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目的:分析2型糖尿病出现微量白蛋白尿和大量白蛋白尿的相关影响因素,筛查糖尿病肾脏疾病(DKD)高风险人群.方法:收集本院2008年~2015年的1 176例2型糖尿病临床资料,据尿白蛋白水平分为无白蛋白尿组(729例)、微量白蛋白尿组(274例)和大量白蛋白尿组(173例).使用分类树模型进行不同蛋白尿分期相关影响因素分析,通过节点增益分析筛选微量和大量白蛋白尿的高风险人群.结果:建立的分类树模型共包括5层,31个节点,从27个预测变量中筛选到5个重要解释变量:CysC、Fib、收缩压、糖尿病视网膜病变、糖尿病病程;CysC水平是DKD重要的影响因素.结论:分类树模型能有效筛选并分析不同白蛋白尿水平相关影响因素,并识别高风险人群特征,有利于早期防治.

作者:赵文波;甘周庆;韩炜明;廖志波;刘迅;娄探奇

来源:中国中西医结合肾病杂志 2018 年 19卷 1期

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作者:
赵文波;甘周庆;韩炜明;廖志波;刘迅;娄探奇
来源:
中国中西医结合肾病杂志 2018 年 19卷 1期
标签:
糖尿病肾脏疾病 分类树模型 影响因素 风险人群
目的:分析2型糖尿病出现微量白蛋白尿和大量白蛋白尿的相关影响因素,筛查糖尿病肾脏疾病(DKD)高风险人群.方法:收集本院2008年~2015年的1 176例2型糖尿病临床资料,据尿白蛋白水平分为无白蛋白尿组(729例)、微量白蛋白尿组(274例)和大量白蛋白尿组(173例).使用分类树模型进行不同蛋白尿分期相关影响因素分析,通过节点增益分析筛选微量和大量白蛋白尿的高风险人群.结果:建立的分类树模型共包括5层,31个节点,从27个预测变量中筛选到5个重要解释变量:CysC、Fib、收缩压、糖尿病视网膜病变、糖尿病病程;CysC水平是DKD重要的影响因素.结论:分类树模型能有效筛选并分析不同白蛋白尿水平相关影响因素,并识别高风险人群特征,有利于早期防治.