中国的糖尿病前期成人，谁5年后更容易确诊糖尿病？2023年3月，发表在《Diabetes Obes Metab》的一项研究，开发个体化预测中国糖尿病前期成人5年糖尿病风险的诺莫图和风险评分，可鉴别出发生糖尿病高风险个体。

目的：旨在开发个体化诺莫图和风险评分，预测中国糖尿病前期成人的5年糖尿病风险。

方法：该回顾性队列研究基线时有26018名糖尿病前期参与者。将参与者随机分层为2个队列，一个是训练队列（12947人），另一个是验证队列（13071人）。最小绝对收缩和选择算子（LASSO）模型用于选择候选变量中最显著的变量。进一步创建了逐步Cox比例风险模型，基于LASSO模型选择预测因素，从中筛选出风险因素。用诺莫图呈现模型。使用受试者工作特性（ROC）曲线下面积、决策曲线和校准分析分别评估模型的辨别能力、临床应用和校准。相关的风险因素也根据临床临界点或三分之一进行分类，从而创建糖尿病风险评分模型。基于总评分，将其分为4个风险类别：低、中、高和极高。也评估了该糖尿病风险评分模型的表现。

结果：使用年龄、甘油三酯、空腹血糖、体重指数、丙氨酸氨基转移酶、高密度脂蛋白胆固醇和糖尿病家族史，开发了简单的诺莫图和预测糖尿病前期风险的风险评分。诺莫图在训练和验证队列中的ROC曲线下面积分别为0.8146（95% CI，0.8035~0.8258）和0.8147（0.8035~0.8259）。校准曲线显示，5年时的糖尿病风险预测和观察到的完美匹配。决策曲线分析展示出诺莫图的临床应用，并且存在广泛的替代阈值概率谱。0~2.5、3~4.5、5~7.5、8~13.5的总风险评分分别与低、中、高、极高糖尿病风险相关。

结论：开发和验证了中国糖尿病前期成人5年糖尿病风险的个体化预测诺莫图和风险评分，鉴别出发生糖尿病高风险个体。医生和其他医疗专家能简便和快速使用该糖尿病评分模型来评估糖尿病前期患者的糖尿病风险分层。此外，该开发的诺莫图模型和风险评分仍需要在前瞻性队列研究中予以验证。

（选题审校：李欣亚 编辑：贾朝娟）
（本文由北京大学第三医院药剂科翟所迪教授及其团队选题并审校，环球医学资讯编辑完成。）

（专家点评：Nomogram（诺莫图或列线图）是一种综合分析多个定量变量和定性变量以预测某特定事件发生的绘图法预测模型，它可以用一种直观的绘图来对个体患者进行风险评估。）

参考资料：
Diabetes Obes Metab. 2023 Mar;25(3):675-687
Nomogram model and risk score to predict 5-year risk of progression from prediabetes to diabetes in Chinese adults: Development and validation of a novel model
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36321466/