目的糖尿病腎病目前確診的金標準是腎穿刺結(jié)果,但糖尿病患者進行腎穿刺檢查接受度和經(jīng)濟成本較高,難以實現(xiàn)。本研究擬基于不同算法構(gòu)建2型糖尿病腎病的預測診斷模型并評價其預測效能,為2型糖尿病患者中極可能罹患糖尿病腎病的早期診斷提供預測依據(jù)。方法研究對象為2015年3月至2017年3月期間在河南省某三甲醫(yī)院住院確診為2型糖尿病的2197名年齡在11-89歲患者。將整體數(shù)據(jù)進行隨機分組,分組通過R語言編程實現(xiàn),將訓練集和驗證集的比例約為7:3的比例進行分配,在訓練集中,采用單因素Logistic回歸篩選糖尿病腎病患者預測因素,建立Logistic回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Artificial Neural Network,ANN)、樸素貝葉斯分類器(Naive NBC Classifier,NBC)和分類回歸樹(Classification and Regression Tree,CART)糖尿病腎病診斷預測模型。采用10折交叉方法進行內(nèi)部驗證,外部驗證在驗證集中進行。采用受試者工作特征曲線下面積(Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve,AUC)和Nam-D’Agostinoχ~2來評價模型的預測效能。結(jié)果1.本研究對2197位2型糖尿病患者進行研究,其中糖尿病腎病患者共317例,占總體的14.4%。2.單因素Logistic回歸中,性別、年齡、糖化血紅蛋白、空腹胰島素水平、空腹c肽水平、舒張壓、收縮壓、低密度脂蛋白、總膽固醇、肌酐、尿酸、24小時尿微量白蛋白、腎小球濾過率、糖尿病足史、高血壓史、患高血壓病程、糖尿病視網(wǎng)膜病變、糖尿病病程等18個因素,被納入糖尿病腎病發(fā)生的風險因素。3.在所構(gòu)建的5個模型中,總膽固醇、腎小球濾過率、收縮壓三個因素被全部模型納入。其中l(wèi)ogistic2模型將年齡、舒張壓、總膽固醇、腎小球濾過率、糖尿病足、糖尿病視網(wǎng)膜病變、糖尿病病程等7個因素納入;logistic1模型在logistic2的基礎上增加了空腹c肽水平;ANN和NBC模型將年齡、空腹c肽水平、收縮壓、低密度脂蛋白、總膽固醇、24小時尿微量白蛋白、腎小球濾過率、糖尿病足史、高血壓史、高血壓病程、糖尿病視網(wǎng)膜病變、糖尿病病程等12個因素納入;CART模型將肌酐、總膽固醇、腎小球濾過率、收縮壓等4個因素納入。4.建立的模型中NBC模型的預測準確度和區(qū)分度最差;CART模型的準確度和區(qū)分度最好。CART模型在驗證集的AUC為0.7454(95%CI:0.6896 0.8012),校準度χ~2=4.2899,P=0.8301。結(jié)論1.糖尿病腎病診斷預測模型中,CART模型、logistic1模型和logistic2模型對糖尿病腎病發(fā)病的絕對診斷預測與糖尿病腎病實際發(fā)生情況的一致度較好。2.5個模型中,CART模型在驗證集中的校準度在可以接受范圍之內(nèi),該模型對糖尿病腎病發(fā)病的絕對診斷預測與糖尿病腎病實際發(fā)生情況一致度較好。推薦該模型用于2型糖尿病患者罹患糖尿病腎病的預測診斷。
【學位單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：R587.2;R692.9
【部分圖文】：

糖尿病腎病ANN模型網(wǎng)絡圖

3.5.2 貝葉斯分類器模型的構(gòu)建根據(jù)單因素 Logistic 回歸分析和多因素 Logistic 回歸結(jié)果，結(jié)合 ANN 模結(jié)果，引入不同的預測因素建立樸素貝葉斯分類器（NBC）模型，并對模型行 10×10 的內(nèi)部交叉驗證，以評價模型是否穩(wěn)定。最終納入年齡、空腹 c 肽平、收縮壓、低密度脂蛋白、總膽固醇、24 小時尿微量白蛋白、腎小球濾過率糖尿病足史、高血壓史、患高血壓病程、患糖尿病視網(wǎng)膜病變、患糖尿病病等 12 個因素為糖尿病腎病的風險因素。

19圖 3.4 糖尿病尿病腎病發(fā)生風險 CART 模型示意圖 不同模型訓練集預測效能.1 不同模型訓練集區(qū)分度在建模隊列中，對建立的 Logistic1、Logistic2、ANN、NBC 和 CART 模型 10×10 交叉驗證，同時運用 ROC 曲線分析和評價模型在訓練集中的區(qū)分度表 3.7 和圖 3.5）。結(jié)果顯示 ANN 模型的 AUC 達到 0.9324(0.9147 0.9501)，佳切點處為 0.165，該處為糖尿病腎病發(fā)病風險值，其對應的靈敏度為6239%，在所有模型中靈敏度最高，其特異度為 90.0075%，在所有模型中優(yōu)為明顯；Logistic1 模型 AUC 達到 0.8912(0.8654 0.9169)，其最佳切點處為
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本文編號：2835089