骨肉瘤预后个体化预测模型列线图的建立

 目的 通过对骨肉瘤患者的临床、病理学、影像学及随访资料进行预后因素分析,建立骨肉瘤预后预测模型列线图,并验证其准确度。方法 收集1998至2008年确诊且符合入组标准的235例骨肉瘤患者组成建模组,2009年的55例骨肉瘤患者组成验证组。单因素生存分析采用Kaplan-Meier法绘制生存曲线,Log-rank法进行统计学分析;应用Cox比例风险模型进行多因素分析,确定独立预后因子;然后应用R软件建立预测模型列线图,内部验证运用Bootstrap法,外部验证运用验证组,一致性指数（C-index）用来评价模型准确度,并绘制出列线图预测和实际观察的五年生存率校准曲线。结果 建模组和验证组五年总体生存率分别为46.1%±6.7%和61.8% ±12.9%。多因素分析结果显示,病理性骨折、入院时碱性磷酸酶水平、肿瘤大小、肿瘤分期和术后化疗次数是独立预后因素。校准曲线显示列线图预测与实际观察的五年生存率有很好的一致性。列线图预测五年生存率的C-index为0.74（95%CI,0.70~0.78）,明显高于Enneking分期系统。应用验证组进行外部验证,列线图、Enneking分期和美国癌症联合委员会（AJCC）分期系统的C-index分别为0.71、0.54和0.56,提示列线图比Enneking分期及AJCC分期的预后预测准确性更高。结论 成功建立的预测骨肉瘤患者总体生存列线图能实现个体化预测,且与其他预后预测系统相比更直观、准确。     

微乳头状膀胱癌患者预后模型的建立与内部验证

目的:探讨微乳头状膀胱癌(MPBC)患者预后的独立预测因素,并为其建立可以个体化预测预后的列线图模型。方法:回顾性分析SEER数据库中168例MPBC患者的临床资料,采用Kaplan-Meier法计算总体生存率(OS)和癌症特异性生存率(CSS),采用log-rank检验评价生存差异的显著性;采用Cox多因素回归分析确定CSS的独立预测因素,使用R软件整合所有具有独立预测意义的变量生成列线图,并采用Bootstrap法计算C-index、绘制校准曲线对模型进行内部验证。结果:年龄75岁、黑人患者、婚姻状况异常、T_3和T_4期、≥N_1期和M_1期是CSS的独立危险因素;术后盆腔淋巴结清扫是独立保护因素。预测模型可准确预测患者预后,且其区分度优于TNM分期系统(0.745 vs.0.652)。结论:本研究基于SEER数据库建立了国内外首个可以个体化预测MPBC患者预后的列线图模型;且经内部验证,其预测性能良好。列线图模型的建立将有助于设计临床试验并促进医患沟通。     

2型糖尿病住院女性患者尿失禁风险预测模型构建

目的 构建2型糖尿病住院女性患者尿失禁风险预测模型，为制订针对性的干预措施提供参考。 方法 通过系统文献回顾确定2型糖尿病住院女性患者尿失禁影响因素条目池，经专家咨询确定调查问卷，用于对536例2型糖尿病住院女性患者进行调查。通过Lasso回归分析筛选风险预测因子，在此基础上采用多因素logistic回归分析进一步探讨并建立列线图预测模型。使用Bootstrap重采法进行模型内部验证。 结果 腰围、运动年限、饮水量、尿道感染、慢性咳嗽、便秘、生殖系统手术、焦虑、糖尿病神经病变、糖化血红蛋白、血肌酐是2型糖尿病女性患者尿失禁的影响因素（均P＜0.05）。利用上述指标构建列线图模型，其预测2型糖尿病女性住院患者尿失禁发生的曲线下面积为0.893（95%CI：0.866～0.919），内部验证中曲线下面积为0.881。 结论 绘制的列线图模型具有良好的区分度和校准度，能直观、简洁地为2型糖尿病住院女性患者提供个体化的尿失禁风险预测。     

脐尿管癌生存的预测模型和改良分期系统的构建：基于SEER数据库的真实世界研究

目的:基于SEER数据库构建并验证脐尿管癌患者的预后列线图模型并建立改良的分期系统。方法:回顾性检索2010—2018年脐尿管癌患者的临床信息,将患者队列随机以6:4比例分配为训练队列和验证队列。在单因素、多因素Cox回归分析以及双向逐步回归分析的基础上,筛选出独立危险因素并建立列线图。分别采用C指数、受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线和曲线下面积(area under curve, AUC)值、校准曲线、决策曲线分析(decision curve analysis, DCA)来验证列线图预测准确性。最后使用患者新列线图的评分结合生存信息建立新的分期系统。结果:共筛选出413例患者,分为训练队列247例,验证队列166例。经单因素、多因素Cox回归分析和双向逐步回归分析后,确定年龄、N分期、M分期、Mayo分期及Sheldon分期为脐尿管癌的独立预后因素(P<0.05),其中Mayo分期与Sheldon分期二者呈线性相关,因此分别以二者为基础建立列线图预测模型,C指数分别为0.71±0.02、0.71±0.02。对于...     

肾上腺恶性肿瘤预测生存列线图的建立

目的:分析肾上腺恶性肿瘤患者的生存情况,构建模型并进行验证。方法:回顾性收集2014年8月—2021年12月就诊于山西白求恩医院的肾上腺恶性肿瘤患者,将患者按照7∶3的比例随机分为训练组和内部验证组。训练组用来模型构建,内部验证组用于验证模型准确度。另选取SEER数据库中肾上腺恶性肿瘤患者进行外部验证。通过单因素Cox回归与多因素Cox回归筛选独立影响因素,构建列线图,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线分析列线图的预测效能,采用C指数和Bootstrap自抽样法验证列线图的区分度和一致性。结果:影响总生存期(overall survival, OS)的独立影响因素包括：年龄校正卡尔森合并症指数(age-adjusted charlson comorbidity index, aCCI)、肿瘤直径、病理类型、手术治疗。疾病特异生存期(disease-specific survival, DSS)的独立影响因素包括：aCCI、肿瘤直径、病理类型、手术治疗。术后患者无病生存期(disease-free survival, D...     

基于Cox回归的Stanford B型主动脉夹层术后谵妄预测模型的构建

目的 开发适用于Stanford B型主动脉夹层患者术后的谵妄预测模型，为早期识别该人群的术后谵妄提供依据。 方法 回顾性纳入2019年1月至2021年3月559例Stanford B型主动脉夹层术后患者，应用Lasso回归选出与术后谵妄相关的预测变量，随后采用多变量Cox回归分析进一步探索术后谵妄的预测因素并构建列线图预测模型。采用自助法重抽样1 000次进行内部验证。 结果 术后谵妄的发生率为14.49%，基于5个预测因素［年龄≥60岁、晕厥、入住ICU、入院时中性粒细胞计数＞6.3×109/L、术后估计肾小球滤过率＜90 mL/（min·1.73 m2）］构建的列线图预测模型，C指数为0.774，在内部验证中为0.762。术后1 d、3 d和7 d的AUC分别为0.776、0.771和0.778，相应的校准图也显示了预测结果和实际观察之间的较好一致性。 结论 基于Cox回归分析以5个预测因素构建的列线图预测模型具有较好的风险预测价值，可帮助医护人员识别Stanford B型主动脉夹层患者术后谵妄风险，为临床工作中针对性地预防和干预术后谵妄提供借鉴。     

基于生物信息学探究肾细胞癌发病相关基因及联合指标预后列线图的构建

目的:基于生物信息学探索肾细胞癌发病相关基因,并联合临床指标构建可预测肾癌患者总生存期(overall survival,OS)联合指标预后列线图,为肾癌临床预后评估提供了有效的新方法。方法:基于基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)筛选差异表达基因并在TCGA数据库中进行验证并进行基于蛋白互作(protein-protein interaction,PPI)网络的模块建立。同时于TCGA数据库中利用Cox多因素分析筛选基因及肾癌预后相关性,采用Kaplan-Meier法计算OS,log-rank检验评价不同亚组生存差异的显著性;运用Cox单因素及多因素回归分析确定OS的独立预测因素,使用R软件整合所有具有独立预测意义的变量绘制可以个体化预测3年和5年OS的列线图,并采用Bootstrap法计算ROC曲线下面积(AUC)、绘制校准图对列线图进行内部验证。结果:通过GEO筛选出DEGs380个,在TCGA数据库汇中验证overlapping基因28个,与肾癌OS相关基因为SLC22A8及TNFAIP6(P0.05)。病理等级≥G_3、T_3和M_1期、SLC22A8基因表达值≥4.50、TNFAIP6基因表达值≥11.20是OS的独立危险因素。预测模型可准确预测患者预后,其预测3、5年OS的AUC分别为0.793和0.740,校准图显示列线图预测的3、5年OS分别与实际3、5年OS具有良好的一致性。结论:本研究通过大数据分析,发现了10个肾癌发病相关基因,并纳入预后评估的模型,建立了一种联合指标肾癌预后预测模型,为临床中肾癌患者的预后评估提供了一种有效的新方法。     

老年脓毒症患者继发慢性危重症风险预测模型构建与验证

目的 构建并验证老年脓毒症患者继发慢性危重症的风险预测模型，为医护人员早期识别并干预提供依据。方法 将来自MIMIC-Ⅳ数据库的5 527例老年脓毒症患者作为训练组，采用Lasso回归和logistic回归分析确定慢性危重症的影响因素并构建列线图风险预测模型。分别使用受试者工作特征曲线(ROC)、决策曲线分析和校准曲线对模型的区分度、临床实用性和校准度进行评估。回顾性收集合肥市1所三甲医院的134例老年脓毒症患者作为外部验证组进行验证。结果 年龄，入ICU 24 h内的呼吸频率、体温、红细胞比容、红细胞分布宽度、血尿素氮、乳酸、部分凝血活酶时间、有无机械通气和使用抗生素是老年脓毒症患者继发慢性危重症的影响因素(均P<0.05)。基于以上因素构建的列线图风险预测模型在训练组和外部验证组的ROC曲线下面积分别为0.733(95%CI:0.722～0.755)、0.817(95%CI:0.746～0.887)。决策曲线分析显示，当阈值概率在8%～99%时，模型有较好的临床效益；校准曲线显示，预测概率与实际概率接近，校准度较好。结论 构建的10个因素老年脓毒症患者慢性危重症风险预测列线图...     

卒中后抑郁风险列线图预测模型的构建及验证

目的 建立早期卒中后抑郁风险列线图预测模型,为临床医护人员筛查卒中后抑郁高危患者提供工具。 方法 对建模组259例卒中患者在卒中后第7~14天收集10项相关危险因素,于卒中后8~10周采用汉密尔顿抑郁量表和蒙哥马利抑郁量表测评卒中患者抑郁状况。利用χ2检验、Lasso回归及logistic回归筛选危险因素建立列线图预测模型,对模型进行内部及外部验证（验证组有82例患者）。 结果 卒中后抑郁检出率为39.38%;性别、婚姻状况、并存疾病数目、卒中部位、神经功能受损程度、日常生活活动能力是卒中后抑郁的独立危险因素（均P＜0.05）。基于上述6个独立危险因素建立的列线图预测模型具有较好的区分度（AUC值：内部验证为0.883,外部验证为0.849）和准确度（Hosmer-Lemeshow检验：内部验证χ2=7.939,P=0.439,外部验证χ2=3.538,P=0.896）;决策曲线分析显示预测模型曲线在大于10%的阈值概率区间具有临床实用价值。 结论 卒中患者发作后8~10周即有较高的卒中后抑郁发生率,构建的列线图模型能够有效预测早期卒中后抑郁风险,利于临床给予针对性干预。     

胸腺瘤患者预后列线图预测模型的建立和验证北大核心CSCD

目的探讨影响胸腺瘤切除术后患者预后的危险因素, 利用列线图建立胸腺瘤患者无进展生存预测模型。方法回顾性分析2010年1月至2019年12月期间在北京同仁医院行胸腺瘤切除术的267例患者的临床病历资料, 对可能影响无进展生存期(PFS)的相关因素进行单因素和多因素Cox回归分析, 利用筛选出的独立危险因素建立胸腺瘤切除术后患者PFS的列线图预测模型, 评价模型的预测能力。结果单因素Cox回归分析结果显示, 年龄、手术方式、切除完整程度、WHO病理分型、TNM分期、术后辅助治疗与胸腺瘤患者术后PFS显著相关(P<0.05)。多因素Cox回归分析结果显示, 仅年龄和TNM分期是影响胸腺瘤患者术后PFS的独立危险因素(P<0.05)。在此基础上建立的胸腺瘤患者预后的列线图预测模型的一致性指数(C-index)为0.866(95%CI:0.809~0.923), 该模型具有显著的预测效能。结论本研究建立并验证了基于年龄和TNM分期构建的列线图预测模型, 排除了其他临床病理因素对预后评估的干扰, 便于临床医师对胸腺瘤切除术后患者预后进行快速个体化评估。     

胸腺瘤患者预后列线图预测模型的建立和验证

目的探讨影响胸腺瘤切除术后患者预后的危险因素, 利用列线图建立胸腺瘤患者无进展生存预测模型。方法回顾性分析2010年1月至2019年12月期间在北京同仁医院行胸腺瘤切除术的267例患者的临床病历资料, 对可能影响无进展生存期(PFS)的相关因素进行单因素和多因素Cox回归分析, 利用筛选出的独立危险因素建立胸腺瘤切除术后患者PFS的列线图预测模型, 评价模型的预测能力。结果单因素Cox回归分析结果显示, 年龄、手术方式、切除完整程度、WHO病理分型、TNM分期、术后辅助治疗与胸腺瘤患者术后PFS显著相关(P<0.05)。多因素Cox回归分析结果显示, 仅年龄和TNM分期是影响胸腺瘤患者术后PFS的独立危险因素(P<0.05)。在此基础上建立的胸腺瘤患者预后的列线图预测模型的一致性指数(C-index)为0.866(95%CI:0.809～0.923), 该模型具有显著的预测效能。结论本研究建立并验证了基于年龄和TNM分期构建的列线图预测模型, 排除了其他临床病理因素对预后评估的干扰, 便于临床医师对胸腺瘤切除术后患者预后进行快速个体化评估。     

基于SEER数据库的弥漫型胃癌患者预后列线图模型构建及验证

目的：筛选弥漫型胃癌患者预后因素并构建预后列线图，并验证其预测准确性。方法 ：从SEER数据库收集2006—2018年病理诊断为弥漫型胃癌的2877例患者的临床病理特征，随机将患者分为训练队列（1439例）和验证队列（1438例）。利用单因素Log-rank及多因素COX分析筛选出独立预后因素并构建预后列线图，预测1、3、5年的总生存期（OS），使用一致性指数和校准曲线确定列线图预测的准确性和判别能力。结果：年龄、T、N、M、TNM、手术状态、化疗状态7个指标均是OS的独立预后因素（P<0.05），基于独立预后因素构建了1、3、5年OS的列线图。训练队列中列线图的c-指数为0.750(95%CI:0.734～0.766)，高于TNM分期系统0.658(95%CI:0.639～0.677)；验证队列列线图的c-指数为0.753(95%CI:0.737～0.769)，高于TNM分期系统0.679(95%CI:0.503～0.697)。校准曲线表明了列线图预测生存率与实际生存率具有良好的一致性。结论：预后列线图能够准确预测弥漫性胃癌患者预后，有助于临床医师对弥漫型胃癌患者进行个体化的预...     

消化道肿瘤患者输液港导管相关血流感染列线图模型构建

目的 分析与验证影响消化道肿瘤化疗患者输液港导管相关血流感染(CRBSI)的危险因素,为针对性干预提供参考.方法 回顾性收集573例植入静脉输液港的消化道肿瘤化疗患者为建模组,统计CRBSI发生率,通过单因素分析与多因素Logistic回归分析筛选影响CRBSI发生的危险因素,将危险因素纳入R软件建立CRBSI的列线图预测模型.前瞻性选取201例植入静脉输液港的消化道肿瘤化疗患者为验证组,对列线图预测模型进行外部验证.结果 建模组CRBSI发生率为10.82％,验证组发生率为12.94％.Logistic回归分析显示,卡氏评分(KPS)≤60分、胃肠外营养支持、糖尿病史、蝶形针每次使用时间是输液港CRBSI发生的危险因素(均P<0.01);基于筛选出的危险因素构建CRBSI的列线图预测模型,内部验证的ROC曲线下面积为0.865,外部验证的ROC曲线下面积为0.775.结论 影响消化道肿瘤化疗患者输液港CRBSI发生的独立危险因素包括患者身体健康状态、肠外营养、糖尿病史及蝶形针单次使用时间,基于这些危险因素构建的列线图模型具有良好的预测效能.医护人员应针对危险因素加强干预,以预防CRBSI的发生.     

在尿路结石患者中预测草酸钙结石列线图的建立与应用

目的建立和应用个性化的列线图模型,探讨列线图预测尿路结石患者中草酸钙结石的准确性及可行性。 方法回顾性分析2017年1月1日至2018年12月31日在中山大学附属第五医院接受手术治疗的298例泌尿系结石患者资料,以7∶3的比例随机分为建模组和验证组,基于建模组采用最小绝对值收敛和选择算子回归（Lasso）模型及多变量Logistic回归分析选择草酸钙结石的最佳预测特征,根据最佳预测特征以列线图的形式构建预测模型。通过C指数、校准曲线和决策曲线分别评估列线图的辨别力、校准和临床实用性,并基于验证组对外部验证进行评估。 结果在LASSO模型中选择的最佳预测特征包括结石位置、甘油三酯（TG）和尿比重（SG）。将以上最佳预测特征和性别、年龄一起建立列线图模型后,建模组和验证组的C指数分别为0.706、0.603,表明模型具有良好的辨别能力。校准曲线中标准曲线与预测校准曲线贴合良好,提示校正效果良好。决策曲线分析表明,在草酸钙结石可能性阈值为31%时使用该列线图可以在临床上获益。 结论本研究建立的列线图预测模型可有效预测草酸钙结石,有助于筛选和早期识别草酸钙尿路结石的高危患者,对泌尿科医师进行临床治疗决策可能有一定的指导意义。     

非转移性膀胱小细胞癌预后多因素分析及列线图的构建

目的探讨非转移性膀胱小细胞癌(BSCC)的独立预后因素,并建立可以个体化预测患者癌症特异性生存率(CSS)的列线图。方法回顾性分析SEER数据库中2004年至2016年确诊并登记的BSCC患者的临床病理资料,簇选后共纳入360例患者,应用Kaplan-Meier法计算患者的生存率并绘制生存曲线,Log-rank检验评价不同亚组生存差异的显著性,并根据Cox多因素分析结果,运用R软件绘制列线图。列线图的预测性能由校准图和ROC曲线下面积(AUC)进行内部验证。结果年龄>80岁、肿瘤最大径>5.0 cm及T4期是CSS的独立危险因素;术中盆腔淋巴结清扫、(术前或术后)辅助化疗或联合放化疗是独立保护因素。所建列线图预测确诊后1、3、5年CSS的预测精准度分别为0.79、0.72和0.71。结论基于SEER数据库,本研究确定了非转移性BSCC的独立预后因素,并建立了可以个体化预测非转移性BSCC患者预后的列线图,这将有助于设计临床试验和促进医患沟通。     

建立临床-影像学联合列线图模型早期识别TACE抵抗肝细胞癌

目的 建立预测TACE抵抗肝细胞癌(HCC)的临床-影像学联合列线图模型,评价其早期识别TACE抵抗HCC的价值。方法 回顾性分析218例接受TACE的HCC患者临床资料,以其中137例作为训练集,81例作为验证集。采用Cox风险回归模型,基于训练集临床及影像学资料筛选预测TACE抵抗HCC的独立因素;建立列线图模型,评价其判断训练集与验证集中TACE抵抗低、高危HCC患者中位总生存期(OS)的差异;并以校准曲线及决策曲线验证列线图模型的校准度及临床价值。结果 回归分析显示巴塞罗那临床肝癌(BCLC)分期、肿瘤最大径、边界及病灶数目是影响HCC患者中位OS的独立因素。列线图模型判断的训练集及验证集TACE抵抗低、高危HCC患者中位OS差异均有统计学意义(P均＜0.05)。校准曲线及决策曲线显示临床-影像学联合列线图模型校准度良好,可使患者净获益。结论 临床-影像学联合列线图预测模型可用于早期判别TACE抵抗HCC。     

结肠癌根治术后并发症的临床预测模型的构建与验证

目的 构建和验证预测结肠癌根治术后并发症的列线图。方法 从电子病历系统提取2019年1月～2021年6月在中山大学孙逸仙纪念医院行结肠癌根治术的患者相关资料进行回顾性分析。研究的主要结局指标是术后是否发生并发症。将符合入选标准的病例按照7:3的比例随机分为模型训练集和内部验证集，首先采用最小绝对收缩和选择算子回归即LASSO回归筛选出回归系数不为零的潜在影响因素，然后对筛选出的潜在影响因素进行多因素逐步回归，选择P<0.05的变量进一步构建预测模型并用列线图进行可视化展示。通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分析（DCA）分别评价模型的区分度、校准度和临床应用价值。结果 最终的列线图模型包括年龄、手术时间、术后是否入ICU和术前D-二聚体水平4个变量。训练集与内部验证集的受试者操作特征曲线下面积（AUC）分别为0.791(95%CI:0.771～0.801)和0.889(95%CI:0.873～0.899)。校准曲线和DCA曲线表明该模型具有良好的校准度和临床适用性。结论 本研究开发并验证了一种新的结肠癌根治术后并发症的预测模型，该模型只有4个预测因子，但预测性能较好。这种新型工具...     

类风湿关节炎患者躯体功能受限风险预测模型构建

目的 探讨类风湿关节炎患者躯体功能受限的危险因素，构建类风湿关节炎患者躯体功能受限风险预测列线图模型。方法 采取便利抽样选取湖北省9所三级甲等医院风湿免疫科的628例类风湿关节炎住院患者作为建模组，采用一般资料问卷、健康评估问卷-残疾指数（HAQ-DI）和医院焦虑抑郁量表（HADS）进行横断面调查。应用logistic回归模型分析类风湿关节炎患者躯体功能受限的危险因素，应用R软件构建预测类风湿关节炎患者躯体功能受限风险的列线图模型，并在88例患者中进行验证。结果 共508例类风湿关节炎患者存在躯体功能受限。logistic回归分析结果显示，民族、饮酒、疾病活动度评分、年龄、住院次数和焦虑评分是患者功能受限的风险因素。对列线图模型进行内部验证，ROC曲线下面积为0.811；校准曲线接近理想曲线；外部验证结果显示ROC曲线下面积为0.862。结论 构建的类风湿关节炎患者躯体功能受限风险预测模型具有较好的区分度和校准度，可个体化预测临床类风湿关节炎患者躯体功能受限风险，以便采取针对性干预措施。     

预测胆囊癌根治性切除术预后的列线图的构建及验证

目的 构建可有效预测胆囊癌根治性切除术患者预后的列线图。方法 从SEER（Surveillance,Epidemiology,and End Results Program）数据库提取2004-2013年共832例胆囊癌根治术后患者的回顾性临床病理资料,采用随机抽样法将数据分为训练集（n=608）和验证集（n=224）。使用Cox比例风险回归模型筛选影响预后的独立危险因素,通过训练集数据构建预测模型,基于列线图获得每例患者的综合生存概率得分。利用Bootstrap方法重复1 000次采样对训练集进行内部验证,然后利用验证集完成外部验证。一致性指数（C-index）及校正曲线用以评估模型的预测精度。结果 训练集的中位疾病相关生存（diseasespecific survival,DSS）时间为22.07个月,术后1、3、5年DSS率分别为67.6%、36.8%、29.2%。多因素分析提示,性别、年龄、分化程度、淋巴结转移、肿瘤直径、侵袭范围、远处转移是影响胆囊癌根治术后预后的独立危险因素（P < 0.05）。内部验证的C-index为0.76（95%CI 0.74～0.78）,术后5年DDS校正曲线提示在观察值与预测值之间有良好的一致性。本列线图的预测能力优于AJCC（American Joint Commissionon Cancer）分期（C-index 0.70,95%CI 0.67～0.73）,两组之间比较有统计学意义（P < 0.001)。结论 列线图模型可准确、直观地预测胆囊癌根治术后患者的生存概率。     

糖尿病足风险预测模型的构建与验证

目的 构建2型糖尿病患者糖尿病足风险预测模型，为医护人员识别高危患者并制订针对性干预方案提供参考。方法 回顾性收集2018年3月至2020年3月住院2型糖尿病患者的临床资料，使用LASSO回归和多因素logistic回归分析筛选糖尿病足发生的危险因素，建立2型糖尿病患者糖尿病足风险预测的列线图模型。计算C统计量评价模型的区分度，使用校准图和Brier分数评估模型的校准度。使用Bootstrap法进行内部验证，随后收集2020年4～12月住院2型糖尿病患者资料用于外部验证。结果 开发数据集共纳入1 527例患者，有319例(20.89%)患糖尿病足。最终9个预测因子进入模型：文化程度、溃疡史或截肢史、视网膜病变、是否注射胰岛素、震动感觉阈值、足背动脉搏动、足部皮肤异常变化、足部真菌感染和足部畸形。预测模型内部验证前后的C统计量分别为0.966和0.963,Brier分数分别为0.052和0.054,校准图中实际曲线和理想曲线重合度较好。外部验证数据集共纳入451例患者，有71例(15.74%)患糖尿病足。模型外部验证的C统计量为0.928,Brier分数为0.051,校准图显示模型的预测...