代谢综合征及其组件预测2型糖尿病的风险在中国大陆:3年队列研究

文摘

介绍。完善,代谢综合征(大都会)可以预测2型糖尿病(T2DM)病人体内的风险在某些人群。然而,有限的证据是可用的预测效果大都会在中国内地人口发生2型糖尿病。方法。9735年三年的队列研究中国没有糖尿病基线。大都会及其组件被多变量使用Cox回归分析评估。预测模型。歧视是评估与接受者操作特征曲线下面积(auc),校准曲线和性能评估。结果。二型糖尿病的三年累积发病率为11.29%。基线大都会与二型糖尿病的风险增加有关年龄调整后(HR = 2.68, 95% CI, 2.27 - -3.17在男性;HR = 2.59, 95% CI, 1.83 - -3.65在雌性)。基线大都会表现出相对较高的特异性(男性88%,女性94%)和高阴性预测值(90%的男性,94%的女性),但灵敏度低(36%的男性,23%的女性)、阳性预测值低(31%的男性和女性)预测3年2型糖尿病的风险。auc,包括年龄和组件的大都会,为预测模型分别为0.779(95%置信区间:0.759—-0.799)在男性和0.860(95%置信区间:0.836—-0.883)的女性。校准曲线显示良好的预测和观察结果在男性之间的协议;然而,模型可能高估风险预测概率是> 40%时女性。结论。大都会预测2型糖尿病的风险。定量MetS-based预测模型对2型糖尿病风险可能提高预防2型糖尿病和现在相当大的公共健康策略在中国大陆的人。

1。介绍

2型糖尿病(T2DM)病人体内是全球最常见的传染性疾病之一。国际糖尿病联合会报告称,4.25亿年全球成年人患有糖尿病,和这个数字到2030年将增加到5.52亿1]。社会经济迅速发展和人口结构的变化,以及饮食和生活方式的快速西化(2),导致爆炸的患病率增加2型糖尿病在中国在过去的几十年里(3]。2型糖尿病在中国已经成为一个主要公共卫生问题与一些并发症,如心脏病,中风和糖尿病肾病。鉴于日益增长的这种疾病负担,早期识别高危的个体可以帮助防止延迟,二型糖尿病和管理处于初级阶段。预测2型糖尿病可以帮助指导干预措施和卫生政策发展。

代谢综合症(MetS)的特点是聚类因素,包括超重,提高血压和血糖,血脂异常。这些因素也可能参与2型糖尿病的病理生理学(4- - - - - -7]。尽管大都会的临床应用和实用性仍有争议的(8),它已被建议作为一个临床工具来识别个体倾向于2型糖尿病(9]。然而,到目前为止,只有两个在中国北部和东部的研究报道大都会对2型糖尿病的预测能力基于相对有限数量(10,11]。

在这项研究中,我们旨在评估大都会及其组件的性能预测二型糖尿病的风险和发展定量MetS-based二型糖尿病的风险预测模型在中国大陆的人口从中央。

2。方法

2.1。研究人群

参与者被社区居民之间的访问武汉联合医院年度体检1月1日,2010年和2010年7月30日。排除标准如下:(1)受试者基线血液不完整的数据,(2)个人已经与已知糖尿病,和(3)以前的患者临床心血管疾病、中风和癌症。共有10688名参与者在这个队列研究。

2.2。后续评估

我们收集了健康体检数据,直到10月31日,2013年通过使用相同的基准程序。在随访期间,953人死亡,没有后续,或显示丢失关键数据。共有9735名参与者完成至少1年的随访中被包含在最终的分析中。事件参与者发展2型糖尿病随访中被认为是2型糖尿病情况下,和事故情况下的随访时间计算基线之间的差异和考试时发生2型糖尿病最初确定的。参与者没有出现2型糖尿病,随访时间计算基准和最后随访检查之间的区别。流程图说明病人选择图中描述1。

体检数据的收集在武汉联合医院从1月1日,2010年10月31日,2013年同济医学院伦理委员会的批准,华中科技大学,遵守2008年的赫尔辛基宣言。我们口头通知参与者匿名数据将被用于医学研究。没有签署知情同意,因为研究是观察性的,和数据是匿名的。

2.3。测量的变量

训练有素的人员获得人口学特征通过标准问卷和以前的病史。受试者接受了简短的体格检查,包括测量身高和体重。身高测量精确到0.5厘米,体重到最近的0.1公斤(Detecto仪器、韦伯城市、钼)。身体质量指数(BMI)计算是用体重(公斤)除以身高的平方厘米(12]。后至少5分钟的休息期间,受试者的血压坐姿使用水银血压计测量根据标准化的协议。

早上收集血液样本后一夜2 h内快速处理。75克口服葡萄糖耐量试验管理后,第二个血液样本是葡萄糖测量。自动生化分析仪(贝克曼库尔特化学分析仪AU5800系列,东京,日本)被用于实验室测量,包括血糖的水平,总胆固醇(TC)、高密度脂蛋白胆固醇(为),低密度脂蛋白胆固醇(年龄组)和甘油三酯(TG)。

2.4。发生2型糖尿病的定义

事件2型糖尿病被定义为存在下列标准在随访评估:(1)接受口服降糖药物或胰岛素治疗,(2)空腹血浆葡萄糖(台塑)≥7.0更易/ L (126 mg / dL),或(3)与血浆葡萄糖≥11.1更易/ L (200 mg / dL)作为评价葡萄糖耐量试验后2小时口服剂量。

2.5。大都会的定义

亚洲人认为体脂百分比和心血管风险高于白种人在给定的BMI (12];因此,高密度脂蛋白胆固醇和腰围的ATP III标准可能不适合亚洲人。大都会被诊断为按照中国医学协会(CMA)的诊断标准的糖尿病分支。参与者认为展览大都会如果他们遇到了三个或更多的下列标准:(1)超重:BMI≥25.0公斤/米²;(2)空腹血糖受损(IFG):台塑≥6.1更易/ L或糖耐量受损(IGT): 2小时餐后血浆葡萄糖(2高压天然气)≥7.8更易/ L或诊断糖尿病;(3)高血压:收缩压/舒张压≥140/90 mmHg或服用降压药;和(4)血脂异常:空腹甘油三酯≥1.7更易/ L或禁食高密度脂蛋白胆固醇< 0.9和< 1.0更易/ L在男性和女性中,分别。

2.6。统计分析

摘要统计信息的所有患者的基线特征和分层的2型糖尿病发病率是均值和标准差表示为(SD)或中位数和四分位范围连续变量和频率和比例为分类变量。克鲁斯卡尔-沃利斯组间差异分析了使用单因子变异数分析,测试,和卡方检验正态分布连续,连续倾斜,分别和分类变量(表1)。


特征	在三年的后续事件发生2型糖尿病
特征	没有( )	是的( )	价值

年龄(年)	43.21±13.23	52.78±12.72	< 0.001
性别,没有。(%)			< 0.001
男性	5087例(58.90%)	801例(72.88%)
女	3549例(41.10%)	298例(27.12%)
BMI(公斤/米²)	23.45±3.16	25.33±3.11	< 0.001
血浆葡萄糖
光纤光栅(更易/ L)	4.92±0.50	5.29±0.68	< 0.001
PG2h(更易/ L)	6.51±1.25	7.68±1.37	< 0.001
血压
收缩压(毫米汞柱)	116.33±15.70	125.33±16.97	< 0.001
舒张压(毫米汞柱)	77.52±10.13	81.70±10.56	< 0.001
脉压(毫米汞柱)	38.81±10.73	43.63±12.66	< 0.001
血脂(更易/ L)
总胆固醇	4.77±0.82	5.23±0.92	< 0.001
高密度脂蛋白胆固醇	1.54±0.36	1.46±0.36	< 0.001
低密度脂蛋白胆固醇	2.47±0.65	2.74±0.71	< 0.001
甘油三酸酯	1.22 (0.86 - -1.78)	1.91 (1.35 - -2.73)	< 0.001
代谢综合症,没有。(%)	429 (5.6)	457 (29.3)	< 0.001
超重	2231例(29.95%)	483例(50.47%)	< 0.001
IGR	1551例(17.96%)	625例(56.87%)	< 0.001
光纤光栅≥6.1更易/ L	212例(2.48%)	163例(14.87%)	< 0.001
PG2h≥7.8更易/ L	1452例(16.81%)	598例(54.41%)	< 0.001
高血压	1876例(23.45%)	490例(47.90%)	< 0.001
血脂异常	2556例(29.98%)	591例(54.07%)	< 0.001
TG≥1.7更易/ L	2361例(27.70%)	655例(59.93%)	< 0.001
高阶资料连结控制低	297例(3.76%)	63例(6.46%)	< 0.001

数据显示为±SD,中位数(四分位范围),或没有(%)。2型糖尿病:2型糖尿病;IGR:葡萄糖调节;光纤光栅:空腹血糖;PG2h: 2小时餐后血糖;TG:甘油三酯;高阶资料连结控制:高密度脂蛋白胆固醇。超重:定义为体重指数大于25.0公斤/米²;高血压:定义为收缩压/舒张压≥140/90 mmHg或服用降压药;低高密度脂蛋白胆固醇:定义为禁食高密度脂蛋白胆固醇< 0.9和< 1.0更易/ L在男性和女性中,分别。参与者的数量为每个类别略有不同,由于偶尔的缺失值。

多变量Cox比例风险回归常被用来估计年龄调整风险比率(小时)和95%可信区间的发展2型糖尿病与大都会及其组件(表相关联2)。预测2型糖尿病包括大都会及其组件。敏感性、特异性和阳性和阴性预测值(PPV和NPV)同时进行(表3)。


变量	男性		女
变量	人力资源(95%置信区间)	价值	人力资源(95%置信区间)	价值

代谢综合征	2.68 (2.27,3.17)	< 0.001	2.59 (1.83,3.65)	< 0.001
超重	1.76 (1.52,2.04)	< 0.001	1.94 (1.49,2.52)	< 0.001
IGR	3.87 (3.36,4.46)	< 0.001	3.61 (2.87,4.55)	< 0.001
光纤光栅≥6.1更易/ L	3.12 (2.56,3.79)	< 0.001	3.05 (2.12,4.38)	< 0.001
PG2h≥7.8更易/ L	3.81 (3.32,4.39)	< 0.001	3.61 (2.87,4.54)	< 0.001
高血压	1.63 (1.40,1.90)	< 0.001	1.53 (1.15,2.02)	0.0030
血脂异常	2.38 (2.07,2.75)	< 0.001	2.18 (1.73,2.75)	< 0.001
TG≥1.7更易/ L	3.09 (2.66,3.57)	< 0.001	2.98 (2.36,3.76)	< 0.001
高阶资料连结控制低	1.19 (0.67,2.11)	0.5452	1.74 (0.97,3.10)	0.0619

数据是风险比(95% CI),价值。2型糖尿病:2型糖尿病;大都会:代谢综合征;IGR:葡萄糖调节;光纤光栅:空腹血糖;PG2h: 2小时餐后血糖;TG:甘油三酯;高阶资料连结控制:高密度脂蛋白胆固醇。超重:定义为体重指数大于25.0公斤/米²;高血压:定义为收缩压/舒张压≥140/90 mmHg或服用降压药;低高密度脂蛋白胆固醇:定义为禁食高密度脂蛋白胆固醇< 0.9和< 1.0更易/ L在男性和女性中,分别。根据年龄进行调整。


变量	男性				女
变量	灵敏度(%)	特异性(%)	PPV (%)	NPV (%)	灵敏度(%)	特异性(%)	PPV (%)	NPV (%)

代谢综合征	36	88年	31日	90年	23	96年	31日	94年
超重	54	61年	18	89年	39	83年	16	94年
IGR	59	80年	31日	92年	52	85年	23	95年
光纤光栅≥6.1更易/ L	16	97年	48	88年	11	98年	33	93年
PG2h≥7.8更易/ L	56	81年	32	92年	50	86年	23	95年
高血压	50	70年	21	90年	42	86年	19	95年
血脂异常	58	63年	20.	90年	43	80年	15	94年
TG≥1.7更易/ L	64年	63年	22	92年	48	85年	21	95年
高阶资料连结控制低	2	99年	15	87年	4	97年	11	92年

大都会:代谢综合征;2型糖尿病:2型糖尿病;PPV:阳性预测值;净现值:阴性预测价值;IGR:葡萄糖调节;光纤光栅:空腹血糖;PG2h: 2小时餐后血糖;TG:甘油三酯;高阶资料连结控制:高密度脂蛋白胆固醇。超重:定义为体重指数大于25.0公斤/米²;高血压:定义为收缩压/舒张压≥140/90 mmHg或服用降压药;低高密度脂蛋白胆固醇:定义为禁食高密度脂蛋白胆固醇< 0.9和< 1.0更易/ L在男性和女性中,分别。使用引导重采样(倍= 500)。

多变量逻辑回归分析预测模型。以下三种预测模型建立:(1)完整的模型,其中包括年龄和所有的大都会组件;(2)分段模型中,向后降压的选择过程,它使用一个阈值和排除一些因素没有临床意义(根据Akaike信息标准);和(3)多变量多项式分段(MFP)模式13),执行风险非线性连续变量和结果(表之间的关系4)。接受者操作特征(ROC)曲线的三个模型构造使用引导重采样(倍= 500),呈现在图2。用C统计和德龙算法(14),我们发现这三个模型之间没有意义的能力区分参与者有或没有事件2型糖尿病(数据未显示),所以我们选择了最简单的“分段模型”的列线图(图3)。预测精度的计算图表也是衡量引导(500重新取样)方法。校准曲线(15,16(图)策划评估计算图表验证4)。复发的预测概率与实际复发整个样本比较使用500引导重新取样,以减少偏见。


模型	AUC(95%置信区间)	截止值	灵敏度(%)	特异性(%)	PPV (%)	NPV (%)

男性
MFP	0.781 (0.762,0.800)	−2.038	73年	68年	26	94年
完整的	0.779 (0.760,0.799)	−2.071	74年	67年	26	94年
逐步	0.779 (0.759,0.799)	−2.064	74年	67年	26	94年
女
MFP	0.861 (0.837,0.885)	−2.925	91年	69年	18	99年
完整的	0.861 (0.838,0.885)	−3.050	90年	70年	18	99年
逐步	0.860 (0.836,0.883)	−3.067	88年	69年	18	99年

男性:MFP模型:−1.92837 - -0.17487(年龄/ 100)⁻²+ 1.17798(PG2h≥7.8 = 1) + 0.90866(T≥1.7 = 1) + 0.97866(光纤光栅≥6.1 = 1)+ 0.26414(高血压= 1)。完整的模型:−4.63421 + 0.03516年龄e + 0.23344(高血压= 1)+ 0.10789(超重= 1)+ 1.20251(PG2h≥7.8 = 1) + 0.96130(光纤光栅≥6.1 = 1)+ 0.95317(TG≥1.7 = 1) + 0.00978(为< 0.9 = 1)。分段模型:−4.57730 + 0.03431年龄+ 0.28763(高血压= 1)+ 1.20539(PG2h≥7.8 = 1) + 0.96970(光纤光栅≥6.1 = 1)+ 0.98210(TG≥1.7 = 1)。女性:MFP模型:0.98518 - -1.94843(年龄/ 100)⁻¹+ 1.12166(PG2h≥7.8 = 1) + 1.01383(TG≥1.7 = 1) + 0.82966(光纤光栅≥6.1 = 1)。完整的模型:−6.82459 + 0.07260年龄−0.07548(高血压= 1)+ 0.21320(超重= 1)+ 0.82601(光纤光栅≥6.1 = 1)+ 1.14685(PG2h≥7.8 = 1)−0.38866(为< 1.0 + 1.09116 = 1)(TG≥1.7 = 1)。分段模型:−6.81323 + 0.07236年龄+ 0.90655(光纤光栅≥6.1 = 1)+ 1.17439(PG2h≥7.8 = 1) + 1.12417(TG≥1.7 = 1)。AUC:曲线下的面积。使用引导重采样(倍= 500)。

(一)男性

(b)女

图3

诺模图估计二型糖尿病的风险使用组件的一部分大都会(分段模型,引导重采样时间= 500)。使用列线图,发现每个变量对应的轴的位置,画一条线的点轴点的数量,从所有的变量添加点,画一条线从总轴角度来确定较低的2型糖尿病的概率在3年的诺模图。

图4

校准曲线的分段模型计算图表(引导重采样时间= 500)。校准曲线,x设在nomogram-predicted事件发生2型糖尿病的概率在3年,和y设在3年观察事件发生2型糖尿病。红线代表了一个理想的完美的预测模型。黑线代表列线图的性能,这是一个更加适合对角线的虚线,表示改善预测。粉色区域是校准曲线的95%置信区间。

得分表估计结果的绝对风险来自逐步模型(表的列线图5)。完整的列线图和校准曲线和MFP也提出了补充材料(数据模型S1- - - - - -S4)。

(一)人的预测模型


项	项得分
(1)年龄≥50年	44
(2)高血压	8
(3)2小时餐后血浆葡萄糖(2高压天然气)≥7.8更易/ L	37
(4)空腹血浆葡萄糖水平≥6.1更易/ L	30.
(5)甘油三酸酯≥1.7更易/ L	30.

项目总得分	三年二型糖尿病的风险
0 ~ 65	< 10%
66 ~ 92	10% ~ 20%
93 ~ 108	20% ~ 30%
109 ~ 122	30% ~ 40%
123 ~ 135	40% ~ 50%
136 ~ 141	50% ~ 60%
> 141	> 60%

(b)预测模型对女人


项	项得分
(1)年龄≥55岁	57
(2)空腹血浆葡萄糖水平≥6.1更易/ L。	14
(3)2小时餐后血浆葡萄糖(2高压天然气)≥7.8更易/ L	21
(4)甘油三酸酯≥1.7更易/ L	19

项目总得分	三年二型糖尿病的风险
0 ~ 67	< 10%
68 ~ 80	10% ~ 20%
81 ~ 90	20% ~ 30%
91 ~ 97	30% ~ 40%
98 ~ 105	40% ~ 50%
> 105	> 50%

所有分析使用统计包R (R基金会;http://www.r-project.org;3.4.3)和EmpowerStats(版本http://www.empowerstats.com;X&Y Solutions Inc .)。的值 (双面)被认为是具有统计学意义。

3所示。结果

3.1。基线特征和2型糖尿病的发病率

在9735名参与者(年龄在17 - 96年)包括在最终的分析中,60.48%是男性,平均(标准差)队列为44.29(13.52)岁,和大都会的基线患病率为11.85% (1154)。后平均1.74年的观察期,11.29%(1099)的参与者进行开发。表1比较的基线人口统计学和生化特征个体根据2型糖尿病发病率的存在与否。之间的显著差异观察组。

2型糖尿病发病率分别为3.33%(321/9735),4.01%(359/8949)和6.65%(419/6300),2011年,2012年和2013年,分别。这个值也随着年龄增加:1.56%(22/1410)在17 - 29岁的参与者中,5.72%(138/2414)30—39岁的人中,其中10.45%(303/2899)40至49岁,50 - 59岁之间的人中有19.68%(356/1809),21.89%(141/644)60 - 69岁的人中,24.87%(139/559)> 70岁。

3.2。多变量分析根据大都会事件2型糖尿病及其组件

表2显示的结果多变量Cox比例风险模型进行预测根据大都会和它的各个组件。年龄调整后,基线大都会及其组件(低为除外)都是显著正相关的2型糖尿病在男性和女性的风险。相比之下,为低级别(禁食高密度脂蛋白胆固醇< 0.9和< 1.0更易/ L在男性和女性中,分别在基线表现没有明显的年龄调整与2型糖尿病事件(HR = 1.19, 95% CI, 0.67 - -2.11, 在男性;HR = 1.74, 95% CI, 0.97 - -3.10, 女性),但仍然表现出的关联呈正相关趋势。

3.3。预测大都会及其组件的性能对2型糖尿病的风险

表3显示了大都会的预测性能和它的各个组件的基线预测3年发病率的2型糖尿病。我们发现,在男性和女性中,几乎所有的变量表现出相对较高的特异性和阴性预测值的高位,但表现出较低的敏感度和较低的阳性预测值。这些结果表明,大都会的缺失及其组件在基线可能正确地确定事件发生2型糖尿病的个体自由。

3.4。MetS-Based预测模型和计算图表

年龄和大都会的单个组件被认为是候选人变量预测模型。三个模型,结合上面的独立预测因子(引导重采样时间= 500)。完整的模型包括年龄和所有的大都会组件,逐步模型变量选择候选人的一部分,和MFP模型用分段多项式模型连续风险变量,如年龄。公式和预测性能的三个模型在男性和女性都呈现在表4。三种模式的auc在雄性和雌性都毫无例外地> 0.75,这表明合理的功能区别参与者有或没有发生2型糖尿病。ROC曲线(引导重采样时间= 500)的三个模型在男性和女性都呈现在图2。

提供一个可测量的工具,预测个体的概率2型糖尿病,我们选择最方便的“分段模型”的列线图(图3)。列线图的校准曲线的概率为2型糖尿病具有良好预测和观察男性之间的协议。至于女人,> 40%的概率预测时,预测的概率>观测概率,具体而言,当预测概率在女人> 40%,这个诺模图可能会高估风险(图4)。完整的列线图和校准曲线和MFP模型提出了补充材料(数据S1- - - - - -S4)。

进一步增加便利设施,我们开发了一个评分系统来评估2型糖尿病风险,这种方法允许手动估计三年二型糖尿病的风险,如表所示5。年龄小于50岁和55年被认为是referent类别在男性和女性中,分别。其他物品是大都会的组件的一部分。每个条目指向相应的分数;计算项目总得分后,二型糖尿病的风险(A)和(B)男性女性中没有阴影的区域所示。

4所示。讨论

在这个以人群为基础的队列研究,大都会和它的各个组件(IGT,超重,IFG高血压、TG≥1.7更易/ L,和低HDL)在基线表现出相对高特异性和高阴性预测价值正确地识别一个人较低的2型糖尿病的风险。此外,我们开发了一个定量和易于使用的预后诺模图集成大都会组件和年龄在3年的基线预测事件发生2型糖尿病。列线图显示相对较好的预测歧视后内部验证。

一些研究已经揭示了大都会与二型糖尿病的风险之间的相关性。弗雷明汉的研究(17)2005年报告说,大都会特征数是高度相关的风险增加发展中2型糖尿病超过8年的随访。美国国家胆固醇教育计划(9)报道,大都会能独立预测糖尿病。同样,雷et al。18)和Hajat et al。19)确认大都会的价值来确定个人的风险2型糖尿病在加拿大土著和阿布扎比,分别。大都会的预测影响糖尿病也确定在儿科人口(20.和老年人21]。我们的发现与之前的研究一致。我们进一步提供预后列线图和评分系统预测模型来估计基于大都会组件2型糖尿病的风险。这个系统是特别感兴趣的中国大陆社区二型糖尿病的流行率很高。

在我们的研究中,我们观察到基线大都会患病率为11.85%,二型糖尿病和3年累积发病率为11.29%。年龄调整后,大都会及其组件(低为除外)在基线都是二型糖尿病的风险大大增加男性和女性。大都会的高特异性和阴性预测值及其各个组件的基线预测2型糖尿病发病率在我们的研究是一致的与雷等人的研究。18为正确识别个体在随访无病。这些发现表明,个人没有大都会及其各个组件拥有低未来发展中2型糖尿病的机会。

提供一个可测量的工具,预测个体的概率2型糖尿病,我们计算了由三种方法预测模型,进行了综合评价。最后,我们选择了分段模型开发列线图。我们还发现,这个列线图时高估风险预测概率是> 40%的女性。校准曲线可以帮助提供一个相对真实的价值。例如,当女性60%的风险计算诺模图,她现实的风险应该大约50%根据校准曲线。这些努力增加我们研究的可信度和实用价值。

我们的研究展示几个优势。首先,样本容量相对较大,卫生检查参与者代表。其次,定量预测模型是更大的比先前的类似研究临床和社会价值。第三,综合评价的三种方法有助于选择最有效和简单的模型。

在这项研究中存在一些限制。首先,我们无法收集临时数据分析时间发生2型糖尿病。第二,一些参与者没有后续,有些数据是失踪。尽管如此,我们仍然保留高3年随访率为91.08% (9735/10688)。

5。结论

总之,大都会是一个简单的方法,可以用来预测2型糖尿病的风险。定量MetS-based在这项研究中开发的预测模型可以提供一个个性化的评价2型糖尿病风险在未来三年。大都会有助于先进干预策略来降低2型糖尿病进展和表现出一定程度的公共卫生利益在中国大陆。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

伦理批准

体检数据的收集在武汉联合医院从1月1日,2010年10月31日,2013年本研究同济医学院伦理委员会的批准,华中科技大学,遵守2008年的赫尔辛基宣言。我们口头通知参与者匿名数据将被用于医学研究。不知情同意是必需的,因为这项研究是观察和数据是匿名的。

书面知情同意出版了从所有参与者。

的利益冲突

作者报告没有竞争的经济利益。

作者的贡献

中一段设计的研究。Q.Y.,X.C., S.S., and Y. L collected the data. K.W., H.Z., and C.C. performed the analytical work. K.W. and X.Z. wrote the paper. All authors reviewed the manuscript. Kun Wang and Qun-Fang Yang contributed equally to this work.

确认

这项研究得到了国家自然科学基金(拨款:81370468和81671386)。我们感谢工会的员工体检中心医院(武汉、中国)的支持和所有参与者允许数据被用于这项研究。我们感谢于田(经济合作与发展组织(oecd)、巴黎、法国)对他的评论和建议在分析。我们也感谢安东尼奥Simone Lagana博士他的认真工作和周到的建议帮助大幅提高本文。

补充材料

图S1:诺模图估计二型糖尿病的风险使用组件的一部分大都会(MFP模型)。图S2:校准曲线的模型计算图表(引导重采样时间= 500)。图S3:诺模图二型糖尿病的风险估计使用的所有组件大都会(完整模型)。图S4:完整模型的校正曲线列线图(引导重采样时间= 500)。(补充材料)

引用

http://www.diabetesatlas.org/。
d .赵f .赵、李y和z郑,“预测和观察糖尿病在中国的流行,“当前心脏病学报告,14卷,不。1,第111 - 106页,2012。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
w·杨和j·翁”,在中国早期的治疗2型糖尿病,”《柳叶刀》杂志糖尿病和内分泌学,卷2,不。12日,第1002 - 992页,2014年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
a . p . s ., a·o·y·卢克和j . c . n . Chan“检测2型糖尿病的高危人群——我们如何找到他们,谁应该治疗?”临床内分泌学与代谢的最佳实践与研究,30卷,不。3、345 - 355年,2016页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
j . m .支持者m . Gladysz公元Mooradian,”在2型糖尿病患者血脂异常:流行、病理生理学和管理,“药物,卷73,不。4、327 - 339年,2013页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
大肠Ferrannini和w·c·Cushman”,糖尿病和高血压:坏伙伴”,《柳叶刀》,卷380,不。9841年,第610 - 601页,2012年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
s . b . Aynalem和a·j·Zeleke”,糖尿病的患病率及其危险因素个体15岁及以上Mizan-Aman镇西南埃塞俄比亚,2016:横断面研究,“国际内分泌学杂志卷,2018篇文章ID 9317987, 7页,2018。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
朱马x和美国,“代谢综合症的预防心血管疾病和糖尿病,还是一个有争议的问题吗?”欧洲临床营养学杂志》上,卷67,不。5,518 - 521年,2013页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
c·洛伦佐k·威廉姆斯,k . j .亨特和s . m . Haffner”国家胆固醇教育计划成人治疗小组第三,国际糖尿病联盟和世界卫生组织的定义代谢综合征作为事件的预测心血管疾病和糖尿病,”糖尿病护理,30卷,不。1,8日至13日,2007页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
董h, c, c . et al .,“预测能力为2型糖尿病使用动态变化的代谢综合征,空腹血糖的动态变化,代谢综合征和空腹血糖,”伊朗公共卫生杂志》上,43卷,不。4、432 - 440年,2014页。视图:谷歌学术搜索
y, d .赵王w . et al .,“代谢综合征之间的关系和10年的2型糖尿病的风险事件,“87卷,没有。18日,第1248 - 1245页,2007年。视图:谷歌学术搜索
世卫组织专家咨询,“适当的体重指数对亚洲人群及其对政策的影响和干预策略,”《柳叶刀》,卷363,不。9403年,第163 - 157页,2004年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
f·j·坎dos Reis g·c·Wishart e·m·迪克斯et al .,”一个更新预测乳腺癌的预测和治疗效益预测模型与独立验证,”乳腺癌研究,19卷,不。1,58页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
e . r .德龙、d . m . DeLong和d . l . Clarke-Pearson”在两个或两个以上的地区比较相关接收机操作特性曲线:非参数的方法,”生物识别技术,44卷,不。3、837 - 845年,1988页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
a·c·阿尔巴t . Agoritsas m·沃尔什et al .,“歧视和校准的临床预测模型:用户的医学文献指南”,《美国医学会杂志》,卷318,不。14日,第1384 - 1377页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
y .问:黄,c . h .梁l . et al。”开发和验证radiomics列线图术前预测结直肠癌淋巴结转移的”临床肿瘤学杂志,34卷,不。18日,第2164 - 2157页,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
p·w·f·威尔逊,r . b . D \ ' agostino博士h .麻省理工,l·苏利文和j·b·乔”作为前体代谢综合征的心血管疾病和2型糖尿病,”循环,卷112,不。20日,第3072 - 3066页,2005年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
b s, s·h·雷。哈里斯,m . Mamakeesick et al .,“代谢综合征及其组件的预测事件在一个原住民社区2型糖尿病,”加拿大医学协会期刊,卷180,不。6,617 - 624年,2009页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
c . Hajat和z Shather”,代谢综合征患病率和预测糖尿病使用IDF和ATPIII标准在中东的人口,”糖尿病的研究和临床实践,卷98,不。3、481 - 486年,2012页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
j·a·莫里森,l·a·弗里德曼,p . Wang和c·j·格鲁伊克推测,“代谢综合征在童年预测成人代谢综合征和2型糖尿病25到30年后,“的《儿科学》杂志上,卷152,不。2、201 - 206年,2008页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
m . Noale美极,s . Zanoni et al .,“代谢综合征,糖尿病的发病率和死亡率老年人:意大利老龄化纵向研究”糖尿病和新陈代谢,38卷,不。2、135 - 141年,2012页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索

国际内分泌学杂志

文摘