中老年2型糖尿病患者骨质疏松风险预测列线图的构建与验证

《Journal of Health, Population and Nutrition》：Development and validation of a predictive model for osteoporosis in middle-aged and older patients with type 2 diabetes mellitus: a multicenter retrospective study

　　

摘要

背景

2型糖尿病（T2DM）和骨质疏松（OP）在老龄化人群中的患病率日益增加，使得早期识别OP风险变得必要。本研究开发并验证了一种预测中老年T2DM患者OP风险的列线图，并探索了剂量-反应关系和模型稳健性。

方法

这项回顾性多中心研究纳入了中国西南地区两家三级医院的44,624名T2DM患者（2018-2025年），分为训练组（n = 30,549）、内部验证组（n = 13,093）和外部验证组（n = 982）。LASSO回归和多变量逻辑回归用于确定独立预测因子以构建列线图。使用ROC曲线、校准图、决策曲线分析（DCA）和临床影响曲线（CIC）评估模型性能。限制性立方样条（RCS）回归用于检查连续预测因子与OP风险之间潜在的非线性剂量-反应关系，亚组分析评估模型稳定性。

结果

识别出九个独立预测因子：年龄、性别、心血管疾病、关节炎、慢性肾脏病、肌酐、尿酸、白细胞计数以及尿酸与高密度脂蛋白胆固醇比值（UHR）。列线图显示出良好的区分能力，训练组、内部验证组和外部验证组的AUC分别为0.821（95% CI: 0.814-0.827）、0.832（95% CI: 0.822-0.842）和0.775（95% CI: 0.740-0.811）。校准曲线显示极好的一致性，DCA证实了临床净获益。RCS揭示年龄与OP风险呈非线性正相关（P-nonlinear < 0.001），UHR（P-nonlinear < 0.001）和肌酐（P-nonlinear < 0.001）与OP风险呈非线性负相关。亚组分析证实了在吸烟史、饮酒史和高脂血症分层中的稳健性能（AUC范围：0.761-0.822）。基于该列线图，使用R Shiny开发了一个在线风险计算器，可免费在线访问：https://kfyycxl.shinyapps.io/osteoporosis/。

结论

该列线图作为中老年T2DM患者骨质疏松的一线筛查工具，显示出良好的预测性能和临床实用性。使用建议的风险阈值13.0%，该模型能有效识别需要进行DXA确认测试的个体，发挥双重作用：在DXA有限的初级保健环境中进行筛查，以及在DXA可及的医院进行分诊。该模型依赖于常规临床和实验室数据，支持其可行性，但仍需外部验证以确认其推广性。