Relationship between Time in Range and Long-term HbA1c Glycemic Variability in Elderly Male Patients with Type 2 Diabetes

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0547

Abstract

Abstract:

Background

As a new indicator of glycemic management, time in range (TIR) is significantly related to short-term glycemic variability, but whether it is also associated with long-term glycemic variability is still unclear.

Objective

To investigate the relationship of TIR with coefficient of variability (CV) of HbA_1c and HbA_1c variability score (HVS) during a long-term follow-up in elderly male patients with type 2 diabetes.

Methods

Two hundred elderly male type 2 diabetic inpatients from the Second Medical Center of PLA General Hospital were enrolled from January 2007 to January 2011. All of them underwent continuous glucose monitoring (CGM) during hospitalization, and by the baseline TIR derived from CGM, they were divided into TIR≥85% group (n=141) and TIR<85% group (n=59), and followed up for (12.5±1.1) years. The CV of HbA_1c and HVS in the follow-up were compared between the groups. The relationships of TIR with the CV of HbA_1c and HVS were analyzed using Pearson correlation analysis and multivariate linear regression analysis.

Results

The long-term CV of HbA_1c〔 (9.7±3.8) % vs (8.2±4.5) %, P=0.028〕 and HVS〔 (48.7±20.4) vs (32.5±20.8), P<0.001〕 in TIR<85% group were both significantly higher than those in TIR≥85% group. Pearson correlation analysis suggested that TIR showed a significant linear negative correlation with CV of HbA_1c (r=-0.239, P<0.001) or HVS (r=-0.400, P<0.001). Multiple linear regression analysis indicated that TIR had an impact on long-term CV of HbA_1c〔b (95%CI) =-0.07 (-0.12, -0.03), P<0.05〕or HVS〔b (95%CI) =-0.44 (-0.67, -0.21), P<0.05〕after adjusting for confounding factors.

Conclusion

TIR was independently associated with long-term CV of HbA_1c or HVS in elderly male patients with type 2 diabetes. With the decrease of TIR, the long-term HbA_1c glycemic variability increased gradually during follow-up.

Key words: Diabetes mellitus, type 2, Time in range, Glycemic variability, Glycosylated hemoglobin, Continuous glucose monitoring, Aged, Men

摘要：

背景

目标范围内时间（TIR）作为血糖管理的新指标，与短期血糖波动相关，是否与长期血糖变异性相关尚不清楚。

目的

探讨老年男性2型糖尿病患者TIR与长期随访期间糖化血红蛋白（HbA_1c）变异系数、HbA_1c变异性评分（HVS）的关系。

方法

选取2007年1月至2011年1月在解放军总医院第二医学中心住院行动态血糖监测（CGM）的老年男性2型糖尿病患者200例，根据患者基线TIR水平，将其分为TIR≥85%组（n=141）和TIR<85%组（n=59）。对受试者随访观察（12.5±1.1）年，比较两组长期随访期间HbA_1c变异系数和HVS。采用Pearson相关、多元线性回归分析TIR与HbA_1c变异系数、HVS的关系。

结果

TIR<85%组患者的长期HbA_1c变异系数〔（9.7±3.8）%比（8.2±4.5）%，P=0.028）〕、HVS〔（48.7±20.4）分比（32.5±20.8）分，P<0.001）〕均明显高于TIR≥85%组。Pearson相关分析结果显示，TIR与长期HbA_1c变异系数（r=-0.239，P<0.001）、HVS（r=-0.400，P<0.001）呈线性负相关。多元线性回归分析结果显示，在调整混杂因素后，TIR对长期HbA_1c变异系数、HVS有影响〔b（95%CI）分别为-0.07（-0.12，-0.03）、-0.44（-0.67，-0.21），P<0.05〕。

结论

老年男性2型糖尿病患者TIR与长期随访期间HbA_1c变异系数、HVS相关。TIR越低的患者，长期血糖变异性越明显。

关键词: 糖尿病，2型, 目标范围内时间, 血糖变异性, 糖化血红蛋白, 动态血糖监测, 老年人, 男性

FANG Fusheng,LIU Xingyu,YAN Shuangtong, et al. Relationship between Time in Range and Long-term HbA_1c Glycemic Variability in Elderly Male Patients with Type 2 Diabetes[J]. Chinese General Practice, 2023, 26(16): 1979-1983. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0547.
方福生,刘星宇,闫双通等. 老年男性2型糖尿病患者目标范围内时间与长期血糖变异性的关系研究[J]. 中国全科医学, 2023, 26(16): 1979-1983. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0547.

Figures/Tables 4

References 21

[1]	BATTELINO T，DANNE T，BERGENSTAL R M，et al. Clinical targets for continuous glucose monitoring data interpretation：recommendations from the international consensus on time in range[J]. Diabetes Care，2019，42（8）：1593-1603. DOI：10.2337/dci19-0028.
[2]	VIGERSKY R A，MCMAHON C. The relationship of hemoglobin A1c to time-in-range in patients with diabetes[J]. Diabetes Technol Ther，2019，21（2）：81-85. DOI：10.1089/dia.2018.0310.
[3]	ALBERTI K G，ZIMMET P Z. Definition，diagnosis and classification of diabetes mellitus and its complications. Part 1：diagnosis and classification of diabetes mellitus provisional report of a WHO consultation[J]. Diabet Med，1998，15（7）：539-553.
[4]	戴冬君，陆静毅，张磊，等. 应用葡萄糖在目标范围内时间评价2型糖尿病血糖控制情况的适宜切点分析[J]. 中华医学杂志，2020，100（38）：2990-2996. DOI：10.3760/cma.j.cn112137-20200619-01895.
[5]	FORBES A，MURRELLS T，MULNIER H，et al. Mean HbA_1c，HbA_1c variability，and mortality in people with diabetes aged 70 years and older：a retrospective cohort study[J]. Lancet Diabetes Endocrinol，2018，6（6）：476-486. DOI：10.1016/S2213-8587(18)30048-2.
[6]	LU J Y，MA X J，ZHOU J，et al. Association of time in range，as assessed by continuous glucose monitoring，with diabetic retinopathy in type 2 diabetes[J]. Diabetes Care，2018，41（11）：2370-2376. DOI：10.2337/dc18-1131.
[7]	MALAHI A，VAN ELSEN M，CHARLEER S，et al. Relationship between time in range，glycemic variability，HbA_1c，and complications in adults with type 1 diabetes mellitus[J]. J Clin Endocrinol Metab，2022，107（2）：e570-581. DOI：10.1210/clinem/dgab688.
[8]	LU J Y，WANG C F，SHEN Y，et al. Time in range in relation to all-cause and cardiovascular mortality in patients with type 2 diabetes：a prospective cohort study[J]. Diabetes Care，2021，44（2）：549-555. DOI：10.2337/dc20-1862.
[9]	American Diabetes Association. 6. Glycemic targets：standards of medical care in diabetes-2020[J]. Diabetes Care，2020，43（s1）：66-76. DOI：10.2337/dc20-S006.
[10]	BECK R W，BERGENSTAL R M，CHENG P Y，et al. The relationships between time in range，hyperglycemia metrics，and HbA_1c[J]. J Diabetes Sci Technol，2019，13（4）：614-626. DOI：10.1177/1932296818822496.
[11]	彭慧敏，邓洪容，周泳雯，等. 血糖变异性对1型糖尿病患者葡萄糖目标范围内时间与血糖管理指标关系的影响[J]. 中华医学杂志，2022，102（16）：1190-1195. DOI：10.3760/cma.j.cn112137-20211009-02236.
[12]	田景琰，宁光. 管理糖化血红蛋白变异性　降低糖尿病患者全因死亡风险[J]. 中华内科杂志，2022，61（4）：367-369. DOI：10.3760/cma.j.cn112138-20210622-00436.
[13]	MAO Y J，ZHONG W J. HbA_1c variability as an independent risk factor for microvascular complications in type 1 diabetes[J]. J Diabetes Sci Technol，2022. DOI：10.1177/19322968221100833.
[14]	LEE S R，LIU T，ZHOU J D，et al. Predictions of diabetes complications and mortality using HbA_1c variability：a 10-year observational cohort study[J]. Acta Diabetol，2021，58（2）：171-180. DOI：10.1007/s00592-020-01605-6.
[15]	SHAO D，WANG S S，SUN J W，et al. Association between long-term HbA_1c variability and functional limitation in individuals aged over 50 years：a retrospective cohort study[J]. Front Endocrinol（Lausanne），2022，13：847348. DOI：10.3389/fendo.2022.847348.
[16]	LI S Y，NEMETH I，DONNELLY L，et al. Visit-to-visit HbA_1c variability is associated with cardiovascular disease and microvascular complications in patients with newly diagnosed type 2 diabetes[J]. Diabetes Care，2020，43（2）：426-432. DOI：10.2337/dc19-0823.
[17]	MAO D D，LAU E S H，WU H J，et al. Risk associations of long-term HbA_1c variability and obesity on cancer events and cancer-specific death in 15 286 patients with diabetes：a prospective cohort study[J]. Lancet Reg Health West Pac，2022，18：100315. DOI：10.1016/j.lanwpc.2021.100315.
[18]	中华医学会糖尿病学分会. 中国2型糖尿病防治指南（2020年版）[J]. 中华内分泌代谢杂志，2021，37（4）：311-398. DOI：10.3760/cma.j.cn311282-20210304-00142.
[19]	SHROM D，SARWAT S，ILAG L，et al. Does A1c consistently reflect mean plasma glucose[J]. J Diabetes，2010，2（2）：92-96. DOI：10.1111/j.1753-0407.2010.00066.x.
[20]	中华医学会内分泌学分会. 糖尿病患者血糖波动管理专家共识[J]. 中华内分泌代谢杂志，2017，33（8）：633-636. DOI：10.3760/cma.j.issn.1000-6699.2017.08.002.
[21]	中华医学会糖尿病学分会. 中国血糖监测临床应用指南（2021年版）[J]. 中华糖尿病杂志，2021，13（10）：936-948. DOI：10.3760/cma.j.cn115791-20210810-00436.

组别	例数	年龄（±s，岁）	BMI（±s，kg/m²）	糖尿病病程（±s，年）	FPG（±s，mmol/L）	2 hPG（±s，mmol/L）	HbA_1c（±s，%）	MAGE（±s，mmol/L）	血糖变异系数（±s，%）
TIR<85%	59	79.8±8.3	24.4±2.5	19.8±10.3	6.3±2.0	10.9±3.0	7.7±1.4	5.2±1.5	27.8±9.1
TIR≥85%	141	75.3±9.1	25.4±2.5	13.2±8.1	5.8±1.4	8.9±2.6	6.8±1.2	3.1±1.2	17.5±5.8
t（χ²）值		-3.295	2.707	-4.888	-2.045	-4.649	-4.606	-10.279	-9.545
P值		0.001	0.007	<0.001	0.043	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001
组别	收缩压（±s，mm Hg）	舒张压（±s，mm Hg）	TC（±s，mmol/L）	TG（±s，mmol/L）	LDL-C（±s，mmol/L）	HDL-C（±s，mmol/L）	服用二甲双胍〔n（%）〕	服用磺胺类药物〔n（%）〕	使用胰岛素〔n（%）〕
TIR<85%	129±11	71±8	4.25±0.92	1.39±0.79	2.48±0.79	1.16±0.33	30（50.8）	11（18.6）	44（74.6）
TIR≥85%	126±11	71±8	4.17±0.83	1.49±0.89	2.42±0.69	1.12±0.32	68（48.2）	43（30.5）	48（34.0）
t（χ²）值	-1.500	0.001	-0.583	0.812	-0.519	-0.774	0.114^a	2.965^a	27.512^a
P值	0.135	0.999	0.561	0.418	0.605	0.440	0.735	0.085	<0.001

组别	例数	年龄（±s，岁）	BMI（±s，kg/m²）	糖尿病病程（±s，年）	FPG（±s，mmol/L）	2 hPG（±s，mmol/L）	HbA_1c（±s，%）	MAGE（±s，mmol/L）	血糖变异系数（±s，%）
TIR<85%	59	79.8±8.3	24.4±2.5	19.8±10.3	6.3±2.0	10.9±3.0	7.7±1.4	5.2±1.5	27.8±9.1
TIR≥85%	141	75.3±9.1	25.4±2.5	13.2±8.1	5.8±1.4	8.9±2.6	6.8±1.2	3.1±1.2	17.5±5.8
t（χ²）值		-3.295	2.707	-4.888	-2.045	-4.649	-4.606	-10.279	-9.545
P值		0.001	0.007	<0.001	0.043	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001
组别	收缩压（±s，mm Hg）	舒张压（±s，mm Hg）	TC（±s，mmol/L）	TG（±s，mmol/L）	LDL-C（±s，mmol/L）	HDL-C（±s，mmol/L）	服用二甲双胍〔n（%）〕	服用磺胺类药物〔n（%）〕	使用胰岛素〔n（%）〕
TIR<85%	129±11	71±8	4.25±0.92	1.39±0.79	2.48±0.79	1.16±0.33	30（50.8）	11（18.6）	44（74.6）
TIR≥85%	126±11	71±8	4.17±0.83	1.49±0.89	2.42±0.69	1.12±0.32	68（48.2）	43（30.5）	48（34.0）
t（χ²）值	-1.500	0.001	-0.583	0.812	-0.519	-0.774	0.114^a	2.965^a	27.512^a
P值	0.135	0.999	0.561	0.418	0.605	0.440	0.735	0.085	<0.001

组别	例数	HbA_1c检测次数（次）	HbA_1c均值（%）	HbA_1c变异系数（%）	HVS（分）
TIR<85%	59	2.3±1.0	7.4±0.6	9.7±3.8	48.7±20.4
TIR≥85%	141	2.5±1.2	6.9±0.8	8.2±4.5	32.5±20.8
t值		0.925	-4.980	-2.207	-5.037
P值		0.356	<0.001	0.028	<0.001

组别	例数	HbA_1c检测次数（次）	HbA_1c均值（%）	HbA_1c变异系数（%）	HVS（分）
TIR<85%	59	2.3±1.0	7.4±0.6	9.7±3.8	48.7±20.4
TIR≥85%	141	2.5±1.2	6.9±0.8	8.2±4.5	32.5±20.8
t值		0.925	-4.980	-2.207	-5.037
P值		0.356	<0.001	0.028	<0.001

模型	HbA_1c均值			HbA_1c变异系数			HVS
模型	b（95%CI）	P值	R²	b（95%CI）	P值	R²	b（95%CI）	P值	R²
单因素回归分析模型	-0.02（-0.03，-0.01）	<0.001	0.156	-0.06（-0.10，-0.03）	0.001	0.057	-0.55（-0.72，-0.37）	<0.001	0.160
多因素回归分析模型1	-0.02（-0.02，-0.01）	<0.001	0.206	-0.07（-0.10，-0.03）	0.001	0.059	-0.49（-0.68，-0.31）	<0.001	0.175
多因素回归分析模型2	-0.01（-0.02，-0.01）	0.001	0.326	-0.07（-0.12，-0.03）	0.003	0.100	-0.47（-0.69，-0.25）	<0.001	0.229
多因素回归分析模型3	-0.01（-0.02，0.00）	0.002	0.329	-0.07（-0.12，-0.03）	0.003	0.100	-0.44（-0.67，-0.21）	<0.001	0.234