基于Nomogram对男性痛风患病风险预测模型的构建及验证

作者：陈昱名; 蒋坪飞; 刘璐; 何爽; 夏依代·图尔荪; 李珍珍; 苗蕾^*

来源：中华内分泌代谢杂志, 2023, 39(04).

• 痛风
• LASSO回归
• 列线图
• 风险模型

目的探讨痛风的危险因素及建立预测痛风发病风险的列线图模型。方法选取2018年至2020年新疆医科大学附属中医医院、新疆维吾尔自治区人民医院、新疆医科大学第一附属医院就诊的1 032例汉族男性为研究对象, 采用简单随机抽样方法按7∶3比例分为训练集(722例)和验证集(310例)。收集受试者的一般资料和生化指标。收集的资料用于评估痛风患病的风险。使用RStudio软件, 用LASSO回归分析来筛选最佳预测因子, 引入从LASSO回归筛选出的预测因子, 构建预测痛风风险列线图模型, 采用受试者工作特征(ROC)曲线, Hosmer-Lemeshow检验评估列线图模型的区分度和校准度。最后采用rmda程序包进行决策曲线分析(DCA), 以在验证数据中评估模型的临床实用性。结果年龄、尿酸、体重指数、总胆固醇、腰臀比是痛风的危险因素(P<0.05)。基于上述5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:训练集验证为0.923, 验证集验证为0.922)和准确度(Hosmer-Lemeshow检验:验证集验证P>0.05);决策曲线分析显示预测模型曲线在大于15%的阈值概率区间具有临床实用价值。结论联合年龄、尿酸、体重指数、总胆固醇、腰臀比指标建立的列线图模型可以较为准确地预测痛风发病风险。

• 单位
  新疆医科大学; 公共卫生学院; 新疆医科大学第一附属医院