糖尿病是21世纪以来全球发病率增长最快的疾病，已经成为全球的负担，到年预测将会有5亿万糖尿病患者2。终末期肾病（end-stagerenaldisease，ESRD）在糖尿病患者的发病风险是非糖尿病的10倍以上2，也是糖尿病主要的死亡原因之一。一旦发生ESRD，其病情不可逆转且严重影响患者生活质量，因此，预防糖尿病肾病发展成ESRD是糖尿病防控的主要目标之一。在早期有效识别ESRD的高危患者并给与相应的治疗和干预至关重要。
目前预测ESRD的模型主要以西方人群数据为建模基础，而研究显示亚裔人种糖尿病肾病发生率高于西方人群，因此基于人种区分的ESRD风险预测模型在预防和治疗过程中显得尤为重要。虽然目前中国人群的ESRD预测模型有三个，但随访时间偏短（8.3年、5年、2.9年）3-5，且其中两个模型的病人来源于二级以上医疗机构。ESRD进展缓慢，基于二级以上医疗机构的数据模型可能不适用于社区；另一方面，社区医疗患者更需要基于社区医疗数据的长期预测模型。本研究旨在为中国社区医疗机构建立2型糖尿病患者ESRD10年风险预测模型，并生成可直接被社区医疗机构应用的ESRD风险预测列线图1。（若想进一步了解列线图的理论基础，请参考文章“列线图助力你的paper乘风破浪——让回归分析的结果”活“起来”）研究方法该研究入选了年1月1日至12月31医院管理局临床管理系统中被诊断为2型糖尿病的成人患者例，排除了合并冠心病、心衰、卒中和终末期肾病的患者，随访10年，观察ESRD、CVD或死亡在10年内的发生风险。随机选择三分之二的病例参数作为建立预测模型的推导队列，余下三分之一为验证队列，用于验证模型的信度和精度（图1）。研究筛选潜在的临床参数作为预测指标，根据不同的临床指标，通过Cox比例风险回归模型建立3个ERSD风险预测模型（表1），分析各个潜在指标与ESRD的相关性；另外，使用一致性指数（Harrell’sC-index）、重分类改善指数（NetReclassificationImprovement，NRI）和综合判别改善指数（IntegratedDiscriminationImprovement，IDI)验证模型的预测准确度。最后，基于性别分析潜在变量的相对重要指数（RelativeImportanceofVariables，RIV)，选择最重要的临床指标绘制生成ERSD10年风险预测列线图。图1研究方法和流程表1各个模型所包含的参数
研究结果ESRD10年累积发生风险例2型糖尿病患者，男性占55.2%，平均年龄64.5岁，随访期限平均9.75年。ESRD10年累积发生风险为6.0%（女性5.9%，男性6.1%），ESRD发生率为6.9人/人/年，该结果与其他中国人群结果相类似，但是均高于西方人群。
预测指标不管男性还是女性，有意义的ESRD预测指标包括模型1的年龄、糖尿病病程、SBP、DBP、TG、HbA1c、UACR、eGFR；模型2的SBP变异性、HbA1c变异性，病程、HbA1c、Ln(UACR+1)、eGFR的二次方项，SBPSD、HbA1cSD、UACR及eGFR与年龄的交互项；以及模型3的胰岛素使用和口服药物的种类。另外，女性的TC和HDL-C以及男性的吸烟状态亦是ESRD的预测因素。预测模型的精度比较模型2的预测精度显著高于模型1，(Harrell’sC女/男:0./0.VS0./0.，p0.05;NRIp0.05;IDIp0.05);模型3Harrell’sC女/男=0./0.，与模型2相比无统计学意义（Harrell’sC:p0.05;NRIp0.05;IDIp0.05）。研究选择模型2作为ESRD风险预测模型（表2）。表2ESRD10年风险预测模型（模型2）预测变量的筛选结合Harrell’sC值以及RIV，将各个临床指标对ESRD预测的重要性进行排序，女性为：年龄、eGFR、UACR、糖尿病病程、SBP、HbA1c、TG、DBP、WHR、TC/HDL-C；男性为：eGFR、UACR、SBP、HbA1c、年龄、DBP、糖尿病病程、吸烟、TG（表3），其中eGFR及UACR是众多变量中最重要的两个指标。根据预测指标的临床相关性和统计学意义，在男性和女性中均选择了年龄、eGFR、UACR、SBP、HbA1c（女性增加糖尿病病程），作为ESRD风险预测列线图的变量。表3各个预测指标RIV和Harrell’sC值
RIV结合Harrell’sC值对预测因子进行排序。RIV的数值在0-1之间，数值越高预示其作为预测因子越重要；Harrell‘sC用于判断各种模型的预测能力与实际结果的符合程度，其值介于0.5-1.0之间，数值越大说明预测精度越高。
ESRD10年风险计算女性和男性糖尿病患者ESRD10年风险预测列线图见图2和图3。ESRD风险计算方法：（1）根据性别所对应的列线图，取得各个变量的分数值；（2）将各个变量的分数相加，算出总分；（3）取得总分所对应的ESRD10年发生风险。图2女性糖尿病患者ESRD10年风险预测列线图图3男性糖尿病患者ESRD10年风险预测列线图研究结论该研究使用临床常用的指标建立了中国糖尿病人群ESRD10年风险预测模型，预测精度接近90%。ESRD风险预测列线图适合在基层诊疗机构广泛使用，有助于指导临床决策的制定，同时可以改善患者的治疗依从性。参考文献1.DiabetesObesMetab.;1–13.PMID:
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《文献速递》介绍：
诺和诺德医学事务团队长期