文章标题：Establishment and evaluation of a novel practical tool for the diagnosis of pre-sarcopenia in young people with diabetes mellitus
中文标题：建立和评估一种新型实用工具，用于诊断患有糖尿病的年轻人的早期肌肉减少症
发表期刊：J Transl Med
发表时间：2023年6月
影响因子：6.1/Q1
糖尿病 （DM） 是一种代谢紊乱，其特征是胰岛素缺乏、胰岛素抵抗或两者兼而有之引起的高血糖。它已成为全球主要的健康流行病。肌肉减少症已被公认为糖尿病患者的第三类并发症。然而，很少有研究关注年轻糖尿病患者骨骼肌质量的减少。本研究的目的是调查年轻糖尿病患者发生前肌肉减少症的危险因素，并建立诊断这些人肌肉减少前期的实用工具。
研究方法
从 2011 年至 2018 年全国健康与营养检查调查 （NHANES） 周期年入组的患者 （n = 1246） 被随机分为训练集和验证集。采用全亚群回归分析选择前肌肉减少症的危险因素。根据危险因素建立了预测糖尿病人群前肌肉减少症的列线图模型。通过用于区分的受试者工作特征曲线下面积、用于校准的校准曲线和用于临床效用的决策曲线分析曲线来评估该模型。
研究人群
本研究共纳入 1246 名参与者。
结果分析
1. 基线特征
糖尿病参与者肌肉减少前期的总患病率为 18.86% （n = 235）。肌肉减少症前参与者的平均年龄 （47.5 ± 11.4 岁） 明显大于非肌肉减少症前参与者 （45.8 ± 10.6 岁）。男性参与者占非肌肉减少前参与者的 51% 和肌肉减少前参与者的 46%，而女性参与者占非肌肉减少前患者的 49% 和肌肉减少前患者的 54%。肌肉减少症前参与者的 BMI （35.8 ± 8.51 vs. 32.4 ± 7.34 kg/m2）、身高较短 （159 ± 9.74 vs. 168 ± 9.45 cm） 和较高的腰围 （113 ± 18.5 vs. 108 ± 16.8 cm） 与没有肌肉减少症的人相比 （均 P < 0.05）。
2. 列线图构造
为了建立一个实用的模型，仅选择人口统计学参数作为潜在的预测因素，例如年龄、性别、种族、BMI、身高、体重、收缩压、舒张压、腰围和高血压。然后，进行全子集回归分析以确定最佳预测因素。调整后的 R 方显示，性别、身高和腰围的组合使 R 方最高。接下来，建立了基于性别、身高和腰围的列线图，男性、身高较短和腰围较高的人患肌肉减少症前期的风险更高。例如，身高 170 厘米、腰围 120 厘米的糖尿病男性可能总分为 76，这意味着他可能有 50% 的风险患前肌肉减少症。
3. 列线图的性能和验证
为了评估我们的列线图模型的性能，在训练集和验证集中都进行了校准曲线。两条校准曲线都显示实际观测值与预测值之间具有良好的拟合度，范围为 0 到 1.0，表明列线图模型的校准稳健。此外，还进行了决策曲线分析 （DCA） 以评估临床使用情况。DCA 曲线显示，在训练集和验证集中，净收益概率分别在 0% 到 82% 和 0% 到 95% 之间，这意味着我们的模型可以为预测糖尿病前肌肉减少症带来更多好处。
文章小结
通过整合性别、身高和腰围这三个因素，开发的列线图模型能够便捷地预测糖尿病患者的早期肌肉减少症风险。这个新颖的筛查工具准确、特异且成本低，凸显了其在临床应用中的潜在价值。如果您对生信分析和公共数据库挖掘感兴趣，但时间和精力有限或者缺乏相关经验，小骨非常乐意为您提供如下服务：免费思路评估、付费方案设计和生信分析等，有意向的老师欢迎联系小骨哦！
