基于数据挖掘技术对2型糖尿病肾病进展的影响因素分析

作者：余萍; 刘欢; 李刚^*

来源：中南药学, 2021, 19(04): 741-745.

• 数据挖掘
• 2型糖尿病
• 糖尿病肾病
• 影响因素

目的研究影响2型糖尿病(T2DM)肾病进展的重要因素,为T2DM患者的个体化管理提供证据支持。方法对超过1年未监测血糖且未改变过用药方案的166名T2DM患者的数据进行分析,利用SPSS Modeler数据挖掘技术结合SAS统计,探究行为因素、药物因素、个体因素等与T2DM肾病进展的关系。结果选用CART、SVM、贝叶斯、QUEST、类神经网络,挖掘模型的整体准确性较好(测试集71.43%),ROC评估模型的性能优良。影响T2DM肾病进展的主要因素为降糖方案未调整时间、注射类降糖药种数、糖尿病病程、口服+注射联用降糖药物、口服降糖药种数,重要性分别为0.27、0.25、0.19、0.11、0.07。糖尿病病程≥3年且2年以上未调整用药方案患者,血糖控制率仅12.90%;未调整降糖方案时间<2年且糖尿病病程>5年的患者血糖开始出现控制不佳,血糖控制率仅18.68%。药物因素中重要性前5位分别为降糖药物种数、二甲双胍、赖脯胰岛素、西格列汀、甘精胰岛素,重要性分别为0.25、0.15、0.15、0.10、0.05。结论降糖方案未调整时间与糖尿病病程是T2DM肾病发生发展的重要影响因素,因此应加强血糖等监测,针对性地强化T2DM患者的血糖控制,进行精准化管理,延缓T2DM肾病的发生发展。

• 单位
  四川省医学科学院; 四川省交通运输厅公路局医院; 四川省人民医院