【摘 要】
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目的:构建糖尿病患者发生下肢深静脉血栓风险的临床预测模型，为临床提供预警。方法:选取同济大学附属同济医院2018年11月至2021年11月的住院患者共281例，其中明确诊断糖尿病患者合并下肢深静脉血栓的111例患者作为试验组，明确诊断糖尿病无下肢深静脉血栓的170例患者作为对照组。对该模型进行评价，使用最小绝对收缩和选择算子（lasso）回归模型对糖尿病下肢深静脉血栓风险模型的特征选择进行优化。应
【基金项目】
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国家自然科学基金（82072024）；
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目的:构建糖尿病患者发生下肢深静脉血栓风险的临床预测模型，为临床提供预警。方法:选取同济大学附属同济医院2018年11月至2021年11月的住院患者共281例，其中明确诊断糖尿病患者合并下肢深静脉血栓的111例患者作为试验组，明确诊断糖尿病无下肢深静脉血栓的170例患者作为对照组。对该模型进行评价，使用最小绝对收缩和选择算子（lasso）回归模型对糖尿病下肢深静脉血栓风险模型的特征选择进行优化。应用单因素和多元Logistic回归分析，将lasso回归模型中选取的特征相结合，建立预测模型诺模图（nomogram）。使用C指数、校准曲线图和决策曲线分析来评估预测模型的区分性、校准和临床实用性。结果:单因素分析结果显示两组患者年龄、餐后2 h血糖、糖化血红蛋白、总胆固醇、高密度脂蛋白、纤维蛋白原、凝血酶原时间、D2聚体、血红蛋白、C反应蛋白、总蛋白、中性粒细胞数、淋巴细胞数、碱性磷酸酶、谷草转氨酶存在显著差异（P＜0.05）。多因素分析结果显示年龄、餐后2 h血糖、糖化血红蛋白、D2聚体、C反应蛋白、碱性磷酸酶、淋巴细胞数、谷丙转氨酶为糖尿病患者合并下肢深静脉血栓的独立相关因素。该模型具有良好的区分性，C指数为0.928,具有良好的校准性，受试者曲线显示良好的预测能力。结论:本研究构建的nomogram结合了年龄、餐后2 h血糖、糖化血红蛋白、D2聚体、血红蛋白、C反应蛋白、碱性磷酸酶、谷草转氨酶，可以方便准确地对糖尿病合并深静脉血栓的风险预测。
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