目的 利用LASSO回归联合贝叶斯网络分析方法,构建基于舌象的糖尿病足风险预测模型.方法 采集2019年1月至2020年10月在天津中医药大学第二附属医院就诊的2型糖尿病和糖尿病足患者的临床资料,纳入分析变量27个,包括年龄、性别、体重指数(BMI)、吸烟、学历、淡红舌、淡白舌、红绛舌、淡紫舌、暗红舌、舌尖红、胖舌、舌边红、瘦舌、点刺、齿痕、裂纹、薄苔、白苔、黄苔、少苔、剥苔、滑苔、厚苔、腻苔、空腹血糖、餐后2小时血糖.采用Logistic单因素分析计算舌象相关变量未校正OR值(cOR值),通过LASSO回归筛选出与糖尿病足发生显著相关的影响因素,再采用贝叶斯网络分析描述变量间的相互作用并进行推理,最后对模型预测效能进行评价.结果 共纳入糖尿病足患者293例(糖足组),2型糖尿病患者4430例(糖尿病组).两组患者年龄、BMI、性别、吸烟、学历分布比较差异有统计学意义(P＜0.05),空腹血糖与餐后2小时血糖水平比较差异无统计学意义(P＞0.05).Logistic单因素分析显示,淡紫舌(cOR值1.956)、瘦舌(cOR值4.315)的糖尿病患者发生糖尿病足的风险增加.LASSO回归筛选出与糖尿病足发生相关性最显著的6个变量为瘦舌、吸烟、暗红舌、腻苔、厚苔、白苔,贝叶斯网络模型发现瘦舌、暗红舌、腻苔、厚苔、白苔与糖尿病足有直接联系,
作者：田之魁；张鑫海；孙璇；王东军；关媛媛；张朝晖；王泓午
来源：中医杂志 2022 年 63卷 19期
