中性粒细胞与淋巴细胞比率与中国成年2型糖尿病患者糖尿病神经病变之间的相关性 使用机器学习方法

科学领域:

• 内分泌学和新陈代谢学
• 神经学 神经学
• 免疫学 免疫学 免疫学

背景情况:

• 糖尿病外围神经病变 (DPN) 是糖尿病的一个常见并发症.
• 中性粒细胞与淋巴细胞的比率 (NLR) 反映了炎症状态,并与包括糖尿病在内的各种炎症性疾病有关.

研究的目的:

• 在2型糖尿病 (T2DM) 患者中调查周围血液NLR和DPN之间的关联.
• 评估NLR作为早期DPN诊断的潜在新标志物.

主要方法:

• 对442名T2DM患者的回顾性分析 (216名没有DPN,226名有DPN).
• 使用ANOVA和逻辑回归的组之间NLR和其他生物医学指数的比较.
• 开发和验证用于DPN预测的机器学习模型 (XGBoost,SVM).

主要成果:

• 与非DPN组相比,DPN组的NLR值显著高于非DPN组 (2.60±4.82对1.85±0.98,P<0.05).
• 通过多变量逻辑回归,NLR被确定为DPN的独立风险因素.
• 机器学习模型显示了DPN开始的预测能力,XGBoost显示了更高的性能 (AUC 0.690).

结论:

• NLR与DPN有显著的相关性,并作为一个独立的风险因素.
• 作为DPN早期检测的新型指标,NLR显示出前景.
• XGBoost和SVM模型为T2DM患者的早期DPN预测提供了可靠的工具.