1型糖尿病患者QTc间期延长风险的预测模型的建立与验证

作     者：黄昕 刘小宁 李佳昱 王洁 田利民 Huang Xin;Liu Xiaoning;Li Jiayu;Wang Jie;Tian Limin

作者机构：甘肃省人民医院内分泌科兰州730000 兰州大学公共卫生学院兰州730000 

出 版 物：《中华糖尿病杂志》 (CHINESE JOURNAL OF DIABETES MELLITUS)

年 卷 期：2024年第16卷第8期

页      面：849-856页

核心收录：

学科分类：1002[医学-临床医学] 100201[医学-内科学(含：心血管病、血液病、呼吸系病、消化系病、内分泌与代谢病、肾病、风湿病、传染病)] 10[医学] 

基　　金：甘肃省重大科技专项(22ZD6FA033) 

主　　题：糖尿病,1型 QTc间期 预测模型 

摘      要：目的探讨1型糖尿病(T1DM)患者QTc间期延长的影响因素,建立预测模型并进行验证。方法本研究为横断面研究。选取2016年1月至2023年10月在甘肃省人民医院内分泌科住院的568例T1DM患者为研究对象。根据12导联常规心电图检查中QTc间期水平,将研究对象分为QTc间期正常组(423例)和QTc间期延长组(145例),并收集患者的一般资料和实验室检测指标,包括T1DM病程、尿白蛋白/肌酐比值(UACR)、糖化血红蛋白(HbA_(1c))、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、血肌酐(Scr)、左心室射血分数(LVEF),以及是否合并糖尿病周围神经病变(DPN)等。应用LASSO回归优化筛选变量,通过多因素logistic回归分析构建T1DM患者发生QTc间期延长风险的列线图模型。使用1000次增强Bootstrap法对模型进行内部验证,分别采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线、临床决策曲线(DCA)和临床影响曲线(CIC)综合评估模型的预测价值、校准度和临床实用性。结果应用LASSO回归分析筛选出7个预测变量,包括T1DM病程、UACR、HbA_(1c)、LVEF、DPN、HDL-C及Scr。多因素logistic回归分析进一步显示,T1DM病程≥10年(OR=4.951)、UACR300 mg/g(OR=1.759)、HbA_(1c)≥7%(OR=7.988)、LVEF≤50%(OR=8.501)、DPN(OR=1.708)、HDL-C(OR=0.198)是T1DM患者发生QTc间期延长的影响因素(均P0.05)。建立的预测模型内部验证结果显示,模型拟合度良好,ROC曲线下面积为0.822(95%CI 0.786~0.858),预测结果接近于实际。DCA显示,在0~0.8的阈值区间具有最大效益。CIC表明,预测模型可以在阈值概率范围内有效区分出QTc间期发生延长的高危患者。结论包含6个预测变量(T1DM病程、UACR、HbA_(1c)、LVEF、DPN、HDL-C)的列线图预测模型可用于预测T1DM患者发生QTc间期延长的风险,对早期甄别这类高风险人群具有一定的临床意义。