Associated Factors of Osteoporosis in Postmenopausal Women with Type 2 Diabetic Mellitus in China: a Meta-analysis

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0497

Chinese General Practice ›› 2023, Vol. 26 ›› Issue (04): 504-511.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0497

Special Issue: 内分泌代谢性疾病最新文章合辑；骨健康最新文章合辑；骨质疏松最新文章合辑

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Associated Factors of Osteoporosis in Postmenopausal Women with Type 2 Diabetic Mellitus in China: a Meta-analysis

1. School of Nursing, Guangzhou University of Chinese Medicine, Guangzhou 510006, China
2. Second Clinical Medical College, Guangzhou University of Chinese Medicine, Guangzhou 510405, China
3. No.1 Department of Orthopedics, Guangdong Provincial Hospital of Chinese Medicine, Guangzhou 510120, China

Received:2022-07-15 Revised:2022-11-28 Published:2023-02-05 Online:2022-12-19
Contact: WU Xiaowan
About author:
JI X C, WANG M X, CHEN S H, et al. Associated factors of osteoporosis in postmenopausal women with type 2 diabetic mellitus in China: a Meta-analysis[J]. Chinese General Practice, 2023, 26 (4) : 504-511.

中国绝经后2型糖尿病患者骨质疏松影响因素的Meta分析

1．510006　广东省广州市，广州中医药大学护理学院
2．510405　广东省广州市，广州中医药大学第二临床医学院
3．510120　广东省广州市，广东省中医院骨一科

通讯作者: 吴小婉
作者简介:
嵇星辰，王明欣，陈少华，等.中国绝经后2型糖尿病患者骨质疏松影响因素的Meta分析[J].中国全科医学，2023，26（4）：504-511.[www.chinagp.net] 作者贡献：嵇星辰、王明欣负责论文的整体构思和设计，并对论文进行修订；嵇星辰、王明欣、陈少华负责数据收集与整理；嵇星辰、王明欣、高改负责统计学处理、结果的分析与解释；吴小婉负责文章质量控制和审校，对文章整体负责。
基金资助:
广东省研究生教育创新计划项目(2020SFKC021)

Abstract

Abstract:

Background

Diabetes and osteoporosis are common diseases in middle-aged and elderly people. Diabetes can lead to various acute and chronic complications, but its related bone changes are often neglected. Osteoporosis is more common in postmenopausal women, and those with type 2 diabetes mellitus (T2DM) have multiple risk factors for osteoporosis. Therefore, it is particularly important to early identify risk factors of osteoporosis in these women, and to provide them with targeted interventions.

Objective

To explore the associated factors of osteoporosis in Chinese postmenopausal women with T2DM through a meta-analysis.

Methods

In July 2021, databases of China National Knowledge Infrastructure, CQVIP, WanFang Data, SinoMed, PubMed, EmBase, and the Cochrane Library were searched for literature about factors associated with osteoporosis in Chinese postmenopausal women with T2DM from inception to July 2021. Two researchers independently screened literature and extracted data. RevMan 5.4 and Stata 15.0 were used to conduct a meta-analysis on the data.

Results

Twenty-one studies were finally included, from which 11 osteoporosis-related factors were extracted. The meta-analysis showed that age〔MD (95%CI) =6.56 (5.24, 7.88) 〕, years of postmenopause〔MD (95%CI) =5.93 (4.23, 7.62) 〕, duration of diabetes〔MD (95%CI) =1.94 (0.89, 2.98) 〕, body mass index〔MD (95%CI) =-1.99 (-2.63, -1.36) 〕, serum calcium〔MD (95%CI) =0.03 (0.01, 0.06) 〕, fasting blood glucose〔MD (95%CI) =0.49 (0.09, 0.90) 〕, glycosylated hemoglobin〔MD (95%CI) =0.37 (0.02, 0.71) 〕, and fasting insulin〔MD (95%CI) =3.65 (1.24, 6.06) 〕 were associated factors for osteoporosis in postmenopausal women with T2DM. But no significant association was found between osteoporosis and serum creatinine〔MD (95%CI) =4.02 (0.00, 8.04) 〕, serum phosphorus〔MD (95%CI) =0.00 (-0.05, 0.05) 〕, or serum alkaline phosphatase〔MD (95%CI) =1.26 (-0.06, 2.57) 〕 in these women. Sensitivity analysis revealed that the association of all the above-mentioned factors (except for serum creatinine) with osteoporosis was relatively robust.

Conclusion

Older age, long years of postmenopause, long duration of T2DM, low levels of BMI and serum calcium, and high levels of fasting insulin, fasting blood glucose, and glycosylated hemoglobin are risk factors for osteoporosis in Chinese postmenopausal women with T2DM. But the effects of serum creatinine, phosphorus, and alkaline phosphatase on osteoporosis in this group need to be further verified.

Key words: Diabetes mellitus, type 2, Osteoporosis, postmenopausal, Root cause analysis, Meta-analysis

摘要：

背景

糖尿病和骨质疏松均是中老年人的常见病，且糖尿病可导致多种急/慢性并发症，但糖尿病性骨骼改变常被忽略。女性绝经后患骨质疏松较为普遍，绝经后2型糖尿病患者更是具有多种合并骨质疏松的危险因素，因此早期识别这些因素并开展针对性干预十分必要。

目的

探讨我国绝经后2型糖尿病患者骨质疏松的影响因素。

方法

于2021年7月，计算机检索中国知网、维普网、万方数据知识服务平台、中国生物医学文献数据库、PubMed、EmBase、the Cochrane Library数据库，获取与我国绝经后2型糖尿病患者骨质疏松影响因素相关的文献，检索时间设定为从建库至2021年7月。由2名研究员独自进行文献筛选及数据提取，采用RevMan 5.4软件及Stata 15.0统计软件对数据结果进行Meta分析。

结果

最终纳入21篇研究，提取出11个影响因素。Meta分析结果显示：年龄〔MD（95%CI）=6.56（5.24，7.88）〕、绝经年限〔MD（95%CI）=5.93（4.23，7.62）〕、糖尿病病程〔MD（95%CI）=1.94（0.89，2.98）〕、体质指数〔MD（95%CI）=-1.99（-2.63，-1.36）〕、血清钙〔MD（95%CI）=0.03（0.01，0.06）〕、空腹血糖〔MD（95%CI）=0.49（0.09，0.90）〕、糖化血红蛋白〔MD（95%CI）=0.37（0.02，0.71）〕、空腹胰岛素〔MD（95%CI）=3.65（1.24，6.06）〕是我国绝经后2型糖尿病患者合并骨质疏松的影响因素（P<0.05）；血肌酐〔MD（95%CI）=4.02（0.00，8.04）〕、血清磷〔MD（95%CI）=0.00（-0.05，0.05）〕、碱性磷酸酶〔MD（95%CI）=1.26（-0.06，2.57）〕对我国绝经后2型糖尿病患者合并骨质疏松的影响无统计学意义（P>0.05）。敏感性分析结果显示：除血肌酐外，其他因素的结果均较稳定。

结论

年龄、绝经年限、糖尿病病程、BMI、血清钙、空腹胰岛素、空腹血糖、糖化血红蛋白是我国2型糖尿病患者合并骨质疏松的影响因素，而血肌酐、血清磷、碱性磷酸酶对我国绝经后2型糖尿病患者合并骨质疏松的影响还需进一步论证。

关键词: 糖尿病，2型, 骨质疏松，绝经后, 影响因素分析, Meta分析

JI Xingchen,WANG Mingxin,CHEN Shaohua, et al. Associated Factors of Osteoporosis in Postmenopausal Women with Type 2 Diabetic Mellitus in China: a Meta-analysis[J]. Chinese General Practice, 2023, 26(04): 504-511. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0497.
嵇星辰,王明欣,陈少华等. 中国绝经后2型糖尿病患者骨质疏松影响因素的Meta分析[J]. 中国全科医学, 2023, 26(04): 504-511. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0497.

Figures/Tables 7

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作者	年份（年）	地区	研究类型	年龄（岁）	绝经年限（年）	研究时段	样本量	影响因素	检测部位	质量评价（分）
周友俊等^[10]	2010	昆明市	病例对照研究	病例组：65±10 对照组：57±10	≥1^a	—	病例组：72 对照组：70	①④⑥⑦ ⑧⑨⑩⑪	L_1~4、股骨颈、Wards三角、大转子、髋部	6
征海华等^[11]	2010	上海市	病例对照研究	病例组：72.3±7.9 对照组：65.8±10.9	≥5^a	—	病例组：136 对照组：152	①②④⑤ ⑥⑧⑦⑩	L_1~4	6
张建民^[13]	2014	马鞍山市	病例对照研究	57.3±6.2^a	8.4±4.2^a	—	病例组：23 对照组：18	④⑥⑧⑩	L_1~4、左侧股骨	6
应蓉等^[14]	2017	上海市	病例对照研究	70.81±10.95^a	病例组：27.41±9.18 对照组：16.65±11.38	2015年1月至2016年8月	病例组：43 对照组：47	①②③④⑤ ⑥⑦⑧⑩	右髋关节	6
王瑜等^[15]	2021	台州市	病例对照研究	67.77±7.14^a	49.60±3.31^a	2017年1月至2019年11月	病例组：147 对照组：202	①②③④ ⑥⑦⑧	股骨颈、大转子、腰椎	7
王燕等^[16]	2011	河北省	病例对照研究	62.5±13.6^a	1~14^a	—	病例组：81 对照组：33	①②③④ ⑦⑨⑩	L_2~4、股骨颈、大转子、粗隆间	7
王小华等^[17]	2014	河北省	病例对照研究	54±5^a	6±3^a	2011—2013年	病例组：58 对照组：62	①②③ ④⑦⑧	腰椎正位、左侧股骨颈、Wards三角、股骨粗隆	6
林珊珊等^[20]	2019	北京市	病例对照研究	病例组：57.32±2.04 对照组：49.27±1.87	—	2016年2月至2018年2月	病例组：50 对照组：50	①⑧	L_1~4，双侧股骨	6
黄银琼等^[22]	2019	福建省	病例对照研究	61.8±7.5^a	>1^a	2016年8月至2018年12月	病例组：31 对照组：22	①	髋部、股骨颈	6
何丽等^[23]	2019	郑州市	横断面研究	64.35±8.56^a	—	2016年8月至2017年8月	病例组：544 对照组：138	①③④ ⑤⑦⑪	腰椎、股骨颈、全髋	6^b
马剑侠等^[18]	2016	河北省	病例对照研究	病例组：64.3±10.1 对照组：62.1±9.5	—	2012年1月至2014年10月	病例组：60 对照组：68	①③④⑦⑧	L_1~4、双侧股骨	7
巩伟伟等^[24]	2018	上海市	病例对照研究	55.3±4.51^a	5.46±3.16^a	2016年6月至2017年5月	病例组：43 对照组：40	①②③④⑤⑧⑪	L_1~4，股骨颈	7
陈雪等^[25]	2018	温州市	病例对照研究	病例组：68.09±9.62 对照组：61.06±10.88	病例组：18.22±11.44 对照组：11.22±9.07	2015年10月至2016年11月	病例组：100 对照组：51	①②③ ④⑤	L_1~4、股骨颈、股骨转子、股骨内部、股骨Wards三角	6
征海华等^[12]	2011	上海市	病例对照研究	病例组：72.59±8.83 对照组：65.65±11.42	≥5^a	2008年6月至2010年6月	病例组：147 对照组：153	①②④ ⑤⑦⑧	—	7
李琪等^[21]	2018	遵义市	病例对照研究	50~75^a	2~14^a	2016年12月至2017年11月	病例组：45 对照组：40	①②③ ④⑧	L_1~4、股骨颈、Wards三角、大转子	7
吕晓双等^[19]	2021	无锡市	病例对照研究	47~85^a	2~30^a	2018年8月至2019年12月	病例组：90 对照组：88	①④⑥⑧	腰椎、股骨颈、全髋	6
赖春红^[26]	2020	江西省	病例对照研究	67.55±7.36^a	18（14，22）^a	2018年12月至2019年12月	病例组：114 对照组：25	①④	L_1~4、全髋、股骨颈	7
姜璐^[27]	2017	山东省	病例对照研究	病例组：68.23±7.79 对照组：56.92±6.85	病例组：19.69±8.75 对照组：7.64±6.85	2014年10月至2016年12月	病例组：159 对照组：75	①②③ ④⑦⑧	L_1~4、全髋、股骨颈、Wards三角、大转子	7
ZHAO等^[30]	2020	北京市	横断面研究	63.65±7.9^a	—	2017年1月至2019年12月	病例组：99 对照组：41	①②③④ ⑥⑦⑧	髋部、腰椎	7^b
ZHOU等^[28]	2017	西藏自治区	病例对照研究	61±8^a	>1^a	—	病例组：27 对照组：30	①④⑧	脊柱、股骨颈、髋部	6
CHEN等^[29]	2018	台湾地区	病例对照研究	60.7±6.9^a	—	2014年9月至2015年8月	病例组：37 对照组：105	①③④⑧	髋部、腰椎	7

作者	年份（年）	地区	研究类型	年龄（岁）	绝经年限（年）	研究时段	样本量	影响因素	检测部位	质量评价（分）
周友俊等^[10]	2010	昆明市	病例对照研究	病例组：65±10 对照组：57±10	≥1^a	—	病例组：72 对照组：70	①④⑥⑦ ⑧⑨⑩⑪	L_1~4、股骨颈、Wards三角、大转子、髋部	6
征海华等^[11]	2010	上海市	病例对照研究	病例组：72.3±7.9 对照组：65.8±10.9	≥5^a	—	病例组：136 对照组：152	①②④⑤ ⑥⑧⑦⑩	L_1~4	6
张建民^[13]	2014	马鞍山市	病例对照研究	57.3±6.2^a	8.4±4.2^a	—	病例组：23 对照组：18	④⑥⑧⑩	L_1~4、左侧股骨	6
应蓉等^[14]	2017	上海市	病例对照研究	70.81±10.95^a	病例组：27.41±9.18 对照组：16.65±11.38	2015年1月至2016年8月	病例组：43 对照组：47	①②③④⑤ ⑥⑦⑧⑩	右髋关节	6
王瑜等^[15]	2021	台州市	病例对照研究	67.77±7.14^a	49.60±3.31^a	2017年1月至2019年11月	病例组：147 对照组：202	①②③④ ⑥⑦⑧	股骨颈、大转子、腰椎	7
王燕等^[16]	2011	河北省	病例对照研究	62.5±13.6^a	1~14^a	—	病例组：81 对照组：33	①②③④ ⑦⑨⑩	L_2~4、股骨颈、大转子、粗隆间	7
王小华等^[17]	2014	河北省	病例对照研究	54±5^a	6±3^a	2011—2013年	病例组：58 对照组：62	①②③ ④⑦⑧	腰椎正位、左侧股骨颈、Wards三角、股骨粗隆	6
林珊珊等^[20]	2019	北京市	病例对照研究	病例组：57.32±2.04 对照组：49.27±1.87	—	2016年2月至2018年2月	病例组：50 对照组：50	①⑧	L_1~4，双侧股骨	6
黄银琼等^[22]	2019	福建省	病例对照研究	61.8±7.5^a	>1^a	2016年8月至2018年12月	病例组：31 对照组：22	①	髋部、股骨颈	6
何丽等^[23]	2019	郑州市	横断面研究	64.35±8.56^a	—	2016年8月至2017年8月	病例组：544 对照组：138	①③④ ⑤⑦⑪	腰椎、股骨颈、全髋	6^b
马剑侠等^[18]	2016	河北省	病例对照研究	病例组：64.3±10.1 对照组：62.1±9.5	—	2012年1月至2014年10月	病例组：60 对照组：68	①③④⑦⑧	L_1~4、双侧股骨	7
巩伟伟等^[24]	2018	上海市	病例对照研究	55.3±4.51^a	5.46±3.16^a	2016年6月至2017年5月	病例组：43 对照组：40	①②③④⑤⑧⑪	L_1~4，股骨颈	7
陈雪等^[25]	2018	温州市	病例对照研究	病例组：68.09±9.62 对照组：61.06±10.88	病例组：18.22±11.44 对照组：11.22±9.07	2015年10月至2016年11月	病例组：100 对照组：51	①②③ ④⑤	L_1~4、股骨颈、股骨转子、股骨内部、股骨Wards三角	6
征海华等^[12]	2011	上海市	病例对照研究	病例组：72.59±8.83 对照组：65.65±11.42	≥5^a	2008年6月至2010年6月	病例组：147 对照组：153	①②④ ⑤⑦⑧	—	7
李琪等^[21]	2018	遵义市	病例对照研究	50~75^a	2~14^a	2016年12月至2017年11月	病例组：45 对照组：40	①②③ ④⑧	L_1~4、股骨颈、Wards三角、大转子	7
吕晓双等^[19]	2021	无锡市	病例对照研究	47~85^a	2~30^a	2018年8月至2019年12月	病例组：90 对照组：88	①④⑥⑧	腰椎、股骨颈、全髋	6
赖春红^[26]	2020	江西省	病例对照研究	67.55±7.36^a	18（14，22）^a	2018年12月至2019年12月	病例组：114 对照组：25	①④	L_1~4、全髋、股骨颈	7
姜璐^[27]	2017	山东省	病例对照研究	病例组：68.23±7.79 对照组：56.92±6.85	病例组：19.69±8.75 对照组：7.64±6.85	2014年10月至2016年12月	病例组：159 对照组：75	①②③ ④⑦⑧	L_1~4、全髋、股骨颈、Wards三角、大转子	7
ZHAO等^[30]	2020	北京市	横断面研究	63.65±7.9^a	—	2017年1月至2019年12月	病例组：99 对照组：41	①②③④ ⑥⑦⑧	髋部、腰椎	7^b
ZHOU等^[28]	2017	西藏自治区	病例对照研究	61±8^a	>1^a	—	病例组：27 对照组：30	①④⑧	脊柱、股骨颈、髋部	6
CHEN等^[29]	2018	台湾地区	病例对照研究	60.7±6.9^a	—	2014年9月至2015年8月	病例组：37 对照组：105	①③④⑧	髋部、腰椎	7

影响因素	纳入文献（篇）	异质性检验		效应模型	Meta分析结果〔MD（95%CI）〕	Z值	P值
影响因素	纳入文献（篇）	I²（%）	P值	效应模型	Meta分析结果〔MD（95%CI）〕	Z值	P值
年龄	20^{[10,11,12,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30]}	85	<0.01	随机	6.56（5.24，7.88）	9.74	<0.01
绝经年限	11^{[11,12,14,15,16,17,21,24,25,27,30]}	90	<0.01	随机	5.93（4.23，7.62）	6.84	<0.01
糖尿病病程	12^{[14,15,16,17,18,21,23,24,25,27,29,30]}	75	<0.01	随机	1.94（0.89，2.98）	3.64	<0.01
BMI	19^{[10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,21,23,24,25,26,27,28,29,30]}	88	<0.01	随机	-1.99（-2.63，-1.36）	6.20	<0.01
血清钙	7^{[10,11,13,14,15,19,30]}	41	0.12	固定	0.03（0.01，0.07）	2.98	<0.01
血肌酐	6^{[11,12,14,23,24,25]}	77	<0.01	随机	4.02（0.00，8.04）	1.96	0.05
空腹血糖	11^{[10,11,12,14,15,16,17,18,23,27,30]}	60	<0.01	随机	0.49（0.09，0.90）	2.37	0.02
糖化血红蛋白	16^{[10,11,12,13,14,15,17,18,19,20,21,24,27,28,29,30]}	73	<0.01	随机	0.37（0.02，0.71）	2.08	0.04
空腹胰岛素	2^[10,16]	48	0.16	固定	3.65（1.24，6.06）	2.97	<0.01
血清磷	4^{[10,11,13,14]}	54	0.09	随机	0.00（-0.05，0.05）	0.05	0.96
碱性磷酸酶	3^[10,23,24]	38	0.20	固定	1.26（-0.06，2.57）	1.88	0.06

影响因素	纳入文献（篇）	异质性检验		效应模型	Meta分析结果〔MD（95%CI）〕	Z值	P值
影响因素	纳入文献（篇）	I²（%）	P值	效应模型	Meta分析结果〔MD（95%CI）〕	Z值	P值
年龄	20^{[10,11,12,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30]}	85	<0.01	随机	6.56（5.24，7.88）	9.74	<0.01
绝经年限	11^{[11,12,14,15,16,17,21,24,25,27,30]}	90	<0.01	随机	5.93（4.23，7.62）	6.84	<0.01
糖尿病病程	12^{[14,15,16,17,18,21,23,24,25,27,29,30]}	75	<0.01	随机	1.94（0.89，2.98）	3.64	<0.01
BMI	19^{[10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,21,23,24,25,26,27,28,29,30]}	88	<0.01	随机	-1.99（-2.63，-1.36）	6.20	<0.01
血清钙	7^{[10,11,13,14,15,19,30]}	41	0.12	固定	0.03（0.01，0.07）	2.98	<0.01
血肌酐	6^{[11,12,14,23,24,25]}	77	<0.01	随机	4.02（0.00，8.04）	1.96	0.05
空腹血糖	11^{[10,11,12,14,15,16,17,18,23,27,30]}	60	<0.01	随机	0.49（0.09，0.90）	2.37	0.02
糖化血红蛋白	16^{[10,11,12,13,14,15,17,18,19,20,21,24,27,28,29,30]}	73	<0.01	随机	0.37（0.02，0.71）	2.08	0.04
空腹胰岛素	2^[10,16]	48	0.16	固定	3.65（1.24，6.06）	2.97	<0.01
血清磷	4^{[10,11,13,14]}	54	0.09	随机	0.00（-0.05，0.05）	0.05	0.96
碱性磷酸酶	3^[10,23,24]	38	0.20	固定	1.26（-0.06，2.57）	1.88	0.06

影响因素	合并分析结果			改变模型分析结果
影响因素	效应模型	MD（95%CI）	P值	效应模型	MD（95%CI）	P值
年龄	随机	6.56（5.24，7.88）	<0.01	固定	7.15（6.69，7.60）	<0.01
绝经年限	随机	5.93（4.23，7.62）	<0.01	固定	4.96（4.46，5.46）	<0.01
糖尿病病程	随机	1.94（0.89，2.98）	<0.01	固定	2.11（1.64，2.59）	<0.01
BMI	随机	-1.99（-2.63，-1.36）	<0.01	固定	-2.24（-2.45，-2.04）	<0.01
血清钙	固定	0.03（0.01，0.06）	<0.01	随机	0.04（0.00，0.07）	0.03
血肌酐	随机	4.02（0.00，8.04）	0.05	固定	1.47（0.91，2.04）	<0.01
空腹血糖	随机	0.49（0.09，0.90）	0.02	固定	0.38（0.15，0.61）	<0.01
糖化血红蛋白	随机	0.37（0.02，0.71）	0.04	固定	0.35（0.19，0.52）	<0.01
空腹胰岛素	固定	3.65（1.24，6.06）	<0.01	随机	3.68（0.33，7.03）	0.03
血清磷	随机	0.00（-0.05，0.05）	0.96	固定	0.00（-0.03，0.03）	0.97
碱性磷酸酶	固定	1.26（-0.06，2.57）	0.06	固定	2.89（-1.25，7.04）	0.17

Associated Factors of Osteoporosis in Postmenopausal Women with Type 2 Diabetic Mellitus in China: a Meta-analysis

中国绝经后2型糖尿病患者骨质疏松影响因素的Meta分析

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影响因素	排除文献	排除前			排除后
影响因素	排除文献	效应模型	MD（95%CI）	P值	效应模型	MD（95%CI）	P值
年龄	[15][23][27]	随机	6.56（5.24，7.88）	<0.01	随机	6.17（5.05，7.30）	<0.01
绝经年限	[21][27]	随机	5.93（4.23，7.62）	<0.01	随机	5.64（4.41，6.87）	<0.01
糖尿病病程	[29]	随机	1.94（0.89，2.98）	<0.01	随机	2.36（1.56，3.15）	<0.01
BMI	[12][14][16]	随机	-1.99（-2.63，-1.36）	<0.01	随机	-1.84（-2.24，-1.45）	<0.01
空腹血糖	[11]	随机	0.49（0.09，0.90）	0.02	固定	0.48（0.24，0.73）	<0.01
糖化血红蛋白	[15][27][28]	随机	0.37（0.02，0.71）	0.04	随机	0.44（0.10，0.79）	0.01

影响因素	t值	P值
年龄	1.00	0.33
绝经年限	1.25	0.24
糖尿病病程	-0.21	0.84
BMI	-0.63	0.54
血清钙	-1.15	0.30
血肌酐	0.61	0.59
空腹血糖	0.27	0.79
糖化血红蛋白	-0.04	0.97

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