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第45卷第12期
·1788 · 南 京 医 科 大 学 学 报 2025年12月

中营养不良标记为 0，正常标记为 1，将单因素分析 0.48，灵敏度 78.6%，特异度 68%（图 2）；②Hosmer⁃
中存在统计学意义的变量作为自变量，婚姻状况为 Lemeshow 检验证实模型校准度良好（χ =5.22，P=
2
二分类变量（已婚=1，丧偶=0）。采用多因素Logistic 0.73）；③ 模 型 的 C ⁃ index 为 0.78（95% CI：0.695~
回归模型深入分析各变量的作用，结果显示，与丧 0.868），提示预测结果与实际观察值具有良好的一
偶患者相比，已婚患者发生营养不良的风险显著降 致性（图3）。此外，决策曲线分析显示，当阈值概率
低（OR=7.164，95% CI：1.598~32.126，P=0.010），年 设定在0.10~0.67范围内时，应用该预测模型可获得
龄、婚姻状况、BMI、GDS评估、血清白蛋白及前白蛋 显著的临床净收益，净收益保持在 0.46~0.60，明显
白水平是老年糖尿病合并 CF 患者发生营养不良风 优于单一变量（图4）。
险的独立预测指标（P < 0.05，表2）。
3 讨 论
2.3 列线图模型构建与验证
通过多因素Logistic回归分析，本研究建立了老 本研究数据分析表明，在老年糖尿病合并CF患
年糖尿病合并 CF 患者发生营养不良风险的预测模 者中营养不良风险占比达 67.7%，高于单独罹患糖
型，并以列线图的形式进行可视化展示（图 1）。模 尿病或认知衰弱的老年人 ［20-21］ ，说明老年糖尿病合
型验证结果：①ROC曲线分析显示该预测模型具有 并CF患者更易发生营养不良风险，原因可能是源于
中等预测效能，曲线下面积（area under the curve， 老年糖尿病糖脂代谢紊乱、CF改变及两者病理协同
AUC）为 0.781（95%CI：0.695~0.867），最佳截断值为 作用。既往研究表明，“代谢⁃炎症⁃神经退行”恶性

表2 老年糖尿病合并CF患者发生营养不良风险影响因素的多因素Logistic回归分析
Table 2 Multivariate logistic regression analysis of risk factors for malnutrition in elderly diabetic patients with CF
Variable Assignment OR 95%CI P
Age Measured value 0.958 0.918-0.999 0.046
Marital status Married=1，Widowed=0 7.164 1.598-32.126 0.010
BMI Measured value 1.179 1.052-1.323 0.005
GDS assessment Depression=1，Normal=0 0.313 0.100-0.981 0.046
Albumin Measured value 1.107 1.004-1.220 0.041
Prealbumin Measured value 1.011 1.002-1.020 0.021
Marital status was categorized into two groups：married and widowed.

0 20 40 60 80 100
Points

Age
100 80 60
Widowed
Marital status
Married
BMI
16 20 24 28 32 36 40
Depression
GDS assessment
Normal
Albumin
48 36 24
Prealbumin
340 300 260 220 180 140 100
Total point
0 40 80 120 160 200 240
Linear predictor
-2 0 2 4 6 8
Risk
0.2 0.4 0.6 0.8
图1 老年糖尿病合并CF患者发生营养不良风险预测列线图模型
Figure 1 Nomogram model for predicting malnutrition risk in elderly diabetic patients with CF