【摘 要】
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背景我国糖尿病肾病（DKD）的发病率及其所致终末期肾病（ESRD）在透析患者中所占比重不断攀升，DKD防控已刻不容缓，强化的多因素干预措施可延缓或者阻止DKD的病程进展，因而通过建立个性化的风险预测模型，可延缓或者阻止DKD病程进展，从而实现DKD的有效防治。目的 开发和验证一个基于诺模图（Nomogram）的列线图模型，根据预测变量预测2型糖尿病（T2DM）患者从微量白蛋白尿（MAU）进展为大量
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背景我国糖尿病肾病（DKD）的发病率及其所致终末期肾病（ESRD）在透析患者中所占比重不断攀升，DKD防控已刻不容缓，强化的多因素干预措施可延缓或者阻止DKD的病程进展，因而通过建立个性化的风险预测模型，可延缓或者阻止DKD病程进展，从而实现DKD的有效防治。目的 开发和验证一个基于诺模图（Nomogram）的列线图模型，根据预测变量预测2型糖尿病（T2DM）患者从微量白蛋白尿（MAU）进展为大量白蛋白尿（CAU）的风险。方法 通过回顾性收集2016年10月至2020年3月于空军军医大学第一附属医院内分泌科住院的2型糖尿病合并白蛋白尿患者1 263例，并根据入院时间将入组病例分为开发队列906例和验证队列357例。应用LASSO回归从收集的基线数值中筛选预测变量，并根据筛选的预测变量构建多因素Logistic回归模型，绘制模型的Nomogram。模型的验证和评估主要基于受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线和Hosmer-Lemeshow检验（H-L检验），并根据决策曲线分析法（DCA）评价该模型的实际临床净收益。结果 基于LASSO回归惩罚收缩方法筛选出糖尿病病程、收缩压（SBP）、糖化血红蛋白(HbA1c)、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、胱抑素C（Cys-C）、估算肾小球滤过率（eGFR）及糖尿病视网膜病变（DR）7个预测变量，依据这些预测变量构建的多因素Logistic回归模型显示，糖尿病病程≥10年、SBP≥140 mm Hg、HbA1c≥7.0 mmol/L、LDL-C≥1.8mmol/L、Cys-C＞1.09 mg/L及合并DR是T2DM患者MAU进展为CAU的危险因素（P＜0.05），而eGFR分层处理后无统计学意义（P＞0.05）。预测模型的内外部验证显示该模型预测效能较优，开发队列的ROC曲线下面积（AUC）为0.814[95%CI（0.782,0.846）]，验证队列的AUC为0.768[95%CI（0.713,0.823）]，校准曲线和H-L检验（开发队列P=0.065；验证队列P=0.451）均显示该模型具有较好的一致性，另外DCA结果显示当开发队列和验证队列的阈值概率分别为0.08～0.74和0.14～0.70时，该模型临床有效性较高。结论 本研究开发了一个包含糖尿病病程、SBP、HbA1c、LDL-C、Cys-C、eGFR及是否合并DR 7个变量的列线图模型，可用于预测T2DM患者MAU进展为CAU的临床风险。
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