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目的 建立中西医结合的糖尿病肾脏病(DKD)进展预测量表,以期为临床提供简便可靠的DKD进展预测方法.方法 将纳入的DKD患者按照分期标准分为微量蛋白尿期258例和显性蛋白尿期234例.比较2组基本信息、测量指标、实验室指标和中医证候要素分布,采用多因素Logis-tic回归筛选危险因素,得到以西医指标和中医证素为变量的回归方程,运用决策树分类法,将方程中的连续型变量转换为分类变量,建立DKD进展预测量表.重新纳入76例DKD微量蛋白尿期患者,根据实际病情进展情况对预测量表进行验证.结果 多因素Logistic回归显示:收缩压(OR=1.021,P=0.022)、白蛋白(OR=0.888,P=0.000)、血肌酐(OR=1.010,P=0.000)、血尿酸(OR=1.004,P=0.000)、阳虚证(OR=1.793,P=0.006)与DKD微量蛋白尿期向显性蛋白尿期进展独立相关.量表总分86分,诊断阈值42分.受试者工作曲线(ROC)曲线下面积为0.852,小样本验证显示灵敏度60

作者:柳红芳;姜旻

来源:北京中医药大学学报 2018 年 41卷 5期

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作者:
柳红芳;姜旻
来源:
北京中医药大学学报 2018 年 41卷 5期
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糖尿病肾脏病 进展 预测 量表 diabetic kidney disease progress prediction scale
目的 建立中西医结合的糖尿病肾脏病(DKD)进展预测量表,以期为临床提供简便可靠的DKD进展预测方法.方法 将纳入的DKD患者按照分期标准分为微量蛋白尿期258例和显性蛋白尿期234例.比较2组基本信息、测量指标、实验室指标和中医证候要素分布,采用多因素Logis-tic回归筛选危险因素,得到以西医指标和中医证素为变量的回归方程,运用决策树分类法,将方程中的连续型变量转换为分类变量,建立DKD进展预测量表.重新纳入76例DKD微量蛋白尿期患者,根据实际病情进展情况对预测量表进行验证.结果 多因素Logistic回归显示:收缩压(OR=1.021,P=0.022)、白蛋白(OR=0.888,P=0.000)、血肌酐(OR=1.010,P=0.000)、血尿酸(OR=1.004,P=0.000)、阳虚证(OR=1.793,P=0.006)与DKD微量蛋白尿期向显性蛋白尿期进展独立相关.量表总分86分,诊断阈值42分.受试者工作曲线(ROC)曲线下面积为0.852,小样本验证显示灵敏度60