基于少数类样本合成过抽样技术算法2型糖尿病合并周围神经病变风险预警模型构建

目的探讨2型糖尿病合并周围神经病变的危险因素,并基于少数类样本合成过抽样技术(SMOTE)算法构建2型糖尿病合并周围神经病变的风险预警模型。方法选取自2020年1月至2021年12月芜湖市第二人民医院收治的205例2型糖尿病患者为研究对象。根据周围神经病变发生情况将患者分为周围神经病变组(n=70)和无周围神经病变组(n=135)。收集并记录患者的年龄、性别、病程、居住地、婚姻状态、体质量指数、文化程度、饮酒史、吸烟史、糖化血红蛋白、高血压、空腹血糖及合并糖尿病视网膜病变(DR)等资料。采用Logistic回归分析筛选2型糖尿病合并周围神经病变的危险因素,应用SMOTE算法构建2型糖尿病合并周围神经病变的预警模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线对预警模型的预测效能进行分析。结果Logistic回归分析结果显示,年龄、病程、婚姻状态、体质量指数、文化程度、糖化血红蛋白、高血压及合并DR是2型糖尿病合并周围神经病变的危险因素(P<0.05)。原始预警模Logit(P_(1))H-L检验结果(决定系数R^(2)=0.352,P=0.328),提示Logistic回归模型的拟合度良好。基于SMOTE算法的预警模型Logit(P_(2))H-L检验结果(决定系数R^(2)=0.371,P=0.635),提示基于SMOTE算法的预警模型拟合度良好。原始预警模型的ROC曲线下面积为0.809,基于SMOTE算法的预警模型的ROC曲线下面积为0.927。结论年龄、病程、婚姻状态、体质量指数、文化程度、糖化血红蛋白、高血压及合并DR是2型糖尿病合并周围神经病变的危险因素,基于SMOTE算法的预警模型能够对2型糖尿病合并周围神经病变进行准确预测,可帮助临床制定周围神经病变的相关防治对策。     

维生素D、淋巴细胞亚群与2型糖尿病患者颈动脉斑块的相关性研究

目的:探究2型糖尿病(T2DM)患者并发颈动脉斑块与维生素D水平以及T细胞亚群水平的相关性。方法:收集并测定41例住院的T2DM患者一般临床和生化指标、总25羟维生素D[25(OH)D]水平以及淋巴细胞亚群水平，采用颈动脉彩超测量有无颈动脉斑块形成，并根据有无斑块分为斑块组(24例)和对照组(17例)。结果:斑块组患者年龄大于对照组(P<0.05),总25(OH)D水平和CD3⁺CD4⁺ T细胞比例均低于对照组(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示，总25(OH)D水平(OR=1.176,95%CI:1.011～1.368)及CD3⁺CD4⁺ T细胞比例低(OR=1.129,95%CI:1.007～1.266)是颈动脉斑块形成的独立危险因素(P<0.05)。结论:总25(OH)D水平低是T2DM患者颈动脉斑块形成的独立危险因素，可作为颈动脉斑块的预测指标。