青年糖尿病患者肌少症前期诊断的新型实用工具的建立与评价

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青年糖尿病患者肌少症前期诊断的新型实用工具的建立与评价

• 题目
  • Establishment and evaluation of a novel practical tool for the diagnosis of pre-sarcopenia in young people with diabetes mellitus
• 摘要
  • 背景/目的
    • 肌少症已被公认为糖尿病患者的第三类并发症
    • 很少有研究关注青年糖尿病患者骨骼肌质量的减少
    • 本研究的目的是探讨青年糖尿病患者肌少症前期的危险因素，并建立一个实用的工具来诊断该人群的肌少症前期
    • 欧洲老年人肌肉减少症工作组（EGWSOP）首先将“肌肉减少症”定义为骨骼肌强度低、骨骼肌质量低或身体机能下降，并将“前肌肉减少症”定义为骨骼肌质量低
    • 研究表明，老年人的肌肉减少症和骨骼肌质量较低会增加跌倒、虚弱、残疾和死亡的风险
  • 方法
    • 2011 年至 2018 年NHANES周期中入组的患者 (n = 1246) 被随机分为训练集和验证集
    • 采用全子集回归分析筛选肌少症前期的危险因素
    • 使用全子集回归方法来研究可以最准确地预测糖尿病前期肌少症的有效因素组合
    • 根据危险因素建立了预测糖尿病人群肌少症前期的列线图模型
    • 该模型通过用于区分的ROC曲线下面积、用于校准的校准曲线和用于临床效用的DCA来评估
  • 结果
    • 在这项研究中，性别、身高和腰围被选为肌少症前期的预测因素
    • 列线图模型在训练集和验证集上表现出出色的区分度，曲线下面积分别为 0.907 和 0.912
    • 校准曲线显示出良好的校准效果
    • 决策曲线分析显示出广泛的良好临床实用性
  • 结论
    • 这项研究开发了一种新颖的列线图，整合了性别、身高和腰围，可用于轻松预测糖尿病患者的肌少症前期
    • 这种新型筛查工具准确、特异、成本低廉，凸显了其在临床应用中的潜在价值
• 字不如表
  • Table 1
    • 根据美国成年人肌少症状况的参与者基线特征，NHANES 2011-2018
• 表不如图
  • Figure 1
    • 特定患者筛查过程示意图
    • 当前参与者样本的组成流程图
  • Figure 2
    • 诊断肌少症前期的诺模图
      • A.全子集回归分析。变量的重要性计算为调整后的r平方值
      • 最优模型拥有最高的调整 r 方值
      • Y 轴表示调整后的 r 平方值，X 轴表示潜在的预测因素
      • 调整后的 r 方值计算为有色变量的总和，调整后的 r 方值越高意味着预测效果越好
      • 本研究中，种族和身高调整后的r平方值为0.25，腰围、种族和身高的r平方值为0.33
      • B.年轻糖尿病患者肌少症前期的预测列线图模型
  • Figure 3
    • 列线图模型的性能和验证
      • AB
        • 训练集验证集曲线
      • C
        • 训练集验证集ROC画在同一张图
      • D
        • 训练集验证集DCA画在同一张图