基于临床数据构建2型糖尿病肾病的Logistic预测模型及应对措施

目的:探讨基于临床数据构建2型糖尿病肾病的Logistic预测模型及应对措施。方法:回顾性选择2019年9月至2021年9月石家庄市第二医院收治的200例2型糖尿病肾病患者（研究组），采用个体匹配、按照1∶1比例选取200例2型糖尿病肾功能正常患者（对照组）。采用单因素分析和多因素分析筛选2型糖尿病肾病影响因素，并建立Logistic回归方程模型，验证其预测价值。结果:Logistic回归方程模型显示，2型糖尿病病程、糖化血红蛋白（HbA 1c）、空腹血糖（FPG）、同型半胱氨酸（Hcy）、尿微量白蛋白、血肌酐（Scr）是2型糖尿病肾病发生的高危因素（ P<0.05）。Logistic回归模型评价显示，模型建立具有统计学意义，回归方程的系数差异有统计学意义，采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示模型拟合效果较好。根据Logistic回归模型统计分析数据集，绘制2型糖尿病肾病发生的受试者工作特征曲线，曲线下面积为0.949（95% CI 0.922~0.968），预测灵敏度为81.50%，特异度为95.50%，且校准曲线显示预测结果与观测结果吻合良好。 结论:2型糖尿病肾病独立预测因子包括HbA 1c、FPG、Hcy、尿微量白蛋白，根据上述预测因子构建Logistic预测模型具有可靠的预测价值，有助于指导临床诊治。