基于决策树分类模型的糖尿病肾病进展预测量表的研制

陈潇

doi:10.12259/j.issn.2095-610X.S20240816

基于决策树分类模型的糖尿病肾病进展预测量表的研制

doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20240816

陈潇

六盘水市第二人民医院内分泌科，贵州六盘水　553403

基金项目: 六盘水市科技计划基金资助项目（52020-2021-0-1-16）

详细信息

作者简介:
陈潇（1988～），女，贵州普安人，医学学士，主治医师，主要从事糖尿病防治及管理研究工作

中图分类号: R587.1
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出版历程
- 收稿日期: 2023-12-18
- 网络出版日期: 2024-06-26
- 刊出日期: 2024-08-25

Development of Predictive Scale for Diabetic Kidney Disease Progression Based on Decision Tree Classification Model

Xiao CHEN

Dept. of Endocrinology，The 2nd People’s Hospital of Liupanshui City，Liupanshui Guizhou 553403，China

摘要

摘要: 目的基于决策树分类模型建立糖尿病肾病（diabetic kidney disease，DKD）进展预测量表。方法回顾性收集六盘水市第二人民医院内分泌科2020年7月至2021年7月收治的308例糖尿病肾病患者作为研究对象，并将其分为微量蛋白尿组（n = 224）与显性蛋白尿组（n = 84）。对2组患者的人口学资料、既往基础病史等指标进行单因素和多因素Logistic回归分析，并运用决策树分类模型建立DKD进展预测量表。结果 308例研究对象中84例（27.27%）为显性蛋白尿，224例（72.73%）为微量蛋白尿。多因素Logistic回归分析显示收缩压（OR = 1.022，P = 0.003）和血肌酐（OR = 1.012，P < 0.001）和总蛋白水平（OR = 0.953，P = 0.003）是引起显性蛋白尿的独立风险因素。运用决策树分类模型建立预测量表，量表总分为60分，诊断阈值为33分，决策树模型ROC曲线面积（0.781）大于多因素Logistic回归（0.769），灵敏度为95.2%，特异度为78.9%。结论 DKD进展预测量表能够较准确的评估DKD进展，对于早期预测DKD进展具有较好的临床价值。
- 糖尿病肾病 /
- 决策树分类模型 /
- 进展 /
- 预测量表
Abstract: Objective To establish a diabetic kidney disease （DKD） progression prediction scale based on the decision tree classification model. Methods A retrospective analysis was conducted on 308 patients with diabetic kidney disease admitted to Department of Endocrinology, the Second People's Hospital of Liupanshui from July 2020 to July 2021. The patients were divided into two groups: microalbuminuria group （n = 224） and macroalbuminuria group （n = 84）. Univariate and multivariate Logistic regression analysis were performed on demographic data, past medical history and other indicators of the two groups of patients, and a DKD progression prediction scale was established using the decision tree classification model. Results Among the 308 subjects, 84 （27.27%） had macroalbuminuria and 224 （72.73%） had microalbuminuria. Multivariate Logistic regression analysis showed that systolic blood pressure （OR = 1.022, P = 0.003） and serum creatinine （OR = 1.012, P < 0.001） and total protein levels （OR = 0.953, P = 0.003） were risk factors for macroalbuminuria. The decision tree classification model was used to establish a prediction scale with a total score of 60 points and a diagnostic threshold of 33 points. The area under the ROC curve of the decision tree model （0.781） was greater than that of the multivariate logistic regression model （0.769）. The sensitivity was 95.2% and the specificity was 78.9%. Conclusion DKD progression prediction scale can accurately assess the progression of DKD and has good clinical value for the early prediction of DKD progression.
- Diabetic kidney disease /
- Decision tree classification model /
- Progress /
- Predictive scale

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图 1 样本显性蛋白尿筛查因素的决策树模型

注：0为微量蛋白尿组，1为显性蛋白尿组。

Figure 1. Decision tree model of dominant proteinuria screening factors

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图 3 ROC曲线

Figure 3. ROC curve

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表 1 研究对象一般特征[n（%）/（$\bar x \pm s $）/M（Q₂₅，Q₇₅）]

Table 1. Characteristics of participants [n（%）/（$\bar x \pm s $）/M（Q₂₅，Q₇₅）]

一般特征		n=308
性别	男	169 （54.87）
	女	139 （45.13%）
年龄（岁）		60.09±12.40
民族	汉族	303 （98.38）
	少数民族	5 （1.62）
BMI（kg/m²）		23.87±4.04
婚育史	有	303 （98.38）
	无	5 （1.62）
文化程度	初中及以上	134 （43.51）
	初中以下	174 （56.49）
吸烟	是	114 （37.01）
	否	194 （62.99）
饮酒	是	78 （25.32）
	否	230 （74.68）
糖尿病家族史	是	27 （8.77）
	否	281 （91.23）
糖尿病病程（a）		6.00 （2.00，10.00）
高血压病史	是	137 （44.48）
	否	171 （55.52）
高血压病程（a）		2.00 （0.00，4.00）
高血脂	是	40 （12.99）
	否	268 （87.01）
高尿酸	是	23 （7.47）
	否	285 （92.53）
冠心病	是	15 （4.87）
	否	293 （95.13）
脑血管病史	是	48 （15.58）
	否	260 （84.42）

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表 2 2组间一般特征比较[n（%）/（$\bar x \pm s $）/M（Q₂₅，Q₇₅）]

Table 2. Comparison of characteristics between the two groups [n（%）/（$\bar x \pm s $）/M（Q₂₅，Q₇₅）]

一般特征		微量蛋白尿组（n=224）	显性蛋白尿组（n=84）	t/χ²/Z	P
性别	男	128 （57.14）	41 （48.81）	1.712	0.194
	女	96 （42.86）	43 （51.19）
年龄（岁）		60.06±12.75	60.17±11.46	−0.071	0.945
汉族	汉族	221 （98.66）	82 （97.62）	0.422	0.523
	少数民族	3 （1.34）	2 （2.38）
BMI（kg/m²）		23.86±4.16	23.89±3.74	−0.056	0.945
婚育史	有	220 （98.21）	83 （98.81）	0.144	0.713
	无	4 （1.79）	1 （1.19）
文化程度	初中及以上	101 （45.09）	33 （39.29）	0.842	0.366
	初中以下	123 （54.91）	51 （60.71）
吸烟	是	84 （37.50）	30 （35.71）	0.084	0.777
	否	140 （62.50）	54 （64.29）
饮酒	是	58 （25.89）	20 （23.81）	0.145	0.716
	否	166 （74.11）	64 （76.19）
糖尿病家族史	是	21 （9.38）	6 （7.14）	0.385	0.544
	否	203 （90.63）	78 （92.86）
糖尿病病程（a）		5.00 （1.00，10.00）	8.00 （3.00，14.50）	−3.877	<0.001^*
高血压病史	是	93 （41.52）	44 （52.38）	2.922	0.088
	否	131 （58.48）	40 （47.62）
高血压病程（a）		0.00 （0.00，4.50）	0.03 （0.00，4.00）	−0.863	0.392
高血脂	是	33 （14.73）	7 （8.33）	2.214	0.147
	否	191 （85.27）	77 （91.67）
高尿酸	是	17 （7.59）	6 （7.14）	0.022	0.893
	否	207 （92.41）	78 （92.86）
冠心病	是	9 （4.02）	6 （7.14）	1.294	0.262
	否	215 （95.98）	78 （92.86）
脑血管病史	是	33 （14.73）	15 （17.86）	0.457	0.502
	否	191 （85.27）	69 （82.14）
^*P < 0.05。

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表 3 2组临床指标的差异性分析[$\bar x \pm s $/M（Q₂₅，Q₇₅）]

Table 3. Difference analysis of clinical indexes between the two groups [$\bar x \pm s $/M（Q₂₅，Q₇₅）]

临床指标	微量蛋白尿组（n=224）	显性蛋白尿组（n=84）	Z/t	P
收缩压（mmHg）	129.96±17.67	139.96±24.24	−3.984	<0.001^*
舒张压（mmHg）	78.22±10.77	80.98±13.59	−1.852	0.065
总蛋白（g/L）	66.83±8.74	61.72±9.08	4.511	<0.001^*
白蛋白（g/L）	42.05±25.87	37.07±11.10	1.713	0.089
空腹血糖（mmol/L）	11.65±4.54	10.45±3.97	2.142	0.033^*
餐后血糖（mmol/L）	18.86±6.06	16.64±5.04	3.001	0.003^*
空腹C肽（nmol/L）	1.96 （1.32，3.20）	2.03 （1.23，3.05）	0.863	0.394
餐后2hC肽（nmol/L）	3.28 （2.26，4.98）	3.76 （2.19，5.63）	−0.633	0.532
甘油三酯（mmol/L）	1.89 （1.23，2.96）	1.82 （1.24，2.72）	0.334	0.742
胆固醇（mmol/L）	4.61±1.25	4.77±1.43	−0.943	0.351
高密度脂蛋白（mmol/L）	1.20 （1.03，1.39）	1.26 （1.05，1.47）	−1.113	0.272
低密度脂蛋白（mmol/L）	3.08±1.05	3.20±1.19	−0.872	0.383
总胆红素（μmol/L）	13.55 （9.75，17.30）	8.90 （5.69，13.75）	5.842	<0.001^*
直接胆红（μmol/L）	4.01 （2.72，5.49）	2.39 （1.87，3.63）	5.873	<0.001^*
血红蛋白（g/L）	133.14±23.43	116.69±25.73	5.344	<0.001^*
糖化血红蛋白（%）	11.30 （9.52，13.42）	10.16 （8.37，13.16）	2.832	0.005^*
血尿酸（μmol/L）	345.37 （263.31，446.50）	391.50 （300.00，456.39）	−1.734	0.084
血肌酐（μmol/L）	67.99 （55.48，89.13）	101.20 （67.90，195.74）	−5.812	<0.001^*
胱抑素（mg/L）	0.38 （0.30，0.60）	0.66 （0.38，1.17）	−3.543	<0.001^*
肾小球滤过率[mL/（min·1.73 m²）]	96.17 （70.44，119.82）	60.78 （23.29，92.33）	5.984	<0.001^*
24h尿蛋白定量（g/24 h）	168.00 （100.00，300.00）	1188.00 （552.50，3877.50）	−9.547	<0.001^*
UACR（mg/g）	76.52 （47.95，110.90）	644.70 （473.30，972.95）	−13.411	<0.001^*
^*P < 0.05。

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表 4 多因素Logistic回归分析

Table 4. Multivariate Logistic regression analysis

变量	B	SE	Wald	df	P	OR	95%CI
收缩压	0.021	0.007	9.055	1	0.003^*	1.022	1.007	1.036
总蛋白	−0.048	0.016	8.538	1	0.003^*	0.953	0.923	0.984
血肌酐	0.012	0.003	20.835	1	<0.001^*	1.012	1.007	1.017
常量	−1.99	1.470	1.833	1	0.176	0.137
^*P < 0.05。

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表 5 风险筛查评分量表

Table 5. Risk screening rating scale

自变量	OR（95%CI）	权重	赋值
收缩压	1.022 （1.007，1.036）	10	0（≤110）；10（110～130）；20（>130）
总蛋白	0.953 （0.923，0.984）	10	10（≤52.7）；0（>52.7）
血肌酐	1.012 （1.007，1.017）	10	0（≤45.78）；10（45.78～96.20）；20（96.20～188.87）；20（>188.87）

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表 6 决策树模型和Logistic回归分析的比较

Table 6. Comparison of decision tree model and Logistic regression analysis

检验方法	AUC	SE	P	95%CI
Logistic回归	0.769	0.032	<0.001^*	0.705	0.832
决策树	0.781	0.030	<0.001^*	0.721	0.840
^*P < 0.05。

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目录

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[2]	熊煜欣, 杨莹. 糖尿病肾小管病研究进展, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20230920
[3]	赵玲, 钟洪玲, 高歆茹, 李妹, 毛婷婷, 李荣勇, 柯亭羽. SGLT-2抑制剂延缓糖尿病肾病进展的临床疗效, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20230527
[4]	曾怡, 廖云娟, 李颖, 何振坤. 达格列净治疗早期糖尿病肾病的疗效及对血清MCP-1、IL-6水平的影响, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20211218
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[20]	李梅蕊. PC-1基因多态性与2型糖尿病及糖尿病肾病的相关性研究, 昆明医科大学学报.

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陈潇（1988～），女，贵州普安人，医学学士，主治医师，主要从事糖尿病防治及管理研究工作