目的糖尿病腎病目前確診的金標(biāo)準(zhǔn)是腎穿刺結(jié)果,但糖尿病患者進(jìn)行腎穿刺檢查接受度和經(jīng)濟(jì)成本較高,難以實(shí)現(xiàn)。本研究擬基于不同算法構(gòu)建2型糖尿病腎病的預(yù)測(cè)診斷模型并評(píng)價(jià)其預(yù)測(cè)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(yù)測(cè)依據(jù)。方法研究對(duì)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(jìn)行隨機(jī)分組,分組通過R語(yǔ)言編程實(shí)現(xiàn),將訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的比例約為7:3的比例進(jìn)行分配,在訓(xùn)練集中,采用單因素Logistic回歸篩選糖尿病腎病患者預(yù)測(cè)因素,建立Logistic回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(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(yù)測(cè)模型。采用10折交叉方法進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證,外部驗(yàn)證在驗(yàn)證集中進(jìn)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(píng)價(jià)模型的預(yù)測(cè)效能。結(jié)果1.本研究對(duì)2197位2型糖尿病患者進(jìn)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(shí)尿微量白蛋白、腎小球?yàn)V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(gè)因素,被納入糖尿病腎病發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)因素。3.在所構(gòu)建的5個(gè)模型中,總膽固醇、腎小球?yàn)V過率、收縮壓三個(gè)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?yàn)V過率、糖尿病足、糖尿病視網(wǎng)膜病變、糖尿病病程等7個(gè)因素納入;logistic1模型在logistic2的基礎(chǔ)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(shí)尿微量白蛋白、腎小球?yàn)V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(gè)因素納入;CART模型將肌酐、總膽固醇、腎小球?yàn)V過率、收縮壓等4個(gè)因素納入。4.建立的模型中NBC模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度和區(qū)分度最差;CART模型的準(zhǔn)確度和區(qū)分度最好。CART模型在驗(yàn)證集的AUC為0.7454(95%CI:0.6896 0.8012),校準(zhǔn)度χ~2=4.2899,P=0.8301。結(jié)論1.糖尿病腎病診斷預(yù)測(cè)模型中,CART模型、logistic1模型和logistic2模型對(duì)糖尿病腎病發(fā)病的絕對(duì)診斷預(yù)測(cè)與糖尿病腎病實(shí)際發(fā)生情況的一致度較好。2.5個(gè)模型中,CART模型在驗(yàn)證集中的校準(zhǔn)度在可以接受范圍之內(nèi),該模型對(duì)糖尿病腎病發(fā)病的絕對(duì)診斷預(yù)測(cè)與糖尿病腎病實(shí)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(yù)測(cè)診斷。
【學(xué)位單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)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(luò)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(yù)測(cè)因素建立樸素貝葉斯分類器（NBC）模型，并對(duì)模型行 10×10 的內(nèi)部交叉驗(yàn)證，以評(píng)價(jià)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(shí)尿微量白蛋白、腎小球?yàn)V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(gè)因素為糖尿病腎病的風(fēng)險(xiǎn)因素。

19圖 3.4 糖尿病尿病腎病發(fā)生風(fēng)險(xiǎn) CART 模型示意圖 不同模型訓(xùn)練集預(yù)測(cè)效能.1 不同模型訓(xùn)練集區(qū)分度在建模隊(duì)列中，對(duì)建立的 Logistic1、Logistic2、ANN、NBC 和 CART 模型 10×10 交叉驗(yàn)證，同時(shí)運(yùn)用 ROC 曲線分析和評(píng)價(jià)模型在訓(xùn)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(dá)到 0.9324(0.9147 0.9501)，佳切點(diǎn)處為 0.165，該處為糖尿病腎病發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)值，其對(duì)應(yīng)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(dá)到 0.8912(0.8654 0.9169)，其最佳切點(diǎn)處為
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本文編號(hào)：2835089