2型糖尿病发病风险预测模型常用评价方法

目的 建立并最优化糖尿病2年发病风险预测模型,为预测模型的构建与优化提供分析框架.方法 本研究数据来自2011-2012年北京市房山区心脑血管疾病慢性病队列调查,于2014年进行随访调查.问卷调查一般人口学特征、生活方式和疾病情况;并进行体格检查和实验室测定.排除基线调查为糖尿病的患者,最终纳入3 127名符合条件的研究对象.采用logistic回归建立糖尿病2年发病风险预测模型,调整原始模型参数构建新模型1、2、3,从整体表现、区分度、校准度3个方面评价模型预测性能,确定最优模型.绘制决策分析曲线评价最优模型净收益.采用R 3.6.1软件进行x2检验.结果 研究人群的糖尿病2年发病率为5.98％.建立的原始模型参数包括吸烟、降脂药使用史、口服葡萄糖耐量试验后2h血糖、空腹血糖与体质指数共5个变量.新模型1在原始模型基础上纳入糖尿病家族史变量,与原始模型相比,预测能力改善最大为最优模型,净重新分类指数为0.044(95％CI:0.004～0.084),决定系数为0.325,Brier得分为0.046,受试者工作特征曲线的曲线下面积为0.880 (95％CI:0.856～0.903),在最优切点处的灵敏度为85.0％,特异度为79.4％;Hosmer-Lemeshow检验无统计学意义(P＞0.05);内部验证曲线下面积为0.875(95％CI:0.870～0.879).决策曲线分析结果显示,原始模型和最优模型的净收益均高于全人群策略,但二者净收益无较大差异.结论 净重新分类指数可有效评估模型的改进程度,建议研究者在模型构建过程中选取恰当的指标或方法综合评估模型的性能,优化模型的预测能力.