【摘 要】
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目的:分析T2DM患者血清IGF-1和IGFBP-3与e GFR的相关性。构建一种新的预测T2DM患者发生DN风险的列线图模型。方法:选取从2021年03月至2021年12月于新疆医科大学第一附属医院内分泌科住院治疗的T2DM患者834例。根据排除标准筛选后最终纳入706例研究对象。将2021年11月15日之前收集的资料（n=521）定义为训练集,2021年11月15日之后收集的资料（n=185）
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目的:分析T2DM患者血清IGF-1和IGFBP-3与e GFR的相关性。构建一种新的预测T2DM患者发生DN风险的列线图模型。方法:选取从2021年03月至2021年12月于新疆医科大学第一附属医院内分泌科住院治疗的T2DM患者834例。根据排除标准筛选后最终纳入706例研究对象。将2021年11月15日之前收集的资料（n=521）定义为训练集,2021年11月15日之后收集的资料（n=185）定义为验证集。收集所有研究对象的临床资料并进行统计学分析。结果:Spearman相关分析表明,e GFR与T2DM患者的IGF-1和IGFBP-3呈正相关（P=0.044;P=0.004）。我们开发了一个线性回归模型,在多元线性回归模型中,血清IGF-1和IGFBP-3与e GFR呈正相关（β0.03,95%CI 0.01-0.06;P=0.009和β1.29,95%CI 0.09-2.49;P=0.035）。相关性的结果得到进一步验证。通过二元Logistic回归分析,发现Scr、Hypertension、Hb A1c、BUN、BMI、TG、DPN作为风险预测因素,并纳入列线图。训练集中的一致性指数为0.773,表明其具有相对较好的辨别能力。同样,验证集中的一致性指数为0.758,表现出了满意的预测效果。校准曲线显示,在训练集和验证集中,预测的可能性与实际观测结果之间的一致性非常好。该模型的ROC曲线训练集的AUC为0.773（95%CI;0.726–0.821）,验证集的AUC为0.758（95%CI;0.679–0.837）。DCA表明,该列线图具有临床应用价值。结论:血清IGF-1和IGFBP-3水平与T2DM患者的e GFR呈正相关。我们建立包含7个因素的简单且新颖的列线图有助于预测T2DM患者的发生DN的风险。
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