分类： 医学、药学 >> 预防医学与公共卫生学 提交时间： 2023-11-15 合作期刊: 《中国全科医学》
摘要： 背景糖尿病肾病（DN）是糖尿病患者常见的并发症，对其风险进行预测与验证，有助于提前识别高风险患者并采取干预措施，以避免或延缓肾脏疾病的进展。目的 分析影响2型糖尿病（T2DM）患者并发DN的风险因素，构建T2DM患者发生DN风险的预测模型并验证。方法 选取2016年1月2021年1月在新疆医科大学第一附属医院住院的5810例T2DM患者为研究对象，根据是否并发DN将患者分为DN组（481例）和非DN组（5329例）。对其中481例DN患者以性别、年龄（2岁）进行1∶1病例对照匹配，将匹配后的962例T2DM患者根据2∶1比例随机分为训练组（n=641）和验证组（n=321）。收集患者的基础数据，如临床特征、实验室检查结果及其他相关数据。采用LASSO回归优化筛选变量，利用多因素Logistic回归分析建立列线图预测模型。分别采用受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线Hosmer-Lemeshow和决策曲线分析（DCA）评价预测模型的区分度、校准度以及预测模型的临床有效性。结果 DN组与非DN组患者性别、年龄、BMI、糖尿病病程、白细胞计数（WBC）、总胆固醇（TC）、三酰甘油（TG）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、血肌酐（Scr）、高血压、收缩压（SBP）、舒张压（DBP）、糖化血红蛋白（HbA1c）、载脂蛋白B（ApoB）、24h尿微量总蛋白（Up）、定性尿蛋白（Upn）比较，差异有统计学意义（P<0.05）。采用LASSO回归分析方法，筛选出5个与T2DM患者发生DN风险相关的预测变量，结合多因素Logistic回归分析结果显示，糖尿病病程、TC、Scr、高血压、Upn是T2DM患者并发DN的风险因素（P<0.05）。训练组DN发生风险的ROC曲线下的面积（AUC）为0.866（95%CI=0.839~0.894），验证组DN发生风险的AUC为0.849（95%CI=0.804~0.889）。校准曲线Hosmer-Lemeshow拟合度较好（训练组P=0.748；验证组P=0.986）。DCA显示当患者的阈值概率为0.15~0.95时，使用列线图预测模型预测T2DM患者发生DN风险更有益。结论 本研究发现糖尿病病程、TC、Scr、高血压、Upn可能是是T2DM患者并发DN的风险因素，建立了包含该5个风险因素的列线图预测模型，可用于预测T2DM患者发生DN的风险。
分类： 心理学 >> 发展心理学 提交时间： 2023-03-28 合作期刊: 《心理科学进展》
摘要： 伴随着行为经济学对“理性人”假设的质疑以及决策心理学领域的证据积累, 公共政策研究愈加关注现实状态中的民众心理与行为规律。此类行为科学化的公共政策研究与实践注重以满意度、信任感等体现公共利益与主观体验的心理学指标来判断公共政策的执行情况, 并利用相应的心理效应与技术以提升公共管理质量、提高政策执行效率、促进社会公平与公正。借鉴英国的行为洞察团队、美国的社会与行为科学团队等实体机构的运作经验, 进一步明晰行为公共政策研究的学科内涵, 组建实体智库、并立足中国国情展开针对性研究, 是推进今后我国行为公共政策研究及其实践的可行方向。
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