研究背景近年來,糖尿病患病率迅猛增加,帶來沉重的經(jīng)濟社會負擔(dān);加之起病隱匿,約50.0%的糖尿病患者未診斷,部分診斷時已罹患心、腦、腎等慢性并發(fā)癥,從而消耗更多的健康照護資源。早期識別、早期干預(yù)有望減輕糖尿病及其并發(fā)癥帶來的嚴(yán)重危害,因此全球迫切需要簡單、靈敏、經(jīng)濟的篩查方法加強對無癥狀糖尿病患者的早期識別和防控。糖尿病風(fēng)險評分被認為是糖尿病預(yù)測和篩查建模的基礎(chǔ)之一,一方面可引起人們對早期診斷的重視;另一方面方法簡單,具有良好的成本效益。國外研究設(shè)計出一些簡便快捷、靈敏度較高的模型,我國也參照其他國家模型進行了相關(guān)研究。但我國國情復(fù)雜,地域廣闊,民族眾多,導(dǎo)致相關(guān)研究結(jié)果及其應(yīng)用不盡如人意。因此,我國的糖尿病篩查工具開發(fā)需基于多民族調(diào)查數(shù)據(jù)和國情民情特點,運用更為科學(xué)的建模方式和評價方法,進一步提高模型的穩(wěn)定性、普適性、經(jīng)濟性。研究目的基于多民族調(diào)查數(shù)據(jù),構(gòu)建基于風(fēng)險評分的適合我國多民族人群的無創(chuàng)、簡便、經(jīng)濟的糖尿病篩查模型,包括Non-lab以及Semi-lab聯(lián)合模型,運用受試者工作特征曲線、凈重新分類指數(shù)、綜合判別指數(shù)、凈獲益率以及決策曲線分析等對新建模型的準(zhǔn)確性進行評價并與目前... 

【文章來源】：東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：106 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

Non-lab與Semi-lab模型的列線圖

Non-lab模型預(yù)測網(wǎng)址的使用

第二部分：糖尿病篩查模型的構(gòu)建313.6Non-lab模型和Semi-lab模型的內(nèi)部驗證與外部驗證圖通過對Non-lab模型和Semi-lab模型采用bootstrap方法繪制的校準(zhǔn)曲線顯示在患病風(fēng)險介于0~0.25，Non-lab模型列線圖的校準(zhǔn)曲線與貝葉斯修正曲線以及理想曲線重合度很高，而當(dāng)概率值超過0.25的時候，Non-lab模型則會高估受試者的風(fēng)險（圖2-3，a）。Semi-lab模型列線圖的校準(zhǔn)曲線與Non-lab模型的有相似的趨勢，但Semi-lab模型校準(zhǔn)曲線高估的起始概率值卻高于Non-lab模型（圖2-3，B）。同時Non-lab模型的平均絕對誤差為0.004而Semi-lab的則為0.003。兩個模型均顯示了很優(yōu)秀的擬合度。進一步采用ROC曲線在Non-lab模型和Semi-lab模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進行內(nèi)部驗證以及在驗證數(shù)據(jù)集進行外部驗證。Non-lab模型列線圖在訓(xùn)練集的AUC為0.763（95%CI0.747-0.780），在最佳切點概率值（P=0.098）下的靈敏度為72.1%，特異度為67.3%；在驗證集的AUC則為0.753（95%CI0.726-0.781），相應(yīng)切點下的靈敏度為84.3%，特異度為53.7%（圖2-3，c）。Semi-lab模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集（0.868，95%CI0.854-0.882）的和驗證集（0.872,95%CI0.848-0.897）的AUC則略大于Non-lab模型。Semi-lab模型的最佳診斷切點概率值為0.088，在該切點下，Semi-lab模型在訓(xùn)練集的靈敏度為76.3%，特異度為81.6%；在驗證集則分別為70.7%和90.1%。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中，Semi-lab模型能在不影響靈敏度的情況下提升14.3%的特異度。圖2-3Non-lab和Semi-lab模型內(nèi)部驗證與外部驗證圖

【參考文獻】：
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本文編號：3271506