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目的 分析影响1型糖尿病患者白蛋白尿的危险因素,筛查1型糖尿病肾病高风险人群,以期指导早期防治.方法 采用横断面回顾性研究的方法,收集中山大学附属第三医院2008年至2015年394例1型糖尿病患者的临床资料,根据尿白蛋白量分为无白蛋白尿组(299例)、微量白蛋白尿组(73例)和大量白蛋白尿组(22例).使用分类树模型分析筛选尿白蛋白量的相关危险因素,通过结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3层,10个结点,从27个预测变量中筛选出4个重要解释变量包括:糖尿病视网膜病变、纤维蛋白原(Fib)、腰臀比、红细胞分布宽度(RDW).糖尿病视网膜病变是糖尿病白蛋白尿的重要危险因素.糖尿病视网膜病变合并腰臀比> 0.82者出现大量白蛋白尿的概率为43.8%;糖尿病视网膜病变合并RDW> 0.14者,有88.9%的概率出现大量白蛋白尿.结论 糖尿病视网膜病变是1型糖尿病白蛋白尿的重要的危险因素.

作者:赵文波;司美君;李慧群;甘周庆;娄探奇

来源:中华肾脏病杂志 2017 年 33卷 9期

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作者:
赵文波;司美君;李慧群;甘周庆;娄探奇
来源:
中华肾脏病杂志 2017 年 33卷 9期
标签:
1型糖尿病 白蛋白尿 因素分析,统计学 分类树模型 Type 1 diabetes Proteinuria Influence factors,statistics Classification tree model
目的 分析影响1型糖尿病患者白蛋白尿的危险因素,筛查1型糖尿病肾病高风险人群,以期指导早期防治.方法 采用横断面回顾性研究的方法,收集中山大学附属第三医院2008年至2015年394例1型糖尿病患者的临床资料,根据尿白蛋白量分为无白蛋白尿组(299例)、微量白蛋白尿组(73例)和大量白蛋白尿组(22例).使用分类树模型分析筛选尿白蛋白量的相关危险因素,通过结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3层,10个结点,从27个预测变量中筛选出4个重要解释变量包括:糖尿病视网膜病变、纤维蛋白原(Fib)、腰臀比、红细胞分布宽度(RDW).糖尿病视网膜病变是糖尿病白蛋白尿的重要危险因素.糖尿病视网膜病变合并腰臀比> 0.82者出现大量白蛋白尿的概率为43.8%;糖尿病视网膜病变合并RDW> 0.14者,有88.9%的概率出现大量白蛋白尿.结论 糖尿病视网膜病变是1型糖尿病白蛋白尿的重要的危险因素.