Construction of a nomogram prediction model for secondary diabetic kidney disease in patients with type 2 diabetes mellitus

doi:10.3969/j.issn.1673-8640.2026.06.013

Abstract

Abstract:

Objective To construct a nomogram model for predicting secondary diabetic kidney disease（DKD） in patients with type 2 diabetes mellitus（T2DM），and to evaluate its effectiveness. Methods A total of 143 patients with T2DM secondary to DKD（DKD group） and 190 patients with single T2DM（T2DM group） were enrolled from Quanzhou First Hospital of Fujian Medical University from January 2024 to June 2025. The clinical data and determination results were collected. The data of 235 patients in 2024 were included in the training set，and the data of 98 patients in 2025 were included in the test set. The differences in clinical data，fasting blood glucose（FBG），glycated hemoglobin A_1c（HbA_1c），urinary microalbumin-to-creatinine ratio（UACR），urinary chemical tests and formed element tests between patients with secondary DKD and patients with single T2DM in the training set were compared. Logistic regression analysis was used to evaluate the risk factors for DKD occurrence in the training set and to construct a nomogram model. Receiver operating characteristic（ROC） curve was used to evaluate the efficacy of the nomogram model and its single measurement indicators in diagnosing DKD. Based on the test set data，the ROC curve and decision curve were used to validate the nomogram model. Results In the training set，there was statistical significance in hypertension history，disease duration，FBG，HbA_1c，urinary chemical tests and urinary formed element tests between DKD and T2DM groups（P<0.05）. The prolongation of disease duration，elevated FBG level，positive urinary protein（PRO） were independent risk factors for DKD occurrence. Each risk factor and the 2 constructed nomogram models based on risk factors（nomogram 1）and independent risk factors（nomogram 2）could effectively screen for DKD. The areas under curves（AUC） were 0.598-0.949. The AUC of the 2 nomogram models for diagnosing DKD was higher than each single indicator. The AUC for screening DKD in the test set by the 2 nomogram models was >0.900. when the risk threshold was 10%，the clinical net benefits of nomogram 1 and nomogram 2 were 0.231 and 0.221，respectively. Conclusions The constructed nomogram model can provide a reference for clinicians to quickly and intuitively assess whether T2DM patients have secondary DKD.

Key words: Diabetic kidney disease, Type 2 diabetes mellitus, Risk factor, Nomogram model

CLC Number:

R587.2

HUANG Zhengju, CHEN Yabin, WANG Wanni, CHEN Jintu. Construction of a nomogram prediction model for secondary diabetic kidney disease in patients with type 2 diabetes mellitus[J]. Laboratory Medicine, 2026, 41(6): 603-608.

Figures/Tables 9

References 16

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组别	例数	年龄/岁	男性/[例（%）]	体重指数/（kg·m^-²）	高血压史/[例（%）]	病程/年	肾脏影像学异常/[例（%）]
T2DM组	120	59.18±9.24	75（62.50）	24（22~26）	55（45.83）	8（4~10）	43（35.83）
DKD组	115	61.56±10.63	74（61.74）	24（22~26）	93（80.87）	13（10~19.5）	47（40.87）
统计值		-1.823	0.014	-0.633	30.917	-5.554	0.63
P值		0.07	0.904	0.526	<0.001	<0.001	0.427
组别	其他内科疾病/[例（%）]		FBG/（mmol·L^-1）	HbA_1c/%	UACR/（mg·g^-1）	BLD阳性率/[例（%）]	PRO阳性率/[例（%）]
T2DM组	13.33		8.68（6.53~13.34）	8.05（7.08~10.80）	8.66（5.76~12.96）	20（16.67）	10（8.33）
DKD组	19.13		11.13（7.98~16.50）	9.90（7.90~11.53）	464.87（177.87~1 525.90）	44（38.26）	95（82.61）
统计值	1.456		-3.161	-3.579	-13.215	13.818	131.07
P值	0.228		0.002	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001
组别	RBC计数/（·μL^-1）		RTEC计数/（·μL^-1）	管型/（·μL^-1）	病理管型阳性率/[例（%）]	电导率/（ms·cm^-1）	触发相关镜检规则^①/[例（%）]
T2DM组	1.90（0.60~4.35）		0.80（0.40~2.20）	0.00（0.00~0.13）	3（2.50）	10.62±4.63	4（3.33）
DKD组	2.70（1.20~7.30）		1.10（0.40~2.90）	0.13（0.00~0.41）	6（5.22）	9.06±3.73	54（46.96）
统计值	-2.493		-0.903	-5.191	1.177	2.841	60.115
P值	0.013		0.366	<0.001	0.278	0.005	<0.001

组别	例数	年龄/岁	男性/[例（%）]	体重指数/（kg·m^-²）	高血压史/[例（%）]	病程/年	肾脏影像学异常/[例（%）]
T2DM组	120	59.18±9.24	75（62.50）	24（22~26）	55（45.83）	8（4~10）	43（35.83）
DKD组	115	61.56±10.63	74（61.74）	24（22~26）	93（80.87）	13（10~19.5）	47（40.87）
统计值		-1.823	0.014	-0.633	30.917	-5.554	0.63
P值		0.07	0.904	0.526	<0.001	<0.001	0.427
组别	其他内科疾病/[例（%）]		FBG/（mmol·L^-1）	HbA_1c/%	UACR/（mg·g^-1）	BLD阳性率/[例（%）]	PRO阳性率/[例（%）]
T2DM组	13.33		8.68（6.53~13.34）	8.05（7.08~10.80）	8.66（5.76~12.96）	20（16.67）	10（8.33）
DKD组	19.13		11.13（7.98~16.50）	9.90（7.90~11.53）	464.87（177.87~1 525.90）	44（38.26）	95（82.61）
统计值	1.456		-3.161	-3.579	-13.215	13.818	131.07
P值	0.228		0.002	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001
组别	RBC计数/（·μL^-1）		RTEC计数/（·μL^-1）	管型/（·μL^-1）	病理管型阳性率/[例（%）]	电导率/（ms·cm^-1）	触发相关镜检规则^①/[例（%）]
T2DM组	1.90（0.60~4.35）		0.80（0.40~2.20）	0.00（0.00~0.13）	3（2.50）	10.62±4.63	4（3.33）
DKD组	2.70（1.20~7.30）		1.10（0.40~2.90）	0.13（0.00~0.41）	6（5.22）	9.06±3.73	54（46.96）
统计值	-2.493		-0.903	-5.191	1.177	2.841	60.115
P值	0.013		0.366	<0.001	0.278	0.005	<0.001

项目	β值	P值	OR^①值（95%CI^②）
高血压史	1.609	<0.001	4.996（2.777~8.988）
病程	0.126	<0.001	1.135（1.083~1.189）
FBG	0.093	0.001	1.097（1.041~1.157）
HbA_1c	0.178	0.002	1.194（1.070~1.334）
BLD+	0.936	<0.001	2.550（1.563~4.159）
PRO+	2.472	<0.001	11.841（5.994~23.391）
RBC计数	0.037	0.085	1.037（0.995~1.081）
管型	1.770	0.001	5.872（2.081~16.567）
电导率	-0.088	0.006	0.915（0.860~0.975）
触发相关镜检规则	3.245	<0.001	25.672（8.878~74.239）

项目	β值	P值	OR^①值（95%CI^②）
高血压史	1.609	<0.001	4.996（2.777~8.988）
病程	0.126	<0.001	1.135（1.083~1.189）
FBG	0.093	0.001	1.097（1.041~1.157）
HbA_1c	0.178	0.002	1.194（1.070~1.334）
BLD+	0.936	<0.001	2.550（1.563~4.159）
PRO+	2.472	<0.001	11.841（5.994~23.391）
RBC计数	0.037	0.085	1.037（0.995~1.081）
管型	1.770	0.001	5.872（2.081~16.567）
电导率	-0.088	0.006	0.915（0.860~0.975）
触发相关镜检规则	3.245	<0.001	25.672（8.878~74.239）

项目	β值	P值	OR值（95%CI）
高血压史	0.811	0.109	2.249（0.834~6.068）
病程	0.116	0.006	1.122（1.034~1.218）
FBG	0.206	0.001	1.229（1.084~1.392）
HbA_1c	-0.152	0.255	0.859（0.660~1.116）
BLD阳性	-0.033	0.939	0.967（0.411~2.275）
PRO阳性	2.472	<0.001	11.852（4.878~28.796）
管型	0.266	0.762	1.305（0.232~7.332）
电导率	-0.068	0.231	0.934（0.835~1.044）
触发相关镜检规则	1.788	0.130	5.979（0.591~60.449）