目的 探讨2型糖尿病(T2DM)女性患者绝经后骨质疏松现状,构建风险预测模型,并验证该模型的预测效果.方法 选取2019年1月—2021年12月海南医学第二附属医院收治的98例T2DM女性患者,根据是否发生骨质疏松将其分为骨质疏松组(53例)与非骨质疏松组(45例),搜集并比较两组患者的临床资料,对差异具有统计学意义的指标进行多因素Logistic回归分析,以构建预测模型.采用Hosmer-Lemeshow(H-L)检验模型的拟合优度,另选取50例患者通过受试者工作特征(ROC)曲线验证模型的预测效果.结果 两组在年龄、T2DM病程、体质量指数(BMI)、绝经年龄、绝经年限、生育次数、受教育程度及血清糖化血红蛋白、25(OH)D3、碱性磷酸酶(ALP)水平方面比较,差异有统计学意义(P<0.05).非条件逐步多因素Logistic回归分析结果:年龄≥65岁[O(R)=9.625(95％CI:1.378,67.246)]、绝经年限≥15年[O(R)=10.125(95％CI:1.466,69.934)]、生育次数≥3次[O(R)=7.200(95％CI:1.081,47.962)]、血清ALP≥68.17 u/L[O(R)=12.500(95％CI:2.105,24.483)]是T2DM女性患者绝经后发生骨质疏松的危险因素(P<0.05);BMI>24.0 kg/m2[O(R)=0.068(95％CI:0.009,0.508)]、受教育程度初中及以上[O(R)=0.069(95％CI:0.007,0.736)]、血清25(OH)D3≥36.22 nmol/mL[O(R)=0.167(95％CI:0.028,0.983)]是T2DM女性患者绝经后发生骨质疏松的保护因素(P<0.05).最终构建T2DM女性患者绝经后骨质疏松风险预测模型为:Logistic(P)=(-0.167)+2.264×年龄+(-2.686)×BMI+2.315×绝经年限+1.974×生育次数+(-2.667)×受教育程度+(-1.792)×25(OH)D3+3.114×ALP.经H-L检验P=0.170,提示该模型拟合较好.该研究模型的ROC曲线下面积为0.861(95％CI:0.820,0.893),约登指数最大值为0.580时,选取最佳临界值为0.471,此时敏感性为0.887,特异性为0.822.在临床模型验证中,当截断值≥0.471时ROC曲线下面积为0.832,敏感性为0.850、特异性为0.775.结论 T2DM女性患者绝经后骨质疏松的发生受多因素影响,该研究构建的预测模型一致性与效能较好,可为临床早期识别T2DM女性患者绝经后骨质疏松高危人群提供参考,并制订相应干预措施,以提高患者骨密度,降低骨质疏松发生风险.

2型糖尿病;绝经;骨质疏松;风险预测模型

王秋怡;陈显英;符茂雄

海南医学院第二附属医院 内分泌科,海南 海口 570311

中国现代医学杂志

[1]王秋怡;陈显英;符茂雄-.2型糖尿病女性患者绝经后骨质疏松预测模型的构建与验证)[J].中国现代医学杂志,2022(10):53-59

BMI+2,D3+3

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