盧作維，劉濤，劉向陽，王瓊，賴敬波，陳艷艷，李曉苗

國際糖尿病聯(lián)盟（IDF）發(fā)布的最新全球糖尿病地圖顯示，目前糖尿病患者（20～79 歲）數(shù)量最多的前3 個國家或地區(qū)分別為中國、印度和美國，糖尿病患者數(shù)量分別為1.164 億、7 700 萬和3 100 萬，預(yù)計到2030 年前3 位排名保持不變，中國糖尿病患者數(shù)量將達(dá)到1.405 億［1］。糖尿病腎?。╠iabetic kidney disease，DKD）是糖尿病最常見的微血管并發(fā)癥之一，是目前引起終末期腎臟疾?。‥SRD）的主要原因［2］，并增加了糖尿病患者的死亡風(fēng)險。最新流行學(xué)研究顯示，全球糖尿病患者DKD 的患病率為20%～40%［3］，而我國DKD 的患病率亦呈快速增長趨勢，2009—2012 年我國2 型糖尿?。═2DM）患者的DKD 患病率在社區(qū)患者中為30%～50%［4］，在住院患者中為40%左右［5］，已超過原發(fā)性腎小球腎炎的患病率，成為慢性腎臟病（CKD）的首要病因（Trends in Chronic Kidney Disease in China）。DKD 的死亡人數(shù)在1990—2013 年增加了2.8倍，是死亡率增長速度最快的慢性疾?。?］。

尿微量白蛋白/ 肌酐（UACR）作為DKD 臨床診斷的重要指標(biāo)［2］，對DKD 的早期篩查具有重要作用。根據(jù)Mogensen 臨床分期［7］，DKD 起病較隱匿，Ⅰ～Ⅲ期病程緩慢，主要表現(xiàn)為微量白蛋白尿（MAU），病變?yōu)榭赡嫘?。發(fā)生MAU 的T2DM 患者10 年中有30%可轉(zhuǎn)變?yōu)檎０椎鞍啄颍∟AU）或尿白蛋白陰性，30%～45%則轉(zhuǎn)變?yōu)榇罅堪椎鞍啄颍–AU）［8］，一旦進(jìn)入大量白蛋白尿期（Ⅳ期），進(jìn)展至ESRD（Ⅴ期）的速度顯著加快。

早期篩查UACR 對于預(yù)防與延緩糖尿病MAU 的發(fā)生、發(fā)展具有重要作用，有利于阻止或延緩DKD 的惡化，防止其進(jìn)展至ESRD，從而降低糖尿病患者的死亡率和致殘率，提高患者的生活質(zhì)量。因此，本研究基于列線圖構(gòu)建一個簡單、有效的個性化風(fēng)險預(yù)測模型，篩選獨立危險因素，通過獨立危險因素預(yù)測T2DM 患者發(fā)生MAU 的風(fēng)險，從而采取有效的控制措施，早期診治和改善預(yù)后。

1 對象與方法

1.1 研究對象 選取2014 年3 月至2016 年3 月于空軍軍醫(yī)大學(xué)第一附屬醫(yī)院內(nèi)分泌科住院的T2DM 患者1 311 例，為建立和驗證預(yù)測模型將研究對象分為兩個部分，2014 年3 月至2015 年9 月的數(shù)據(jù)作為開發(fā)隊列（933 例），2015 年10 月至2016 年3 月的數(shù)據(jù)作為驗證隊列（378 例）。納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）符合1999 年世界衛(wèi)生組織（WHO）制定的糖尿病診斷標(biāo)準(zhǔn)［9］；（2）年齡≥18 歲，男女不限；（3）過去3 個月內(nèi)有穩(wěn)定的降糖方案。排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）年齡<18 歲；（2）UACR>300 mg/g；（3）1 型糖尿病、妊娠期糖尿病及其他特殊類型糖尿??；（4）糖尿病酮癥酸中毒；（5）尿路感染、急性腎損傷、多囊腎、腎移植、腎臟腫瘤等其他疾病引起的腎臟損傷；（6）在過去3 個月內(nèi)有高血糖高滲狀態(tài)或嚴(yán)重和反復(fù)發(fā)生的低血糖事件；（7）惡性腫瘤、精神障礙或嚴(yán)重的腎或肝功能障礙病史。本研究經(jīng)空軍軍醫(yī)大學(xué)第一附屬醫(yī)院倫理委員會審核批準(zhǔn)，所有患者知情同意。

1.2 MAU 診斷標(biāo)準(zhǔn) 依據(jù)《中國2 型糖尿病防治指南（2020年版）》［10］，T2DM 患者在排除24 h 內(nèi)運動、感染、發(fā)熱、充血性心力衰竭、月經(jīng)、顯著高血糖、顯著高血壓以及其他CKD 后，將隨機(jī)UACR ≥30 mg/g 稱為尿白蛋白排泄增加，3～6 個月內(nèi)重復(fù)測定3 次UACR 中有2 次尿白蛋白排泄增加即可診斷白蛋白尿。同時，將UACR<30 mg/g 稱為NAU；UACR 30～300 mg/g 稱 為MAU；UACR>300 mg/g 稱 為CAU。本研究對象已剔除UACR>300 mg/g 的患者，僅包括NAU 和MAU 患者。

1.3 基本特征和實驗室指標(biāo)收集 基本特征包括性別、年齡、糖尿病家族史、糖尿病病程、吸煙狀況〔吸煙定義為患者每日吸煙1 支（含）以上，連續(xù)或累積6 個月〕、飲酒狀況（飲酒定義為平均每周飲酒1 次以上）、收縮壓（SBP）、舒張壓（DBP）、體質(zhì)指數(shù)（BMI）和腰臀比（WHR）。入院時測量BMI和WHR，BMI=體質(zhì)量（kg）/身高2（m2），WHR=腰圍（m）/臀圍（m）?；颊呓?～12 h，于次日清晨空腹抽取肘靜脈血5 ml，采用檢驗科全自動生化分析儀（4 000 r/min 離心5 min，離心半徑22.5 cm，留取血清）檢測三酰甘油（TG）、總膽固醇（TC）、低密度脂蛋白膽固醇（LDL-C）、高密度脂蛋白膽固醇（HDL-C）、白蛋白（ALB）、血肌酐（Scr）、尿素氮（BUN）、尿酸（UA）、胱抑素C（Cys C），采用羅氏卓越型血糖儀檢測空腹血糖（FPG），采用高效液相色譜法檢測糖化血紅蛋白（HbA1c）。并于次日晨起留取晨尿5 ml 送檢，使用免疫比濁法檢測UACR。伴發(fā)疾病包括糖尿病視網(wǎng)膜病變（DR）、頸動脈內(nèi)-中層膜厚度（CIMT）以及是否注射胰島素和口服腎素-血管緊張素系統(tǒng)阻滯劑（RASB）降壓藥。

1.4 統(tǒng)計學(xué)方法 采用SPSS 23.0 和R 4.0 軟件進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)分析，符合正態(tài)分布的計量資料以（±s）表示，兩組間比較采用兩獨立樣本t 檢驗。計數(shù)資料以相對數(shù)表示，兩組間比較采用χ2檢驗。運用LASSO 回歸篩選變量，通過多因素Logistic回歸分析建立預(yù)測模型，并繪制列線圖。依靠區(qū)分度、校準(zhǔn)度和臨床凈收益三個方面評估預(yù)測模型，以受試者工作特征曲線（ROC 曲線）下面積（AUC）評估區(qū)分度；校準(zhǔn)曲線和Hosmer-Lemeshow 擬合優(yōu)度檢驗評估校準(zhǔn)度；決策曲線分析（DCA）評估臨床有效性。以P<0.05 為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 開發(fā)隊列和驗證隊列患者基本特征和實驗室指標(biāo)比較開發(fā)隊列和驗證隊列患者性別、年齡、糖尿病家族史、糖尿病病程、吸煙者所占比例、飲酒者所占比例、SBP、DBP、BMI、WHR、FPG、HbA1c、TG、TC、LDL-C、HDL-C、ALB、Scr、BUN、UA、Cys C、DR 發(fā)生率、CIMT 發(fā)生率、注射胰島素者所占比例、口服RASB 降壓藥者所占比例比較，差異均無統(tǒng)計學(xué)意義（P>0.05）。驗證隊列MAU 發(fā)生率高于開發(fā)隊列，差異有統(tǒng)計學(xué)意義（P<0.05），見表1。

表1 開發(fā)隊列和驗證隊列患者基本特征和實驗室指標(biāo)比較〔n（%）〕Table 1 Comparison of basic demographics and laboratory parameters in development and validation sub-cohorts of type 2 diabetes mellitus patients

2.2 LASSO 回歸篩選變量 根據(jù)開發(fā)隊列中患者的人口學(xué)、體格檢查、生化檢查、伴發(fā)疾病和藥物使用情況，使用LASSO 回歸分析從25 個變量中篩選出7 個非零系數(shù)的預(yù)測變量（圖1），在λ 最小值（λ=0.012）和最小值的1 SE（λ=0.039）處繪制垂直線，當(dāng)log（λ）=-3.242 時篩選出7 個非零系數(shù)的預(yù)測變量，此時LASSO 回歸模型最適合。篩選的預(yù)測變量包括糖尿病病程、SBP、FPG、TG、Scr、Cys C、DR。

圖1 使用LASSO 回歸模型篩選預(yù)測變量Figure 1 Selection of predictors of microalbuminuria in type 2 diabetes mellitus using the LASSO binary Logistic regression model

2.3 構(gòu)建預(yù)測模型 以T2DM 患者發(fā)生MAU 為因變量（賦值：NAU=0，MAU=1），以LASSO 回歸分析篩選的7 個預(yù)測變量為自變量（賦值見表2）構(gòu)建多因素Logistic 回歸預(yù)測模型，結(jié)果顯示，SBP ≥140 mm Hg、FPG ≥7.0 mmol/L、TG ≥1.7 mmol/L、Scr>106 μmol/L、Cys C>1.09 mg/L、合 并DR 是T2DM 患者發(fā)生MAU 的危險因素（P<0.05），見表3。并根據(jù)預(yù)測變量繪制列線圖，即Nomogram（圖2）。通過列線圖可對每個變量相應(yīng)數(shù)值進(jìn)行評分，然后將所有變量的分?jǐn)?shù)相加即可得到總分，并根據(jù)總分向下繪制一條垂直線，可標(biāo)出T2DM 患者發(fā)生MAU 的估計概率。

圖2 T2DM 患者發(fā)生MAU 風(fēng)險的預(yù)測模型列線圖Figure 2 Nomogram predicting microalbuminuria in type 2 diabetes mellitus

表2 T2DM 患者發(fā)生MAU 影響因素的多因素Logistic 回歸分析賦值表Table 2 Assignment table of influencing factors of microalbuminuria in type 2 diabetes mellitus analyzed using multivariate Logistic regression

表3 T2DM 患者發(fā)生MAU 影響因素的多因素Logistic 回歸分析Table 3 Multivariate Logistic regression analysis of influencing factors for microalbuminuria in type 2 diabetes mellitus

2.4 預(yù)測模型的驗證 該預(yù)測模型的驗證主要基于模型的區(qū)分度和校準(zhǔn)度，通過繪制預(yù)測模型預(yù)測T2DM 患者發(fā)生MAU 的ROC 曲線評估模型區(qū)分度。開發(fā)隊列的AUC 為0.762〔95%CI（0.734，0.789）〕，截斷值為0.175（圖3A）；驗證隊列的AUC 為0.734〔95%CI（0.686，0.777）〕，截斷值為0.210（圖3B），表明預(yù)測模型具有良好的判別能力。同時，Hosmer-Lemeshow 擬合優(yōu)度檢驗顯示出較好的擬合度（開發(fā)隊列P=0.377；驗證隊列P=0.217），表明該模型預(yù)測概率與實際概率基本一致，具有較好的校準(zhǔn)度。另外，開發(fā)隊列和驗證隊列的校準(zhǔn)曲線顯示具有中度的一致性，預(yù)測模型的校正能力良好（圖4）。綜上所述，預(yù)測模型的Nomogram 具有中等的預(yù)測能力。

圖3 預(yù)測模型預(yù)測T2DM 患者發(fā)生MAU 的ROC 曲線Figure 3 ROC curve of the nomogram for predicting microalbuminuria in type 2 diabetes mellitus

圖4 預(yù)測模型的校準(zhǔn)曲線Figure 4 Calibration curve of the nomogram predicting microalbuminuriain type 2 diabetes mellitus

2.5 臨床應(yīng)用 利用DCA 評估預(yù)測模型的臨床有效性，T2DM 患者發(fā)生MAU 風(fēng)險列線圖的DCA 見圖5。結(jié)果顯示，如果患者和醫(yī)生的閾值概率分別>20%，則在當(dāng)前研究中使用該列線圖預(yù)測MAU 發(fā)生風(fēng)險會比對所有患者實施干預(yù)方案更有利，在這個范圍內(nèi)，預(yù)測模型的凈收益顯著高于兩個極端狀況，即所有患者得到了臨床干預(yù)。

圖5 預(yù)測模型的DCA 分析Figure 5 Decision curve analysis of the nomogram predicting microalbuminuriain type 2 diabetes mellitus

3 討論

目前，Nomogram 是臨床研究中可靠性高、實用性強的疾病預(yù)測方法［11］，已被國內(nèi)外廣泛應(yīng)用于腫瘤學(xué)和慢性疾病的風(fēng)險預(yù)測［12］，通過分析整合影響疾病發(fā)生、發(fā)展以及預(yù)后的危險因素來預(yù)測疾病某一事件的發(fā)生概率，基于Nomogram 建立的列線圖預(yù)測模型界面簡單、直觀、易于理解［13］，而且具有較高的準(zhǔn)確性，有助于為臨床醫(yī)生提供更好的臨床決策［14］。

本研究中，開發(fā)隊列有15.3%的T2DM 患者合并MAU，通過LASSO 回歸和多因素Logistic 回歸分析篩選出7 個與MAU 獨立相關(guān)的危險因素，即糖尿病病程、SBP、FPG、TG、Scr、Cys C、DR，根據(jù)這些獨立危險因素構(gòu)建并驗證了T2DM患者發(fā)生MAU 風(fēng)險的列線圖預(yù)測模型。預(yù)測模型預(yù)測開發(fā)隊列的AUC 為0.762，預(yù)測外部驗證隊列的AUC 為0.734，提示模型的預(yù)測水準(zhǔn)較高。同時，開發(fā)隊列和驗證隊列的校準(zhǔn)曲線均顯示出實際診斷與預(yù)測診斷之間的良好一致性。另外，DCA 曲線也提示該預(yù)測模型具有很好的臨床有效性。該預(yù)測模型表明，對于T2DM 患者，通過降低血糖、血壓、血脂以及改善腎臟功能可以有效降低T2DM 患者發(fā)生MAU 的風(fēng)險。

最新研究證實，糖尿病病程與DKD 的發(fā)生、發(fā)展密切相關(guān)，病程在10 年以上的T2DM 患者通常會出現(xiàn)從MAU 逐漸發(fā)展為CAU［15］。同樣，ADLER 等［16］研究證實，隨訪10 年后，約25%的糖尿病患者發(fā)展為MAU 或CAU。因此，《2020年糖尿病腎病ADA 指南》［2］建議所有T2DM 患者和病程≥5年的1 型糖尿病患者每年至少檢測1 次UACR，UACR ≥30 mg/g 的患者每年檢測2 次。本研究同樣證實，與病程<5 年的T2DM 患者相比，病程≥10 年的T2DM 患者出現(xiàn)MAU 的風(fēng)險是其1.465 倍，雖不具備統(tǒng)計學(xué)意義，但也可為診斷DKD 提供一定的證據(jù)。

高血壓、高血糖、血脂異常是DKD 重要的獨立危險因素。高血壓是T2DM 患者微血管并發(fā)癥發(fā)生和發(fā)展的獨立危險因素［17］，與UACR 存在顯著的相關(guān)關(guān)系［18］。HOLMAN等［19-20］2 項長期隨訪的隊列研究發(fā)現(xiàn)，血壓每升高10 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa），T2DM 患者發(fā)生MAU 的風(fēng)險將增加23%；隨訪5 年后，與血壓控制不嚴(yán)格的糖尿病患者相比，血壓控制較好患者的糖尿病微血管病變風(fēng)險下降37%（P=0.009），糖尿病死亡率下降32%（P=0.020）；隨訪10年后，血壓控制較好患者的糖尿病微血管病變風(fēng)險下降16%（P=0.170），糖尿病死亡率下降16%（P=0.120）。本研究的結(jié)果再次佐證了這些研究，SBP 是T2DM 患者發(fā)生MAU 的獨立危險因素。FPG 作為評估T2DM 患者日常血糖控制情況的基本指標(biāo)，是DKD 的獨立危險因素［21］，直接影響T2DM微血管并發(fā)癥的病程進(jìn)展，積極有效的降糖治療可延緩DKD的發(fā)生、進(jìn)展。ISMAIL-BEIGI 等［22］研究顯示，與標(biāo)準(zhǔn)治療組相比，強化降糖組患者M(jìn)AU 發(fā)生率顯著降低，且發(fā)展為CAU 或ERSD 的風(fēng)險也降低。TG 作為血脂代謝異常的重要指標(biāo)之一，與DKD 存在獨立的相關(guān)關(guān)系［23-24］，同時，三酰甘油葡萄糖乘積（TyG）指數(shù)也與UACR 呈高度正相關(guān)［25］。

Scr 與UACR 密切相關(guān)［26］，可共同用于評估腎臟功能，是目前診斷DKD 的關(guān)鍵指標(biāo)。本研究同樣證實了Scr 是MAU的獨立危險因素，與Scr ≤106 μmol/L 的患者相比，Scr>106 μmol/L 的T2DM 患 者 發(fā) 生MAU 的 風(fēng) 險 是 其1.699 倍。同樣，Cys C 也是DKD 的獨立危險因素［26］，是一種評估腎功能的內(nèi)源性標(biāo)志物［27］，與機(jī)體腎功能的損害程度明顯相關(guān)。ZENG 等［28］研究發(fā)現(xiàn)，Cys C 與UACR 呈正相關(guān)（r=0.594，P<0.001），在MAU的診斷分析中，Cys C的AUC為0.805〔95%CI（0.733，0.877）〕，提示診斷效能較高。

DR 和DKD 是糖尿病最常見的微血管并發(fā)癥，視網(wǎng)膜血管與腎臟血管具有相似的生理結(jié)構(gòu)，暴露于同樣的糖尿病微環(huán)境，二者具有相似的發(fā)病機(jī)制，互為危險因素，常伴隨發(fā)生［29］。一項薈萃分析顯示，DR 與DKD 的發(fā)生、發(fā)展密切相關(guān)，同時也是MAU 或進(jìn)展為CAU 的預(yù)測指標(biāo)；反之，CAU 也與DR 的嚴(yán)重程度密切相關(guān)［30］。本研究結(jié)果顯示，合并DR 的T2DM 患者發(fā)生MAU 風(fēng)險是單純T2DM 患者的2.528 倍，表明DR 可作為MAU 良好的預(yù)測指標(biāo)。

但是，本研究仍存在不足之處。首先，本研究納入的研究對象是UACR ≤300 mg/g 的T2DM 患者，僅為DKD 早期提供風(fēng)險預(yù)測，尚需更多研究進(jìn)一步完善該模型；其次，本研究是一項回顧性研究，列線圖預(yù)測模型的預(yù)測效能還需更多外部數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證，尤其是不同地區(qū)、種族的多中心、大樣本隊列研究；最后，危險因素分析并未包含影響T2DM 發(fā)生MAU 的所有潛在危險因素，例如飲食結(jié)構(gòu)、運動狀況、是否使用鈉-葡萄糖協(xié)同轉(zhuǎn)運蛋白（SGLT-2）抑制劑以及其他因素。

綜上所述，本研究構(gòu)建了一個包含糖尿病病程、SBP、FPG、TG、Scr、Cys C 和DR 7 個預(yù)測變量的個性化風(fēng)險預(yù)測模型，開發(fā)隊列和外部驗證隊列的ROC 曲線、校準(zhǔn)曲線和DCA 均顯示該模型具有良好的預(yù)測性能，能夠應(yīng)用于臨床實踐，可為臨床醫(yī)生提供有效的診療決策，通過控制血壓、血糖、血脂以及改善腎臟功能，阻止或者延緩T2DM 患者出現(xiàn)MAU，防止其發(fā)展為CAU 或ERSD，從而減輕患者或者社會的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。

作者貢獻(xiàn)：盧作維、劉濤、劉向陽、王瓊、賴敬波、李曉苗進(jìn)行文章的構(gòu)思與設(shè)計，論文的修訂；盧作維、劉濤、劉向陽、李曉苗進(jìn)行研究的實施與可行性分析，負(fù)責(zé)文章的質(zhì)量控制及審校；盧作維、陳艷艷進(jìn)行數(shù)據(jù)收集及整理；盧作維、劉濤、王瓊、賴敬波、陳艷艷進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)處理；盧作維、劉濤、王瓊、賴敬波、陳艷艷進(jìn)行結(jié)果的分析與解釋；盧作維、劉濤、陳艷艷撰寫論文；盧作維、劉濤、李曉苗對文章整體負(fù)責(zé)，監(jiān)督管理。

本文無利益沖突。