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2型糖尿病合并阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征的列线图预测模型构建

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目的 构建2型糖尿病(T2DM)合并阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)的列线图预测模型.方法 选取2018年9月至2020年4月自贡市第四人民医院完成多导睡眠监测的526例T2DM患者为研究对象,并按照7∶3的比例随机分为训练组和验证组.通过对T2DM患者进行单变量和多变量的logistic回归分析,本研究确定了OSAHS的风险因素,并据此构建了一个预测模型.模型的有效性通过计算受试者工作特征曲线下的面积(AUC)、使用校正曲线和决策曲线(DCA)进行评估.结果 多因素logistic分析结果显示,体重指数(OR=1.09,95％CI:1.01～1.17)、高血压病史(OR=3.80,95％CI:3.43～4.26)、血清低密度脂蛋白(OR=1.35,95％CI:1.03～1.56)及25(OH)维生素D(OR=0.94,95％CI:0.91～0.96)水平是T2DM合并OSAHS发生的独立预测因素(P<0.05).根据上述变量建立列线图预测模型,并在训练组和验证组中预测T2DM合并OSAHS发生的AUC分别为0.742和0.789.Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示模型具有较好的拟合度(P>0.05).DCA显示预测模型能够获得净收益的风险阈值大于0.9.结论 本研究成功建立并验证了一种性能良好的列线图预测模型,有助于提高T2DM患者合并OSAHS的早期识别和筛选能力.
Construction of a nomogram prediction model for type 2 diabetes mellitus combined with obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome

Type 2 diabetes mellitusObstructive sleep apnea-hypopnea syndromeRisk factorsNomogram prediction model

邓春颖、李其英、刘文曲、王建霖、丁静雅、万政伟、刘玉萍

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自贡市第四人民医院内分泌代谢病科,四川自贡 643000

电子科技大学医学院 四川省人民医院健康管理中心,四川成都 610072

2型糖尿病 阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征 危险因素 列线图预测模型

四川省卫生健康委科研项目

19PJ160

2024

10.20116/j.issn2095-0616.2024.03.02

中国医药科学
海峡两岸医药卫生交流协会 二十一世纪联合创新（北京）医药科学研究院

中国医药科学

影响因子：1.083
ISSN：2095-0616
年,卷(期)：2024.14(3)
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