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total triglycerides（TG），high-density lipoprotein cholesterol（HDL-C），low-density lipoprotein cholesterol（HDL-C），
estimated glomerular filtration rate（eGFR），and urinary albumin creatinine ratio（UACR）of patients were collected.
According to whether the mean amplitude of glycemic excursions（MAGE）of patient is higher than the overall average value of
0.82 mmol/L，patients were divided into high blood glucose fluctuation group and low blood glucose fluctuation group. The scores
of the Summary of Diabetes Self Care Activities（SDSCA）and the Diabetes Empowerment Scale-Short Form（DES-SF）were
calculated. Multiple linear regression was used to analyze the influencing factors of blood glucose fluctuation. Results There
were statistically significant difference between two groups in age，diabetes duration，HbA 1c ，TG，UACR，MEAN，SD，
TIR，DES-SF scores and SDSCA scores（P<0.05）. Multiple linear regression analysis showed that age was the influencing
factor of MEAN（β=-0.272，P=0.019），SD（β=-0.300，P=0.009），and MAGE（β=-0.254，P=0.007），diabetes
durationwas the influencing factor of MEAN（β=0.466，P=0.029），HbA 1c was the influencing factor of MEAN（β=0.416，
P<0.001），SD（β=0.330，P=0.004），TIR（β=-0.287，P=0.014），MAGE（β=0.182，P<0.001），UACR was
the influencing factor of SD（β=0.264，P=0.040），TIR（β=-0.350，P=0.006），MAGE（β=0.236，P=0.009），
the total score of SDSCA was the influencing factor of MEAN（β=0.416，P<0.001），SD（β=0.330，P=0.004）and TIR
（β=-0.287，P=0.014），the total score of DES-SF was the influencing factor of MEAN（β=-0.271，P=0.045） and TIR（β=0.865，
P=0.016）. Conclusion Age，diabete duration，HbA 1c ，UACR，self-management behavior and self management potential
were the influencing factors of glucose variability in patients with T1DM，individual hypoglycemic strategies should be formulated
for patients according to these factors，so as to reduce patients' blood glucose fluctuations and delay the occurrence and
development of the complications.
【Key words】 Diabetes mellitus，type 1；Blood glucose excursions；Flash glucose monitoring system；Analysis of
risk factors

国际糖尿病联盟发布的数据显示，2019 年全球约有
本文价值：
4.63 亿人罹患糖尿病，其中我国约占 1.16 亿，居全球 （1）本研究采用瞬感扫描式血糖监测系统探讨
首位 ［1］ 。而我国 1 型糖尿病（T1DM）患者占糖尿病患 1 型糖尿病（T1DM）患者血糖波动的影响因素，该
者总数的 4.7%~8.5%，且以每年 3%~5% 的速度增加 ［2］ 。
方法简便、可操作性好、易推广，适合 T1DM 患者临
T1DM 是一种自身免疫性疾病，能导致患者胰腺 β 细
床长期监测使用；（2）研究选择临床应用较广的平
胞破坏和胰岛素缺乏症，从而使患者血糖达标更为困 均血糖波动幅度、平均血糖浓度、血糖标准差和血糖
难 ［3］ 。为控制 T1DM 患者血糖，避免其出现低血糖症状， 在正常范围内时间代表血糖波动的评价指标，发现年
对患者进行血糖监测至关重要 ［4］ 。瞬感扫描式血糖监
龄、糖尿病病程、糖化血红蛋白、尿微量白蛋白 / 尿肌
测系统（flash glucose monitoring system，FGMS）是一种
酐比值是血糖波动的影响因素，以其为着手点制订个
基于传感器的新型扫描式葡萄糖监测系统，其与传统的
体化降糖策略，可以改善血糖波动，延缓并发症发生；
动态血糖监测（continuous glucose monitoring，CGM）系
（3）自我管理行为以及授权能力也是 T1DM 患者血
统原理相同（均通过连续检测组织间液葡萄糖水平反映
糖波动的重要影响因素，提示糖尿病教育过程中应注
被测者血糖变化），但比传统的 CGM 操作方法简便、
重患者行为干预，激发自我管理潜能在患者血糖管理
探头寿命更长、价格更经济实惠，因此更适合长期、大 过程中也发挥着重要的作用。
范围应用 ［5-6］ 。
以往临床多认为糖化血红蛋白（HbA 1c ）水平是糖 于 T1DM 影响因素的报道 ［12，14］ 。因此，本研究将应用
尿病患者血糖管理的关键 ［7］ ，但糖尿病控制及并发症 FGMS 分析 T1DM 患者血糖波动的影响因素。
试 验（Diabetes Control and Complications Trial，DCCT） 1 对象与方法
研究表明，相较于 HbA 1c 水平，血糖波动对疾病的影响 1.1 研究对象 采用便利抽样法选取 2019 年 5 月至
更为深远 ［8-9］ 。血糖波动也称血糖变异性，指血糖水平 2020 年 4 月在南京医科大学附属淮安第一医院内分泌
在其波动的高值和低值之间变化动荡的非稳定状态 ［8］ 。 科住院的 T1DM 患者 85 例。本研究通过南京医科大学
多项研究证实，血糖波动与糖尿病大血管并发症及微血 附属淮安第一医院伦理委员会审核批准，患者均签署知
管狭窄密切相关 ［10-13］ 。因此，找到导致患者血糖波动 情同意书。
的相关性因素，并针对这些因素给予针对性护理措施， 1.2 纳入与排除标准 纳入标准：（1）符合 1999 年
对预防血糖波动具有重要意义。以往有关血糖波动影响 WHO 中 T1DM 诊断标准 ［15］ ；（2）理解和沟通能力正常。
因素的研究多见于 2 型糖尿病（T2DM）患者，少见关 排除标准：（1）正在使用其他类型 CGM 设备患者；（2）