《表3 糖尿病足发病风险预测模型性能及预测因子》

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《糖尿病足发病风险预测模型的系统评价》

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注：AUC为受试者工作特征曲线下面积；EMIS为Egton医疗信息系统；1）该研究建立了Cox比例风险模型，随访1年和5年时的AUC分别为0.81和0.76，为了方便与其他研究进行比较，此处列举了更优的短期预测性能指标，即随访1年时的AUC；2）将患者常穿的鞋子分为3类；如果鞋子能够覆盖足部

有5项研究仅报告了区分度指标，而未报告校准度指标。7个模型的受试者工作特征曲线下面积（area under the curve，AUC）为0.65～0.88，除Heald等[17]研究外，其余6个模型AUC均>0.7，预测性能较好。在模型验证方面，有2项研究进行了外部验证，其中Monteiro-Soares等[12]对Boyko模型进行了外部验证和增量更新，另有1项研究采用了随机拆分验证。最终预测模型包含4～12个变量，7个模型中出现次数最多的预测因子是年龄、糖化血红蛋白、糖尿病持续时间、视力下降、溃疡史、截肢史、单丝试验（10 g尼龙单丝压力觉检查，了解患者是否有保护性感觉丧失）不敏感、皮肤真菌病、灰指甲等，且有5项研究都纳入单丝试验不敏感作为模型的最终预测因子。这些指标都较容易被测量和获取，即使是基层医疗机构也可以对其进行评估。模型的最终呈现形式也不尽相同，有4项研究以风险评分的方式呈现结果，有2项研究得出了计算糖尿病足发病率的公式或方程。所有模型的性能及预测因子见表3。