《表3 原始模型与新模型评价指标》

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《2型糖尿病发病风险预测模型常用评价方法》

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注：R2.决定系数；AUC.曲线下面积；NRI.净重新分类指数；IDI.综合判别改善指数；2 h PG.餐后2 h血糖；FPG.空腹血糖；BMI.体质指数；a括号内数据为95%CI；bP<0.05。

调整原始模型参数构建新模型1、2、3，结果见表3。与原始模型相比，3个新模型的R2、AUC与Brier得分均无明显改变；分类NRI分别为0.044、0.002和0.002，且均有统计学意义（P<0.05），即按照0～14%、15%～19%、20%～24%和≥25%为分类标准，与原始模型相比，新模型1、2、3重分类正确比例分别提高了4.4%、0.2%和0.2%。连续NRI仅新模型1(0.168）与新模型2(0.317）有统计学意义（P<0.05），即新模型1、2将高预测风险的人正确识别为患者的概率分别较原始模型提升16.8%和31.7%；3个新模型的IDI均为0，表明新加入的变量对模型的预测能力无改善。Hosmer-Lemeshow检验中，3个新模型的P值均>0.05，即模型预测的糖尿病2年发病风险同实际观察的发病风险之间的差异无统计学意义，模型校准度好。原始模型与新模型1、2、3的校准曲线如图1所示，y轴为糖尿病发病实际概率，x轴为模型预测的糖尿病发病概率，在风险较低的区间内，拟合线略高于理想曲线，表明预测值小于实际值，模型低估了糖尿病发病风险；在实际发病概率大于30%区间内，拟合线低于理想曲线，表明预测值大于实际值，模型高估了糖尿病发病风险。综合模型整体表现、区分度与校准度，确定新模型1为最优模型，参数见表4。最优模型在最优切点处灵敏度为85.0%，特异度为79.4%；Hosmer-Lemeshow检验P=0.79，内部验证AUC为0.875(95%CI:0.870～0.879），最优模型区分度与校准度较好。绘制DCA决策曲线，原始模型和最优模型的净收益均高于全人群策略，原始模型和最优模型二者净收益无较大差异，见图2。