糖尿病肾病与非糖尿病性肾脏疾病鉴别诊断及预后模型的开发及验证

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背景近几十年来,我国2型糖尿病(Type 2 diabetesmellitus,T2DM)发病率逐年上升,其主要并发症糖尿病肾病(Diabetic nephropathy,DN)已超过原发性肾小球肾炎,成为慢性肾脏病(Chronic kidney disease,CKD)和终末期肾病(End-stage renal disease,ESRD)的主要病因。随着肾活检技术的发展,越来越多的认识到非糖尿病性肾脏疾病(Non-diabetic renal disease,NDRD)在2型糖尿病患者中也很常见。与DN相比,NDRD有较好的疗效,肾脏预后较好。因此,建立DN与NDRD的鉴别诊断预测模型,并找到影响DN预后的风险因素,建立预后风险预测模型十分重要,可为临床工作中DN患者的诊断、治疗及预后评估提供重要依据。目的1.建立并验证2型糖尿病患者糖尿病肾病(DN)及非糖尿病性肾脏疾病(NDRD)鉴别诊断的预测模型。2.建立并验证糖尿病肾病(DN)进展至终末期肾脏病(ESRD)的预后风险预测模型。方法1.鉴别诊断模型的建立及验证回顾性分析2012年2月至2015年1月在郑州大学第一附属医院进行肾活检的938例2型糖尿病患者的临床及病理数据,分为建模队列(70%)和验证队列(30%),进行单因素及多因素回归分析筛选预测因子,采用Logistic回归构建预测模型。通过验证队列进行内部验证,计算C统计量,拟合度曲线和Hosmer-Lemeshow检验P值评估模型性能,包括区分度、校准度和拟合优度。建立最终预测模型并绘制对应列线图。2.预后风险模型的建立及验证收集2012年2月至2015年1月在郑州大学第一附属医院行肾活检,且病理诊断为DN的2型糖尿病患者478例进行回顾性研究,随访3年至2018年12月。结局定义为发生ESRD事件(腹膜透析、血液透析、肾移植或死于慢性肾功能衰竭或终末期肾脏疾病)。随机分为训练队列(75%)和验证队列(25%)。使用逐步多变量Logistic回归确定模型开发的基线预测因子。将不同预测因子组合,建立了 4个风险预测模型,通过C-统计量和Hosmer-Lemeshow检验的P值评估预测模型在两个队列中的性能,包括区分度和校准度,筛选出最优模型,并绘制出该模型的列线图。结果1.鉴别诊断模型的建立及验证1.1 基线资料病理特征938例2型糖尿病患者中,单纯DN患者478例(51%),单纯NDRD患者217 例(23.1%),DN 合并 NDRD(即 MIX)患者 243 例(25.9%)。在 NDRD 和MIX患者中,膜性肾病(Membranous nephropathy,MN)均为最常见的病理类型,其次为 IgA 肾病(IgA nephropathy,IgAN)。1.2 模型开发最终纳入预测模型的变量有:年龄、糖尿病病史、糖尿病视网膜病变、收缩压(Systolic blood pressure,SBP)、血红蛋白、空腹血糖(Fasting blood glucose,FBG)、糖化血红蛋白、胱抑素C(Cystatin C,CysC)。1.3 模型验证内部验证显示该模型具有良好的区分度和校准度,建模队列和验证队列的C-统计量分别为 0.903(95%CI(0.901-0.905))和 0.899(95%CI(0.896-0.902)),Hosmer-Lemeshow 检验P=0.907。1.4 绘制列线图对模型中的各个预测因素予以赋值,画出对应的列线图,可作为DN及NDRD鉴别诊断的概率预测工具。2.预后风险模型的建立及验证2.1 基线资料临床特征随访3年后,结局事件共发生225例(47.1%)。训练队列187例(52.2%),验证队列38例(31.7%)。2.2 模型开发逐步多变量Logistic回归筛选的最终变量为:病理分级、尿微量白蛋白与肌酐比值的对数(Log Urinary Albumin-to-creatinine ratio,Log ACR)、胱抑素 C、肾小球滤过率(estimated Glomerular Filtration Rate,eGFR)、B 型脑钠肽(B-type natriuretic peptide,BNP)。2.3 模型筛选及验证综合评价各模型的性能,最终确定最优模型。其中包括病理分级、胱抑素C、eGFR、BNP和Log ACR的临床-病理模型在训练队列和验证队列中表现良好,具有良好的区分度、校准度和拟合优度。训练队列中的ROC曲线下面积(AUC)为 0.865(95%CI0.863-0.867),验证队列中的 AUC 为 0.876(95%CI0.874-0.878)。Hosmer-Lemeshow检验,P=0.909,其预测概率与实际观察概率无显著性差异。2.4 列线图绘制将模型中的各个风险因素赋值,绘制列线图便于临床应用,可以预测3年内DN患者进展为ESRD的风险概率。结论1.开发并验证了一个简单、可靠的模型来预测2型糖尿病患者肾穿刺活检病理结果为NDRD及DN合并NDRD的概率,模型显示:年龄、糖尿病病史、糖尿病视网膜病变、空腹血糖、糖化血红蛋白、收缩压、胱抑素C、血红蛋白是NDRD及MIX的重要预测因素。该模型具有较高的准确性。列线图可作为决策支持工具为DN和NDRD的鉴别诊断提供了一种简便无创的方法,有助于临床医生评估2型糖尿病肾损害患者肾活检的风险收益比。2.建立并验证了一个模型来预测经肾活检确诊的DN患者发展为ESRD的风险概率。最优模型临床-病理模型显示:病理分级、胱抑素C、eGFR、BNP、Log ACR是DN进展至ESRD的重要预测因子。该模型效果良好,可应用于临床实践,作为对DN高危患者早期识别和预后评估的一种实用、方便的工具。
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