除年齡、DR和糖尿病病程外，血糖、血脂與DPN的發生同樣密切相關。T2DM患者常伴有脂代謝紊亂，表現為HDL水平降低，LDL水平升高。楊輝等［36］研究顯示HDL低水平是T2DM患者發生DPN的危險因素，其原因可能是HDL對逆向轉運膽固醇起到了促進作用，加速了TG和膽固醇代謝，從而穩定血糖濃度。另有研究證明，HDL與神經傳導速度呈正相關，DPN患者HDL水平明顯降低，神經傳導速度受限提示HDL可能是DPN的危險因素［37］。本研究結果顯示，HDL與DPN呈負相關，起到了保護作用。HbA1c是葡萄糖與血紅蛋白反應產物，能反映患者過去1～2個月血糖水平，李美［38］在研究中指出，DPN患者的HbA1c水平明顯高于非DPN患者，HbA1c與DPN發病率有關。HbA1c水平越高，DPN患病率也越高［39］，本研究結果與之一致，HbA1c水平與DPN呈顯著正相關，HbA1c升高是DPN發生的獨立危險因素之一，有研究發現長期高血糖可促使神經髓鞘上的蛋白非酶促糖基化，導致神經纖維信號傳導功能障礙［40］，而HbA1c水平的升高便表明T2DM患者處于高血糖狀態［41］，因此針對T2DM患者，需要嚴格控制其血糖，降低HbA1c水平，從而可以有效預防、延緩DPN的發生。

列線圖是臨床事件個體化預測分析的統計模型。與其他預測性統計學方法相比，列線圖分析可以通過直觀、可視化的方式提供更好的個體化預測風險評估［14，42］。本研究通過Lasso回歸結合多因素Logistic回歸分析確定篩選出的5個危險因素是臨床醫生容易獲得的常規臨床變量，從而使其易于在實踐中采用。此外，使用隨機抽樣將符合條件的患者分為訓練組和驗證組，以評價預測模型的效能。在訓練組中，預測列線圖的ROC曲線下面積為0.858，相比SANTOS等［14］建立的模型（ROC曲線下面積=0.73）及寧改君等［16］建立的模型（ROC曲線下面積=0.789）具有更高的效能。將建立的預測模型在外部驗證時，不論是預測精度，還是校正曲線和DCA均具有良好的效能，由此說明該預測模型是一個很好的評估工具。本研究的局限性在于本研究為單中心研究，并非多中心大樣本流行病學調查結果，數據來自同一醫療中心，亦存在病例選擇偏倚，在后續的研究工作中，本課題組計劃與其他中心進行合作，利用其臨床數據資料進一步完善并提高模型的預測價值。

作者貢獻：李永生、張學良、李丞、封志煒和王凱進行文章的構思與設計；張學良、李丞進行研究的實施與可行性分析；李丞、封志煒進行數據收集；李永生、封志煒進行數據整理；李永生、王凱進行統計學處理；李永生、張學良進行結果的分析與解釋；李永生撰寫論文；張學良進行論文的修訂；王凱負責文章的質量控制及審校；張學良、王凱對文章整體負責，監督管理。

本文無利益沖突。