在糖尿病病中残留胆固醇炎症指数的诊断效果:机器学习方法
Xili Xie1, Xueyu Li1, Haifeng Li1
1Department of Disease Prevention and Control, General Hospital of Northern Theater Command, Shenyang, Liaoning, China.
剩余胆固醇炎症指数 (RCII) 显示与糖尿病病 (DKD) 风险有显著关联. 将RCII整合到诊断模型中可以改善早期DKD检测和个性化预防策略.
科学领域:
- 心血管研究研究心血管研究
- 腎臟病學 (nephrology) 是一種醫學.
- 生物标志物发现发现
背景情况:
- 糖尿病病 (DKD) 的发病包括残留胆固醇 (RC) 和炎症.
- 对于DKD,残留胆固醇炎症指数 (RCII) 的诊断实用性尚未得到充分证实.
研究的目的:
- 调查RC,RCII和DKD风险之间的关联.
- 评估RCII在识别DKD的诊断效果.
主要方法:
- 对来自NHANES (2015-2020) 的5943名参与者的横截面分析.
- 通过糖尿病,ACR≥30 mg/g和eGFR<60 mL/min/1.73 m2定义的DKD.
- 使用RC和高灵敏性C反应蛋白 (hs-CRP) 计算RCII;通过后勤回归和受限立方线评估关联;使用机器学习算法评估诊断疗效.
主要成果:
- DKD的患病率为17.06% (1,014个病例). DKD的患病率为17.06% (1,014个病例).
- 升高的RC和RCII水平与增加的DKD风险显著相关 (P为趋势<0.001两者).
- 在DKD风险和RC和RCII之间观察到非线性正相关性 (总体趋势P<0.001).
- 结合RCII的机器学习模型,特别是XGBoost,显示出高诊断效率 (AUC:0.953).
结论:
- RCII是DKD风险评估的一个有前途的新生物标志物.
- 将RCII纳入诊断模型可以增强早期DKD识别和个性化预防.
- 这种方法解决了改善糖尿病管理策略的关键需求.
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