2型糖尿病患者低血糖风险预测模型的系统评价

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摘要 摘要目的系统评价2型糖尿病(T2DM)患者低血糖风险预测模型。方法检索中国期刊全文数据库(CNKI)、万方数据知识服务平台、美国国立医学图书馆数据库(PubMed)、Cochrane循证医学数据库(Cochrane Library)、医学文摘数据库(EMbase)及Web of Science数据库从建库至2022年7月前发表的T2DM患者低血糖风险预测模型相关文献。由研究者独立筛选文献,并提取文献中涉及模型的曲线下面积(AUC)及其95%CI、校准方法和预测因子,使用预测模型研究的偏倚风险评估工具(PROBAST)对模型进行质量评价。使用Revman5.3软件对模型中预测因子的预测价值进行Meta分析。结果共纳入9篇文献,包含12个模型,其中11个模型的AUC>0.7,7个模型同时报告了AUC的95%CI,7个模型进行了模型校准。PROBAST结果显示,纳入的9篇文献中,有1篇为低偏倚风险,其余8篇均为高偏倚风险;在模型适用性中,仅有1篇为低适用性。Meta分析结果显示,胰岛素的使用(OR=6.11,95%CI 5.41~6.91)、体重指数(OR=2.69,95%CI 1.75~5.10)、糖尿病病程(OR=3.39,95%CI 2.37~4.85)、既往低血糖史(OR=9.73,95%CI 8.72~10.85)、磺脲类药物的使用(OR=1.30,95%CI 1.30~1.31)是预测模型中位列前5的预测因子。结论T2DM患者低血糖风险预测模型尚存在不足,未来预测模型的建立可重点关注胰岛素的使用、体重指数、糖尿病病程、既往低血糖史、磺脲类药物的使用等预测因子。
出处 《中华糖尿病杂志》 2023年03期
出版日期 2023年03月15日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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