注：VE虽然无主效应，但是VE和PF有交互作用，仍需要放入模型。余同。

    2.3模型评价

    2.3.1 ROC曲线 受试工作者特征曲线(Receiver operating characteristic curve， ROC)下面积(Area under ROC， AUC)评价logistic回归模型预测效果。结果：AUC的95%CI为：0.7206～0.8071，提示该预测模型效果良好，见图1。

    图1 ROC曲线

    2.3.2不同切割点下的灵敏度与特异度 以预测概率作为切割点划分病例和对照人群，以实际病例、对照为金标准，计算灵敏度、特异度。见图2。

    图2 不同切割点下的灵敏度与特异度

    2.3.3最佳切割点下灵敏度与特异度 基于预测模型，当样本预测为HBP的概率超过0.71时，则判为HBP；否则，不判为HBP。以此为切割点时，灵敏度和特异度综合而言，达到最优。灵敏度为0.6997，特异度为0.6859，总正确率为0.6958。见图3。

    图3 最佳切割点下灵敏度与特异度

    3讨论

    随着老龄社会的到来，糖尿病患病率的不断升高 ......