Sci Rep:中国中医科学院西苑医院刘玥主任医师团队构建国际首个PCI术后新发糖尿病风险预测模型

2024-06-20 论道心血管 论道心血管

该研究基于大型多中心真实世界数据库,筛选NODAP的影响因素,建立了NODAP预测模型与危险分层,进行内部和外部验证,并将模型转化为网页风险评分工具,有助于临床早期准确地识别出NODAP高风险人群。

已有广泛的证据表明,合并先前已知的2型糖尿病(T2DM)可致PCI术后预后不良。但是,PCI术后新发糖尿病(New-Onset Diabetes After Percutaneous Coronary Intervention, NODAP)在临床中却未被足够重视。NODAP可显著增加PCI术后死亡率及不良心脏事件风险,因此早期对NODAP风险进行评估和预测,尽早合理控制危险因素,对于优化PCI患者的术后管理至关重要。目前既有的T2DM风险预测模型虽然能够一定程度辅助NODAP预测,但行PCI术患者病情和用药方案更为复杂,与既往模型纳入人群存在较大差异,传统T2DM危险因素在NODAP发生中的影响尚不明确,尚无针对性的NODAP风险预测模型被建立。

2024年6月13日,中国中医科学院西苑医院刘玥主任医师团队在Scientific Reports上发表了题为“Development, validation and visualization of a web‑based nomogram for predicting risk of new‑onset diabetes after percutaneous coronary intervention”的研究论文。该研究基于大型多中心真实世界数据库,筛选NODAP的影响因素,建立了NODAP预测模型与危险分层,进行内部和外部验证,并将模型转化为网页风险评分工具,有助于临床早期准确地识别出NODAP高风险人群,为冠心病患者PCI术后优化管理提供临床证据。

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该研究的临床数据来源于由中国中医药循证医学中心的大型、多中心、中西医、真实世界数据库:中国中医药循证数据库。首先回顾性纳入数据库中符合纳排标准的NODAP和非NODAP患者2698例,其中1791例被分配到训练队列,907例被分配到外部验证队列。NODAP定义为:PCI术前无,在PCI术后任意时间出现(1)空腹血糖(FPG)≥7.0 mmol/L;(2)随机血糖≥11.1 mmol/L;(3)糖化血红蛋白(HbA1c)≥6.5%;(4)使用ICD-10编码的 “2型糖尿病”诊断;或(5)正在接受降糖药物治疗的任一情况。

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收集以上患者的临床资料,通过前期文献调研及缺失变量剔除,共纳入27个变量进入筛选过程。基于训练队列进行变量筛选,对候选变量先后进行LASSO回归和多因素Logistic逐步回归,结果显示5个变量与NODAP发生显著相关,分别是空腹血糖(FPG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、高血压病史、糖尿病家族史和利尿剂使用。

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基于以上5个变量构建NODAP预测模型列线图,列线图中各变量对应一个线段,其长度代表对NODAP的影响权重。变量结果对应不同分值,总分为各变量分值之和。

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利用内部验证和外部验证队列分别对上述模型进行内外部验证,采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线、Hosmer-Lemeshow检验、决策分析(DCA)曲线分别从区分度、校准度和临床获益3个方面评价模型的区分度、校准度和临床实用性。结果显示,预测模型在训练队列(AUC= 0.7535)、内部验证队列(AUC=0.7361)和外部验证队列(AUC=0.7086)均显示出较好的区分度。校准曲线接近理想曲线,显示模型具有较好的校准度。Hosmer-Lemeshow检验结果显示,训练队列(c2=41.684, P =0.060)、内部验证队列(c2=31.753, P =0.331)和外部验证队列(c2=37.589, P =0.132)的预测概率与观测概率均具有很好的一致性。DCA曲线显示模型具有较强的临床实用性。

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为了更精确地指导临床治疗,研究进一步完善NODAP的风险分层。首先基于模型计算训练队列患者的风险分值,根据分值分布规律确定风险截断值,再比较不同风险分层下全部队列患者的累计发病率差异,结果显示该分层可将不同风险的NODAP患者准确区分。因此在列线图中增加风险分层系统,从而在临床中划分低、中、高危NODAP患者。

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为了便于临床使用,研究团队还构建了免费访问的网页风险评分预测工具(https://mr.cscps.com.cn/wscoringtool/index.html),从而让临床医务工作者可以更方便快捷计算出预测结果,以更好的助力临床决策。

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综上,该研究构建并验证了一个直观、精确、个性化的NODAP风险预测模型及风险分层系统。该模型揭示了NODAP是遗传、代谢、药物等多因素共同作用的结果,提示临床医务工作者应提高对NODAP的重视程度,同时该模型可作为一种简易、实用的临床工具,协助临床医生早期识别出NODAP高风险人群,为积极防治NODAP提供参考。

中国中医科学院西苑医院硕士研究生朱梦梦、中国中医科学院医学实验中心博士后(原西苑医院心血管专业博士研究生)李逸雯为该文共同第一作者,中国中医科学院西苑医院刘玥主任医师为该文的独立通讯作者。本研究得到国家自然科学基金、中国中医药循证医学中心“业务研究室主任专项”等项目的资助。

原文链接:

https://doi.org/10.1038/s41598-024-64430-9

作者:论道心血管



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  1. 2024-06-20 梅斯管理员

    #2型糖尿病# #PCI术# #风险预测模型# #NODAP#

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