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目的:旨在调查分析天津地区2型糖尿病患者的糖化血红蛋白达标情况,利用统计学模型进一步探讨影响糖化血红蛋白达标的因素,为有效较低患者血糖水平的干预工作提供理论依据,为社区健康教育工作提供综合合理的建议。比较自适应回归样条(multivariate adaptive regression splines,MARS)模型与传统的回归模型logistic回归在探讨影响糖化血红蛋白达标的因素的研究中,哪个模型的性能更优。方法:以2015年1月-2017年8月天津市19家医院的1632例2型糖尿病门诊患者为研究对象,对患者的基本人口学特征、糖尿病患病情况、治疗情况的变量进行统计学描述,以不同人口学特征、治疗情况等变量为分组变量,分别统计各组的糖化血红蛋白达标率,并利用折线图对多分类变量的达标率进行描述,展现其变化趋势。将纳入研究的总人群按照Hb A1c<7%为达标组,Hb A1c≥7%为未达标组,分为两组,统计各组的患者数及其所占比例并进行差异性检验。拟合自适应回归样条模型,来探究糖化血红蛋白达标与相关影响因素之间的复杂关系。同时采用logistic回归模型对本数据进行建模,比较以上两模型的性能,采用相关评价指标来判断MARS模型应用于糖化血红蛋白达标情况的分析是否更优。结果:在1632例2型糖尿病患者中,男性患者有865例,占比53%,总人群的年龄范围为18周岁至89周岁,其中60岁及以上的患者占39.09%。糖化血红蛋白达标的患者共有711例,达标率为43.57%。其中,男性患者中有397例达标,达标率为45.90%,高于女性患者的达标率(40.94%)(~2=4.0633,P=0.0438)。各年龄段的达标率呈先上升后下降的趋势,[40,50)岁组的达标率最高,60岁以上组的达标率最低(2=64.3283,P<0.0001)。年龄较低,BMI较小,无家族史,病程较短,无相关并发症,尽早接受胰岛素治疗,每周运动次数较多,无高血压,空腹血糖较低和餐后2h血糖较低的患者达标率较高(P<0.0001)。MARS模型结果显示,BMI低于22.43 kg/m~2、空腹血糖低于8.8 mmol/L、餐后2h血糖低于10.6 mmol/L,更容易使糖化血红蛋白达标,而胰岛素剂量大于18 U则不利于糖化血红蛋白达标。年龄>50岁和空腹血糖<8.8 mmol/L的交互作用不利于患者糖化血红蛋白的达标,在BMI低于22.43 kg/m~2的水平时,胰岛素剂量的不同水平(<16U,16-18U和>18U)对于糖化血红蛋白达标的影响效应是不同的,低剂量时不利于糖化血红蛋白达标。MARS模型和logistic回归模型分别在训练集和测试集的性能评价结果显示,在训练集中,MARS模型的准确率、F1值、G-mean和AUC值均大于logistic回归模型,而其约登指数较logistic回归模型的略小(0.5486 vs 0.5889)。在测试集中,MARS模型的准确率、约登指数、F1值、G-mean及AUC值均大于logistic回归模型的值。结论:天津地区2型糖尿病患者的糖化血红蛋白达标率仍处于较低水平,有待进一步提高。本研究构建的MARS模型结果得出影响糖化血红蛋白达标的因素之间存在交互作用,因此,医务人员应该对患者采取综合的干预措施来进一步控制糖化血红蛋白的水平。对于不同人群的血糖控制措施采用分层管理,建议年轻的、诊断早期的、还未出现并发症的患者尽早接受早期强化治疗,以延缓和降低并发症的发生风险,提高患者的生活质量;建议年龄较大、病程较长、已经发生了并发症的患者,除了接受常规的降血糖治疗,还要接受相关的专科治疗,来延缓并发症的进展,降低患者的死亡率,改善患者的生存质量,同时不能忽视BMI处于正常范围内的人群的血糖控制情况,要保证能接受合理且充分的治疗。此外,本文创新性的将自适应回归样条(MARS)模型应用于糖化血红蛋白达标情况的影响因素分析,不仅分析了对糖化血红蛋白达标的影响因素,还发现了他们之间的交互作用。针对模型的性能对其采用多个指标来评价,得出MARS模型的综合性能优于logistic回归。