综述：从溃疡到截肢：糖尿病足溃疡截肢预后模型的系统评价

《Risk Management and Healthcare Policy》：From Ulcer to Amputation: A Systematic Review of Prognostic Models for Diabetic Foot Ulcer Amputation

本研究系统分析比较糖尿病足溃疡（DFU）进展为截肢的风险预测模型，涵盖15项开发研究及3项外部验证研究，共28种模型。结果显示模型AUC范围0.557-0.957，常用预测因子包括周围动脉疾病、糖化血红蛋白、感染等。但所有模型存在高偏倚风险，主要因样本量不足、数据缺失及未充分验证。结论指出当前模型尚未具备临床应用价值，未来需优先开发低偏倚模型，并加强多中心验证及透明报告。

　　糖尿病足溃疡（DFU）作为糖尿病的一种严重慢性并发症，已经成为全球医疗健康领域面临的重要挑战。据相关研究统计，糖尿病足溃疡患者中，截肢率高达23%。而在我国，糖尿病患者截肢后5年的死亡率超过40%，这一数据不仅凸显了DFU相关截肢的公共卫生问题，也反映了医疗质量的现状。除了直接的生命威胁，DFU还可能造成深远的生理功能障碍和心理创伤，同时对社会经济带来沉重负担。例如，在英国，糖尿病相关截肢的年住院费用达到4380万英镑，这种经济压力在医疗资源匮乏的地区更为显著，因为患者往往因延误就诊和缺乏多学科协作治疗而面临更多可预防的并发症。

为了更有效地应对这一问题，风险预测模型被广泛应用于DFU患者的临床管理中。这类模型通过整合多种风险因素，计算特定终点事件（如截肢）的发生概率，为医疗人员提供更客观的决策依据。相比单纯依赖临床判断，预测模型能够减少误判，提高诊疗效率，特别是在资源有限的地区，可以优化筛查流程，避免过度或不足的干预。然而，尽管已有大量关于DFU截肢风险预测模型的研究，其方法学质量仍存在不确定性，需要进一步评估和改进。

本研究系统回顾了截至2025年1月29日的糖尿病足溃疡截肢风险预测模型研究，旨在对现有模型进行比较分析，为未来研究提供策略建议。通过检索Medline、Embase、Cochrane Library和Clinicaltrials.gov数据库，我们共筛选出7219篇文献，最终纳入18篇符合条件的论文，包括15篇模型开发研究和3篇外部验证研究，共计分析了28个模型。研究结果表明，当前的DFU截肢风险预测模型在方法学质量上存在普遍偏倚，尤其是在事件每变量数（EPV）不足、数据缺失、对数据复杂性考虑不周、模型性能评估不完整以及缺乏内部验证等方面。因此，目前尚无一个模型可以被推荐用于临床实践，仍需进一步的验证和优化。

从模型开发的角度来看，大多数研究采用的是逻辑回归方法，这表明逻辑回归在DFU截肢风险预测中仍占据主导地位。然而，一些研究尝试使用机器学习方法，如神经网络和遗传算法优化模型，结果显示这些方法在预测准确性方面可能优于传统回归模型。尽管如此，机器学习模型的“黑箱”特性可能限制其在临床中的应用，因为医生和患者往往更倾向于可解释性强的模型。此外，由于缺乏足够的数据支持和标准化的验证流程，这些模型的实际效果仍需更多临床数据的验证。

在模型性能方面，研究显示所有模型的曲线下面积（AUC）范围从0.557到0.957不等。其中，12个模型的AUC超过0.8，表明具有较好的判别能力。然而，仅有少数研究对模型的校准进行了评估，而校准（即模型预测结果与实际结果的吻合度）对于临床决策同样至关重要。目前，大多数研究采用Hosmer-Lemeshow检验来评估校准，但更推荐使用校准图作为评估方法。此外，模型的内部验证方法较为单一，仅有部分研究采用了分层抽样、交叉验证或Bootstrap方法，而大多数研究未进行内部验证，这可能导致模型性能被高估。

在模型构建过程中，最常见的预测变量包括外周动脉疾病（PAD）、糖化血红蛋白（HbA1c）、感染、Wagner分类和溃疡深度。这些变量在临床实践中易于获取，具有较高的实用价值。例如，PAD是DFU患者截肢风险的重要预测因子，因为它不仅影响溃疡的愈合，还可能导致严重的下肢缺血。HbA1c作为衡量血糖控制的指标，已被多项研究证实与截肢风险呈正相关。感染则是DFU进展为截肢的关键可干预因素，其发生与溃疡恶化、组织坏死和最终截肢密切相关。Wagner分类系统通过评估溃疡的深度和范围，为预测截肢风险提供了标准化的依据。溃疡深度超过软组织层，特别是涉及骨骼或关节时，往往提示病情严重，截肢可能性显著增加。

为了进一步提升DFU截肢风险预测模型的临床价值，未来研究应优先考虑前瞻性开发和外部验证相结合的方法。这不仅有助于提高模型的可靠性，还能增强其在不同人群和医疗环境中的适用性。此外，研究应关注如何更好地处理数据缺失问题，因为超过一半的研究未对缺失数据进行充分讨论。目前，仅有一项研究采用了多重插补法，这是一种能够生成多个合理值以反映数据不确定性的标准方法。然而，这种方法在实际应用中仍存在一定的技术门槛和操作难度，需要更多的临床研究来推广和优化。

同时，研究应更加注重模型的内部验证。由于大多数研究缺乏内部验证，导致模型性能被高估，这可能会影响其在实际临床中的应用效果。内部验证是确保模型在不同样本中保持稳定性和准确性的关键步骤，能够有效识别模型的乐观偏倚。因此，未来研究应采用更严格的内部验证方法，如交叉验证或Bootstrap方法，以提高模型的泛化能力。此外，模型的外部验证也应成为研究的重点，因为只有在独立人群中验证成功的模型，才能真正体现其临床适用性。

随着人工智能和大数据技术的发展，未来的DFU截肢风险预测模型有望整合多种数据来源，包括临床参数、影像学检查结果和分子生物学标志物。这种多模态数据的融合可以显著提高模型的预测准确性，为患者提供更个性化的风险评估和干预方案。然而，实现这一目标需要解决数据整合、模型透明度和临床适用性等多个技术难题。因此，未来研究应注重构建更加全面和精确的预测模型，同时确保其在不同医疗环境中的可推广性和可操作性。

此外，DFU截肢风险预测模型的临床应用还需要考虑其在实际医疗环境中的可行性。例如，在资源有限的地区，如何在不增加医疗负担的前提下，有效利用现有的数据和工具进行风险评估，是一个重要的挑战。未来研究应探索如何将这些模型整合到临床决策支持系统和电子健康记录中，使其成为日常诊疗的一部分。通过这种方式，不仅可以提高医疗效率，还能为患者提供更及时和精准的干预措施，从而降低截肢风险。

本研究的局限性主要体现在方法学评估的严格性上。由于PROBAST工具是在2019年才被广泛推广，而大多数纳入研究的时间早于该工具的发布，因此我们的评估可能显得更为严格。此外，尽管我们进行了全面的文献检索，但仍有可能遗漏某些研究。同时，由于校准数据的缺乏和研究之间的异质性较大，我们无法进行元分析。最后，我们的研究仅限于英文文献，可能忽略了非英语国家的相关研究，特别是那些在糖尿病足疾病高发地区但未发表英文文献的研究。这些限制表明，未来的研究需要更加开放和包容，涵盖更多语言和文化背景的研究，以确保模型的全球适用性。

综上所述，糖尿病足溃疡截肢风险预测模型的研究仍处于早期阶段，需要进一步优化模型的构建和验证方法，提高其方法学质量。未来研究应注重前瞻性设计、多中心合作、数据整合和临床适用性评估，以确保模型能够真正服务于临床决策，减少DFU患者的截肢风险，提高医疗质量和患者生存率。同时，研究者和临床医生应共同努力，推动这些模型的标准化和实际应用，使其成为糖尿病足溃疡管理的重要工具。