基于中医体质辨识的糖尿病风险评估模型建立与验证

晏丽玲

（晋宁平复医院，云南 昆明 650600）

1 资料与方法

1.1 一般资料

本次数据资料都来源于某医院的健康管理中心数据库，从中调取了2017年～2018年人员的健康体检数据。根据排除标准，筛除了研究指标数据严重缺失的患者或者影响判断的人员，另存在严重噪声数据和无法通过预处理的技术转换者也排除在外，以此为基础条件选取调查人员进行后续研究。

1.2 研究方法

研究方法分为四步，首先调查体检对象的基本状况，包括性别，年龄，体检日等等。随后结合体格检查情况，对于体制指数、各类病史、身高体重进行正常范围划分。接着按照实验室检测指标，做15项血常规，13项生化指标等等。最后通过中医体质辨识问卷调查结果，对于体检者进行线上调查，结合治未病中医个性化体检系统，进行计算机自动计分。

1.3 统计学方法

采用IBM 22.0软件进行数据的统计处理，以计数资料相对数进行表示，计量资料以（±s）表示，以双侧P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结 果

2.1 不同特征人群糖尿病患病率比较

不同性别、年龄、高血压情况、BMI指数人群糖尿病患病率比较，差异有统计学意义（P＜0.05）。

2.2 多因素Logistic回归分析

以是否患糖尿病为因变量，以单因素分析中有统计学意义的指标为自变量（自变量赋值见表1）进行多因素Logistic回归分析。见表1。

表1 变量赋值情况

2.3 模型验证

采用训练集对四组模型建立ROC曲线（见图1），与糖尿病原诊断结果（金标准）相比，准确率达到95.69%。

图1 基于训练集风险评估模型的 ROC 曲线

3 讨 论

目前的危险因素确定主要还是在人口学资料或者生活方式调查上，根据实验室检查指标，结合客观的体检数据和中医体质辨识可得知，糖尿病患者风险在高龄、高血压以及肥胖发生时，更容易产生，尤其是红细胞数异常，平均红细胞血红蛋白浓度偏低、血小板分布宽度异常、肌酐水平偏低、胆固醇升高、高密度脂蛋白偏低时，多是糖尿病的发生时间。另外女性的BMI指数偏低、血液中淋巴细胞百分数升高、红细胞压积减小和尿酸的增高在一定程度上会产生保护效力。在此中医要防治糖尿病具有一定的自身特性，对于糖尿病的发生和后续发展，目前中医学以根据体质辨识对于糖尿病影响有着一定的关注研究。

4 结束语

综上所述，在定位影响因素指标时，结合中医体质类型进行客观的检查，建立详细科学的糖尿病风险评估模型，可以根据验证结果来现实模型的预测能力，在对高危人群进行早期预防的同时，可根据中医特性对于患者进行个别体质调理，针对性的降低糖尿病的发生几率。