Machine learning model based on routine blood and biochemical parameters for early diagnosis of diabetic kidney disease - PubMed
3 months ago
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- 利用常规血液和生化参数开发糖尿病肾病（DKD）早期诊断的机器学习模型
- 研究纳入3,114名糖尿病患者进行模型开发，并采用NHANES的1,496例数据进行外部验证
- 早期DKD定义为UACR 30-300 mg/g且eGFR≥60 ml/min/1.73m²
- 逻辑回归模型表现最佳（AUC=0.689，敏感性40.5%，特异性81.3%）
- 核心预测指标包括：甘油三酯-葡萄糖指数（TyG）、性别、肌酐、球蛋白和年龄
- 外部验证证实HbA1c、球蛋白、TyG及中性粒细胞-白蛋白比值的关联性
- 该模型有望成为早期DKD诊断的经济高效筛查工具