技术特征：
1.一种糖尿病肾病及非糖尿病性肾脏疾病鉴别诊断预测模型，其特征在于，所述模型采用列线图形式，所述列线图包括：第一行的分值标尺，分值范围为0-100；第二行为患者收缩压值，数值范围为80-240，不同的收缩压值对应第一行一个相应的得分；第三行为患者空腹血糖值，数值范围为0-40，不同的空腹血糖值对应第一行一个相应的得分；第四行为患者胱抑素c值，数值范围为0-8，不同的胱抑素c值对应第一行一个相应的得分；第五行为患者糖化血红蛋白值，数值范围为4-18，不同的糖化血红蛋白值对应第一行一个相应的得分；第六行为患者年龄值，年龄值数值范围为20-90，不同年龄值对应第一行一个相应的得分；第七行为患者糖尿病病史值，糖尿病病史值数值范围为0-30，不同的糖尿病病史值对应第一行一个相应的得分；第八行为患者血红蛋白值，数值范围为40-200，不同的血红蛋白值对应第一行一个相应的得分；第九行为患者糖尿病视网膜病变值，无糖尿病视网膜病变选择0，有糖尿病视网膜病变选择1，分别对应第一行一个相应的得分；第十行为患者总分值，将第二行至第九行的指标在第一行对应的得分相加，得到患者总分值；第十一行为行肾穿刺活检病例诊断为非糖尿病性肾脏疾病及糖尿病肾病合并非糖尿病性肾脏疾病的概率值，将第十行患者总分值对应投射到第十一行上得出行肾穿刺活检病理诊断为非糖尿病性肾脏疾病及糖尿病肾病合并非糖尿病性肾脏疾病的概率值。2.根据权利要求1所述的糖尿病肾病及非糖尿病性肾脏疾病鉴别诊断预测模型，其特征在于，所述模型还包括糖尿病肾病及非糖尿病性肾脏疾病鉴别诊断预测概率公式，所述公式为：其中，a＝2.43043-0.01740
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收缩压-0.10887
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空腹血糖-0.66977
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胱抑素c-0.21927
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糖化血红蛋白+0.04854
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年龄-0.10712
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糖尿病病史+0.02628
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血红蛋白-2.32735
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视网膜病变症状；概率分值p的最佳截断值为0.46，当患者概率分值低于0.46时，为低概率患者，患者肾穿刺活检结果为糖尿病肾病的可能性大；当患者概率分值高于或等于0.46时，为高概率患者，患者肾穿刺活检结果为非糖尿病性肾脏疾病及糖尿病肾病合并非糖尿病性肾脏疾病的可能性大。3.根据权利要求2所述的糖尿病肾病及非糖尿病性肾脏疾病鉴别诊断预测模型，其特征在于：
所述收缩压为2型糖尿病患者的收缩压值，数据范围为80-240mmhg；所述空腹血糖为2型糖尿病患者的空腹血糖值，数据范围为0-40mmol/l；所述胱抑素c为2型糖尿病患者的胱抑素c值，数据范围为0-8mg/l；所述糖化血红蛋白为2型糖尿病患者的糖化血红蛋白值，数据范围为4-18％；所述年龄为2型糖尿病患者的年龄值，数据范围为20-90岁；所述糖尿病病史为2型糖尿病患者的患病年限，数据范围为0-30年；所述血红蛋白为2型糖尿病患者的血红蛋白值，数据范围为40-200g/dl；所述视网膜病变症状为2型糖尿病患者的视网膜病变症状，若患者无糖尿病视网膜病变则选择0，若患者有糖尿病视网膜病变则选择1。4.权利要求1-3中任一项所述的模型在用于糖尿病肾病及非糖尿病性肾脏疾病鉴别诊断预测中的应用。5.一种糖尿病肾病及非糖尿病性肾脏疾病鉴别诊断预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)收集大量行肾穿刺活检的2型糖尿病患者的临床资料数据，并统计其病理诊断结果：糖尿病肾病、非糖尿病性肾脏疾病及糖尿病肾病合并非糖尿病性肾脏疾病；(2)以“病例诊断结果是否为非糖尿病性肾脏疾病及糖尿病肾病合并非糖尿病性肾脏疾病”为结局变量，对收集的数据进行单因素logistics回归，筛选出显著影响结果事件的因素；(3)将单因素分析筛选出的变量以及临床上考虑可能有意义的变量纳入初始多因素logistics模型，并使用逐步回归法针对初始模型筛选掉混杂因素，选择得到的患者年龄、糖尿病病史、糖尿病视网膜病变、收缩压、血红蛋白、空腹血糖、糖化血红蛋白、胱抑素c数据构建权利要求1-3中任一项所述的模型。6.根据权利要求5所述的糖尿病肾病及非糖尿病性肾脏疾病鉴别诊断预测模型的构建方法，其特征在于，步骤(3)中纳入初始多因素logistics模型的因素包括年龄、糖尿病病史、有无糖尿病视网膜病变、收缩压、血红蛋白、空腹血糖、糖化血红蛋白、血沉、点式总蛋白、点式白蛋白、尿素、肌酐、胱抑素c、总胆固醇、低密度脂蛋白、肾小球滤过率、甲状旁腺素、b型脑钠肽。7.根据权利要求5所述的糖尿病肾病及非糖尿病性肾脏疾病鉴别诊断预测模型的构建方法，其特征在于，将行肾穿刺活检的2型糖尿病患者随机分为训练集和验证集，使用训练集患者构建预测模型，验证集患者进行内部验证，验证所述预测模型的精确度，所述训练集和验证集中患者的数量比为7:3。
技术总结
本发明涉及肾脏病鉴别诊断领域，尤其涉及一种糖尿病肾病及非糖尿病性肾脏疾病鉴别诊断预测模型及构建方法。通过对2型糖尿病患者的临床及病理特征分析，选取对鉴别诊断结果影响大的因素，采用列线图形式，简明扼要、通俗易懂，便于临床操作。本发明有助于通过2型糖尿病患者的最初检测数据来判断患者行肾穿刺活检病理诊断为非糖尿病性肾脏疾病(NDRD)及糖尿病肾病合并非糖尿病性肾脏疾病(MIX)的概率，实现对2型糖尿病患者中糖尿病肾病及非糖尿病性肾脏疾病的鉴别诊断。通过本发明的概率预测方法，有助于临床医生评估2型糖尿病肾损害患者肾活检的风险收益比，同时也为没有肾脏活检技术的医疗机构的工作人员提供参考。技术的医疗机构的工作人员提供参考。技术的医疗机构的工作人员提供参考。
技术研发人员：尚进 孙璐璐 赵占正
受保护的技术使用者：郑州大学第一附属医院
技术研发日：2020.04.14
技术公布日：2021/10/21