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저자정보
Ganyi Wang (Henan Medical Products Administration & Center for ADR Monitoring of Henan) Biyao Wang (Zhengzhou University Affiliated Cancer Hospital) Gaoxing Qiao (The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University) Hao Lou (The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University) Fei Xu (Zhengzhou University) Zhan Chen (The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University) Shiwei Chen (Henan Medical Products Administration & Center for ADR Monitoring of Henan)
저널정보
대한당뇨병학회 Diabetes and Metabolism Journal Diabetes and Metabolism Journal Vol.45 No.5
발행연도
2021.9
수록면
708 - 718 (11page)
DOI
10.4093/dmj.2020.0117

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Background: The influencing factors of diabetic kidney disease (DKD) in Chinese patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) were explored to develop and validate a DKD diagnostic tool based on nomogram approach for patients with T2DM.Methods: A total of 2,163 in-hospital patients with diabetes diagnosed from March 2015 to March 2017 were enrolled. Specified logistic regression models were used to screen the factors and establish four different diagnostic tools based on nomogram according to the final included variables. Discrimination and calibration were used to assess the performance of screening tools.Results: Among the 2,163 participants with diabetes (1,227 men and 949 women), 313 patients (194 men and 120 women) were diagnosed with DKD. Four different screening equations (full model, laboratory-based model 1 [LBM1], laboratory-based model 2 [LBM2], and simplified model) showed good discriminations and calibrations. The C-indexes were 0.8450 (95% confidence interval [CI], 0.8202 to 0.8690) for full model, 0.8149 (95% CI, 0.7892 to 0.8405) for LBM1, 0.8171 (95% CI, 0.7912 to 0.8430) for LBM2, and 0.8083 (95% CI, 0.7824 to 0.8342) for simplified model. According to Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test, good agreement between the predicted and observed DKD events in patients with diabetes was observed for full model (χ2=3.2756, P=0.9159), LBM1 (χ2=7.749, P=0.4584), LBM2 (χ2=10.023, P=0.2634), and simplified model (χ2=12.294, P=0.1387).Conclusion: LBM1, LBM2, and simplified model exhibited excellent predictive performance and availability and could be recommended for screening DKD cases among Chinese patients with diabetes.
#Diabetes mellitus #type 2 #Diabetic nephropathies #Nomograms #Risk factors

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Lewis G / 2014 / Risk factor control is key in diabetic nephropathy / Practitioner 258:13~17 google schola KDOQI / 2007 / Guideline 2 : management of hyperglycemia and general diabetes care in chronic kidney disease / Am J Kidney Dis 49(2 Suppl 2):S62~73 google schola World Health Organization / 2016 / WHO Global report on diabetes google schola Liu M / 2016 / Awareness, treatment and control of type 2 diabetes among Chinese elderly and its changing trend for past decade / BMC Public Health 16:278 google schola Quan J / 2017 / Diabetes incidence and prevalence in Hong Kong, China during 2006-2014 / Diabet Med 34:902~908 google schola

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