基于中医体质辨识的糖尿病风险评估模型建立与验证

张颖，章亦莹，杨瑞文，金明兰，季聪华，黄琦

糖尿病（diabetes mellitus，DM）是由多病因引起的胰岛素分泌和/或作用缺陷导致的以慢性高血糖为特征的代谢性疾病，属于中医“消渴病”范畴。糖尿病患者长期处于血糖偏高状态，易对其全身血管造成损伤，导致各种并发症的发生和发展，严重影响患者的生活质量和生存时间［1］。中医学研究认为，体质因素在糖尿病的发生发展过程中具有极其重要的作用［2］。《灵枢·五变》中“五脏皆柔弱者，善病消瘅”，即指消渴病与先天的体质因素有关［3］。目前，学界对糖尿病风险评估模型的研究较多［4-6］，但基于中医体质辨识相关研究尚缺乏。因此，本研究在一般客观指标基础上纳入中医体质辨识内容，建立糖尿病风险评估模型，以期为糖尿病患者进行早期中医药防治提供理论依据。

1 资料与方法

1.1 数据来源 于2016 年1 月—2018 年12 月开展本研究，研究资料来源于浙江某省级综合性医院健康管理中心数据库2014—2017 年度健康体检数据，其中2014—2015 年度体检人群设为训练集人群，2016—2017 年度体检人群设为测试集人群。排除标准：（1）主要研究指标数据严重缺失，影响判断者；（2）存在严重噪声数据且无法通过预处理技术转换者。最终纳入55 012 例研究对象（其中训练集30 951 例，测试集24 061 例）。

1.2 研究方法

1.2.1 资料收集 从数据库中收集训练集和测试集体检人群的如下内容：（1）基本情况，包括性别、年龄、体检日期等。（2）体格检查情况，包括身高、体质量、体质指数（BMI）、收缩压、舒张压及高血压病史等，其中BMI＜18.5 kg/m2为偏轻，BMI 18.5～＜24.0 kg/m2为 正 常，BMI 24.0～＜28.0 kg/m2为 超 重，BMI ≥28.0 kg/m2为肥胖。（3）实验室检测指标，包括血常规15项、肿瘤1 项和生化指标13 项。其中血常规15 项包括白细胞计数〔参考范围（3.5～9.5）×109/L〕、中性粒细胞百分数（参考范围40.0%～75.0%）、淋巴细胞百分数（参考范围20.0%～50.0%）、嗜碱粒细胞百分数（参考范围0～1.0%）、中性粒细胞绝对值〔参考范围（1.8～6.3）×109/L〕、淋巴细胞绝对值〔参考范围（1.1～3.2）×109/L〕、嗜酸粒细胞绝对值〔参考范围（0.02～0.52）×109/L〕、红细胞计数〔参考范围（3.80～5.10）×1012/L〕、血红蛋白（参考范围110～150 g/L）、红细胞比容（参考范围35%～50%）、平均红细胞体积（参考范围82.0～100.0 fL）、平均红细胞血红蛋白含量（参考范围27.0～34.0 pg）、平均红细胞血红蛋白浓度（参考范围316～354 g/L）、血小板压积（参考范围7.8～11.0 fL）、血小板分布宽度（参考范围12.0%～19.1%）；肿瘤指标癌胚抗原（参考范围0～5.0 ng/ml）；生化指标13 项包括尿酸（参考范围155～357 μmol/L）、肌酐（参考范围45～84 μmol/L）、血尿素氮（参考范围2.9～7.5 mmol/L）、三酰甘油（参考范围0.40～1.80 mmol/L）、总胆固醇（参考范围3.10～5.18 mmol/L）、高密度脂蛋白（参考范围0.7～2.0 mmol/L）、低密度脂蛋白（参考范围0～3.1 mmol/L）、总蛋白（参考范围65.0～85.0 g/L）、白球比（参考范围1.5～2.5）、总胆红素（参考范围3.4～20.5 μmol/L）、间接胆红素（参考范围0.1～25.0 μmol/L）、丙氨酸氨基转移酶（参考范围7～40 U/L）、谷氨酰转肽酶（参考范围7～45 U/L）。（4）中医体质辨识问卷调查结果，于体检时采用“治未病中医个性化体检系统”对体检者进行线上调查，量表为王琦［7］编制的《中医体质分类与判定》标准量表，该量表涵盖15 个领域共74 个条目，均为选择题，答案为“没有、很少、有时、经常、总是”5 个选项，通过计算机自动计分，最终判断为包括平和质、阳虚质、阴虚质、气虚质、气郁质、血瘀质、痰湿质、湿热质、特禀质在内的9 种体质类型。

1.2.2 诊断标准 糖尿病诊断依据2009 年美国糖尿病协会提出的诊断标准：糖尿病症状+随机血糖≥11.1 mmol/L 或者空腹血糖≥7.0 mmol/L 或既往有确切糖尿病病史［8］。

1.3 统计学方法 采用SPSS 22.0 软件进行数据处理和统计分析。计数资料以相对数表示，组间比较采用χ2检验；以2014—2015 年健康体检数据组成训练集，采用多因素Logistic 回归分析糖尿病发生的影响因素，并建立糖尿病风险预测模型；绘制受试者工作特征（receiver operating characteristics curve，ROC）曲线检验判别准确度，通过ROC 曲线下面积（area under the ROC curve，AUC）评价模型的预测能力，并利用2016—2017 年体检数据构建的测试集数据进行验证。以双侧P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 训练集体检人员基本情况 训练集人群共30 951例，其中患有糖尿病者1 315 例（4.25%），未患糖尿病者29 636 例（95.75%）；男16 092 例（51.99%），女14 859 例（48.01%）；18～44 岁9 799 例（31.66%），45～59岁17 045例（55.07%），≥60岁4 107例（13.27%）；BMI＜18.5 kg/m29 518 例（30.75%），BMI 为18.5～＜24.0 kg/m217 323 例（55.97%），BMI 为24.0～＜28.0 kg/m22 318 例（7.49%），BMI ≥28.0 kg/m21 792（5.79%）。

2.2 不同特征人群糖尿病患病率比较 （1）一般体格检查项目：不同性别、年龄、高血压情况、BMI 人群糖尿病患病率比较，差异有统计学意义（P＜0.05）。（2）血常规和癌胚抗原检查：不同白细胞计数、中性粒细胞百分数、淋巴细胞百分数、嗜碱粒细胞百分数、中性粒细胞绝对值、淋巴细胞绝对值、嗜酸粒细胞绝对值、红细胞计数、血红蛋白、红细胞比容、平均红细胞体积、平均红细胞血红蛋白含量、平均红细胞血红蛋白浓度、血小板压积、血小板分布宽度及癌胚抗原水平人群糖尿病患病率比较，差异有统计学意义（P＜0.05）。（3）生化指标：不同尿酸、肌酐、血尿素氮、三酰甘油、胆固醇、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白、总蛋白、白球比、总胆红素、间接胆红素、丙氨酸氨基转移酶及谷氨酰转肽酶水平人群糖尿病患病率比较，差异有统计学意义（P＜0.05）。（4）中医体质辨识：不同中医体质类型人群糖尿病患病率比较，差异有统计学意义（P＜0.05，见表1）。

2.3 糖尿病患病率影响因素的多因素Logistic 回归分析

以是否患糖尿病为因变量（赋值：非患病=0，患病=1），以单因素分析中有统计学意义的指标为自变量（自变量赋值见表2）进行多因素Logistic 回归分析。结果显示，性别、年龄、高血压、BMI、淋巴细胞百分数、红细胞计数、红细胞比容、平均红细胞血红蛋白浓度、血小板分布宽度、癌胚抗原、尿酸、肌酐、血尿素氮、三酰甘油、总胆固醇、高密度脂蛋白、总蛋白、丙氨酸氨基转移酶、谷氨酰转肽酶及中医体质是糖尿病患病的影响因素（P＜0.05，见表3）。

回归方程如下：logit（P）（糖尿病患病情况）=-4.632-0.198×（ 女）+0.864×（ 年 龄45～59 岁）+1.684×（年龄≥60 岁）+0.635×（高血压）+0.149×（超重）+0.376×（肥胖）-0.531×（偏轻）-0.234×（淋巴细胞百分数偏高）+0.279×（淋巴细胞百分数偏低）+0.304×（红细胞计数异常）-0.430×（红细胞比容偏低）+0.722×（平均红细胞血红蛋白浓度异常）+0.532×（血小板分布宽度异常）+1.016×（癌胚抗原异常）-0.406×（尿酸异常）+1.341×（肌酐偏低）+0.488×（血尿素氮偏高）+0.473×（三酰甘油异常）+0.257×（总胆固醇偏高）+0.544×（高密度脂蛋白偏低）+0.290×（总蛋白异常）+0.395×（丙氨酸氨基转移酶异常）+0.362×（谷氨酰转肽酶异常）+0.993×（阴虚质）+1.016×（气虚质）+0.601×（痰湿质）。

2.4 模型验证 采用训练集建立ROC 曲线（见图1），结果获得AUC 为0.792，95%CI 为0.779～0.816（P＜0.05），最佳截断值为0.405，灵敏度为0.771，特异度为0.690。根据最佳截断值对测试集数据进行分类，获得模型预测结果，与糖尿病原诊断结果（“金标准”）相比，准确率达到95.69%，一致性Kappa=0.636，P＜0.001。

3 讨论

国内外专家陆续开展利用大数据建立的Logistic 回归、时间序列等风险评估模型以预测人群糖尿病发病或转变的风险［4-6］。但危险因素的确定主要基于人口学资料、生活方式调查及客观实验室检查指标等。本次研究结合客观体检数据和中医体质辨识结果，对某省级综合性医院健康体检中心2014—2015 年健康体检数据进行了糖尿病患病风险建模，结果显示：高龄、高血压、超重和肥胖的发生、红细胞计数异常、平均红细胞血红蛋白浓度偏低、血小板分布宽度异常、肌酐偏低、血尿素氮偏高、三酰甘油增加、总胆固醇升高、高密度脂蛋白偏低、总蛋白偏高、丙氨酸氨基转移酶含量改变和谷氨酰转肽酶偏高，以及中医体质辨识结果为阴虚质、气虚质或痰湿质，糖尿病的患病风险均明显增加。同时，女性、BMI 偏轻、血液中淋巴细胞百分数升高、红细胞比容减小和尿酸增高在一定意义上对糖尿病的发生存在保护效力。

表1 不同特征人群糖尿病患病率比较〔n（%）〕Table 1 Comparison of prevalence of diabetes among physical examinees by personal characteristics

表2 变量赋值情况Table 2 Variables assignment

图1 基于训练集风险评估模型的ROC 曲线Figure 1 ROC curve of diabetes risk assessment model developed based on training data

中医历来主张“不治已病治未病”，中医药防治糖尿病有其自身特色，中医体质类型对糖尿病的发生发展具有重要的作用。中医学在体质辨识对糖尿病的影响方面已有关注。赵蒙等［9］观察了基于中医体质辨识的健康指导和生活方式干预对2 型糖尿病患者的影响，结果发现患者代谢相关指标均有所改善，且优于常规干预组。刘桂伶［3］对北京市某社区卫生服务中心糖尿病患者进行基于中医体质辨识基础上的健康指导，结果显示糖尿病常见的体质类型有痰湿质、阴虚质、血瘀质、湿热质和气虚质5 种，其中痰湿质和阴虚质约占80%；在常规治疗基础上根据不同的体质类型进行健康指导，试验组患者血糖控制水平明显优于对照组。本次研究结果显示，中医体质中的阴虚质〔OR（95%CI）=2.697（2.203，3.281）〕、气虚质〔OR（95%CI）=2.744（2.191，3.445）〕和痰湿质〔OR（95%CI）=1.840（1.491，2.265）〕是糖尿病患病的危险因素。这与其他几位学者的研究结果基本一致：王鑫［10］认为，痰湿质、血瘀质、阳虚质和阴虚质均为糖尿病的危险因素，其中阴虚质的影响最大；沈艳等［11］运用Logistic 回归分析筛选出阴虚质为2 型糖尿病的主要危险体质（OR=1.887），平和质为2 型糖尿病的主要保护体质（OR=0.239）；李中胜［12］运用Logistic 回归分析筛选出气虚质（OR=2.177）、阴虚质（OR=18.574）为2 型糖尿病的危险因素。中医致病机制方面，郑自会［13］认为，阴虚质由于体内津液亏少，主要表现为干燥内热。消渴的发生不外乎阳亢阴亏、津涸热淫，上消肺阴枯竭可伤及胃阴，肺胃阴亏久积于肾亏；气虚质则由于机体之气不足而致脏腑功能低下，长期精细化饮食、缺乏体力活动会致脾气虚弱不能运化水谷，伤津损气，正气耗脱而致气阴两亏，脾肾虚弱，气血化生日欠不能为身体所用，多由小便漏泄排出体外，阴精耗损，遂五脏六腑俱衰。姚海强等［14］认为，痰湿体质由于体内津液代谢失常，痰湿之邪蕴积，大多数在中年之后，阳气逐渐衰弱，津液失于阳气的温化而停聚体内，痰湿由此而生，痰湿化热会进一步损耗津液，日久则肺、胃、肾皆伤，阴虚更甚，而致消渴。

表3 糖尿病患病率影响因素的多因素Logistic 回归分析Table 3 Multivariate Logistic regression analysis of the influencing factors for diabetes in physical examinees

总之，本研究利用大样本人群数据，将中医体质类型作为影响因素指标，并结合客观检查指标，建立了糖尿病风险评估模型，同时验证结果显示模型的预测能力良好。通过对高危人群进行早期预防和合理的中医体质调理，以期降低糖尿病的发生率。但本研究仍存在一定的局限性，例如未结合问卷调查采集体检人群的生活方式和生活习惯（例如饮食、吸烟、饮酒、运动）等内容，因此在模型中没有体现这些指标对糖尿病的影响作用，在今后的研究中尚需进一步完善。

作者贡献：张颖负责文章的构思与设计、研究的实施与可行性分析、数据整理、撰写论文、文章的质量控制及审校；杨瑞文、金明兰负责数据收集；章亦莹负责统计学处理、结果的分析与解释；季聪华负责论文的修订；黄琦对文章整体负责，监督管理。

本文无利益冲突。