[发明专利]一种2型糖尿病患者骨折风险预测模型的建立方法

说明书

本发明涉及一种2型糖尿病患者骨折风险预测模型的建立方法，包括：数据收集；统计分析；风险模型构建；验证风险模型准确性；风险指数。本发明在FRAX中的经典预测因子的基础上引入了有关键预测作用的糖尿病相关因子构建出CDFR模型，该模型对2型糖尿病患者10年主要骨质疏松性骨折风险具有良好的区分及校准能力，这对于2型糖尿病患者骨质疏松性骨折风险的早期预防和管理具有重要意义，未来的工作将集中于CDFR模型在外部队列中的验证。

技术领域

本发明属于糖尿病领域，特别涉及一种2型糖尿病患者骨折风险预测模型的建立方法。

背景技术

越来越多的研究表明T2DM是骨折风险增加的一个独立的临床患病状态，与BMD及FRAX组成因素无关。而T2DM疾病史(如病程、血糖控制、病程中出现的低血糖等)与骨折风险增加相关。事实上，T2DM慢性并发症的出现如糖尿病性周围神经病变(diabeticperipheral neuropathy，DPN)、肾病和糖尿病视网膜病变引起的视力损害与跌倒及跌倒后骨折的风险增加有关。此外，噻唑烷二酮类(TZD)类抗糖尿病药物对BMD和骨折风险有不良影响，一些研究认为胰岛素的使用与骨折风险增加有关，而其它的口服降糖药如二甲双胍等对骨代谢的影响尚不明确。

最近几年一些国家或地区试图引入糖尿病相关因素构建骨折预测工具。如利用澳大利亚T2DM队列开发的简单髋部骨折风险预测工具和利用日本单中心T2DM样本中推导出的椎体骨折评分评估工具。这表明除了在各国验证FRAX工具在T2DM中的预测准确性外，引入糖尿病相关变量构建T2DM患者骨折风险预测模型至关重要。然而，目前鲜有长时间的随访队列去研究T2DM患者MOF风险的关键预测因子，尤其是糖尿病相关因子。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种2型糖尿病患者骨折风险预测模型的建立方法，该模型对于2型糖尿病患者骨质疏松性骨折风险的早期预防和管理具有重要意义，未来的工作将集中于CDFR模型在外部队列中的验证。

本发明提供了一种2型糖尿病患者骨折风险预测模型的建立方法，包括：

(1)数据收集：收集患者一般特征及糖尿病相关病史，并进行血清学检查；

(2)统计分析：首先对候选预测变量进行描述性统计分析，正态分布以平均值±标准差表示，偏态分布以中位数(四分位数)表示，使用均值填充的方法处理缺失变量，敏感性分析只针对无缺失值的数据；

(3)风险预测模型构建：采用逆向逐步选择的多因素Cox回归进行构建；其中，多因素Cox回归中筛选出8个关键预测变量，分别是年龄、性别、既往骨折史、DPN、胰岛素使用、APOA、TC和TG；

(4)验证风险预测模型准确性：通过bootstrap重采样1000次进行内部验证，以纠正模型的过度拟合；

(5)风险指数：根据最终模型计算出的主要骨质疏松性骨折MOF风险评分，将参与者划分为三类风险区：＜10％，10％-20％，≥20％，分别为有临床意义的临界值。

所述风险预测模型中p值＜0.05的交互项或具有统计学意义的综合歧视改善纳入模型。

本发明利用T2DM患者临床治疗中容易获得的预测候选因子，在FRAX中经典预测变量的基础上加入糖尿病相关因子成功构建出能够准确预测T2DM患者10年MOF风险的CDFR模型。

有益效果

本发明在FRAX中的经典预测因子的基础上引入了有关键预测作用的糖尿病相关因子构建出CDFR模型，该模型对2型糖尿病患者10年主要骨质疏松性骨折风险具有良好的区分及校准能力，这对于2型糖尿病患者骨质疏松性骨折风险的早期预防和管理具有重要意义，未来的工作将集中于CDFR模型在外部队列中的验证。

附图说明