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1.2 研究方法 采集患者年龄、性别、体质指数(BMI)、 2 结果
T2DM 病程、既往病史、药物使用史、吸烟史(连续 2.1 两组临床特征、血生化参数及 FGMS 指标 79 例
吸烟≥ 1 年,≥ 3 支 /d,无论是否戒烟)。患者静息 患 者 中, 男 51 例(64.6%), 女 28 例(65.4%); 年
15 min 后取坐位测量血压,共测量 3 次取平均值。患者 龄 35~98 岁, 平 均 年 龄(66.6±13.7) 岁; 糖 尿 病 病
禁食 8~12 h 后抽取肘静脉血 5 ml,以 3 500 r/min 离心 程 1~40 年,中位病程 15(7,21)年;HbA 1c 水平为
5 min,离心半径 17.5 cm,留取血清,采用高效液相色 5.9%~13.6%, 平 均 HbA 1c 水 平(8.3±1.8)%;UACR
谱法(ADAMS A1c HA-8160 型色谱仪)测定 HbA 1c ; 水平为 1.74~1 124.24 mg/g,中位 UACR 水平 14.74(5.26,
采用美国贝克曼 AU5832 全自动生化分析仪测定总胆固 84.3)mg/g;无白蛋白尿组 50 例(63.3%),白蛋白尿
醇(TC)、三酰甘油(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、 组 29 例(36.7%)。
高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、ALB;采用电化学 两组年龄、性别、BMI、高血压病史所占比例、
发光法(罗氏 cobase601)测定空腹胰岛素(FINS)、 血管紧张素转换酶抑制剂 / 血管紧张素受体拮抗剂
空腹 C 肽(FCP),并使用慢性肾脏病流行病学合作组 (ACEI/ARB)使用史所占比例、钠 - 葡萄糖协同转
(CKD-EPI)公式计算 eGFR。 运蛋白 2(SGLT-2)抑制剂使用史所占比例、降压药
患者均佩戴雅培瞬感 FGMS(FreeStyle Libre H) 物使用史所占比例、吸烟史所占比例、收缩压、舒张
3~14 d,监测期间维持原药物治疗方案。导出数据包 压、TC、LDL-C、HDL-C、ALB、FINS、FCP、eGFR、
括 平 均 血 糖(MBG)、 高 血 糖 时 间(>10.0 mmol/L, FGMS 佩戴天数、FGMS 计算次数比较,差异无统计学
TAR)、TIR(3.9~10.0 mmol/L)、 低 血 糖 时 间(<3.9 意义(P>0.05)。白蛋白尿组 T2DM 病程长于无白蛋
mmol/L,TBR)。此外,有 61 例患者留存了原始 txt 文本, 白尿组,HbA 1c 、TG、MBG、TAR 高于无白蛋白尿组,
采用上海和杰健康咨询有限公司 Gplus 科研级血糖管理 TIR、TBR 低于无白蛋白尿组,差异均有统计学意义
系统对数据进行分析,计算以下指标:平均血糖标准差 (P<0.05),见表 1。
(SDBG)、血糖变异系数(CV)、平均葡萄糖波动幅 两组 CV、MODD 水平比较,差异均无统计学意
度(MAGE)、最大葡萄糖波动幅度(LAGE)、日间 义(P>0.05); 白 蛋 白 尿 组 SDBG、MAGE、LAGE、
葡萄糖平均绝对差(MODD)、连续每隔 2 h 血糖净作 CONGA 2 水平高于无白蛋白尿组,差异均有统计学意义
用(CONGA 2 )。 (P<0.05),见表 2。
在佩戴 FGMS 后 3 个月内至少留取 1 次尿标本(清 2.2 TIR、TAR 与 HbA 1c 的相关性分析 相关分析结果
晨首次中段尿液),采用苦味酸法测定肌酐、免疫比浊 显示,TIR 与 HbA 1c 呈负相关(r=-0.535,P<0.001),
法测定尿微量白蛋白(罗氏 cobas 501)。以最接近佩 TAR 与 HbA 1c 呈正相关(r s =0.579,P<0.001)。
戴日期的 UACR 是否 <30 mg/g 进行分组 [11] :无白蛋白 2.3 FGMS 指 标 与 lnUACR 的 相 关 性 分 析 相 关 分
尿组和白蛋白尿组。 析 结 果 显 示,TIR 与 lnUACR 呈 负 相 关(P<0.05, 图
1.3 统计学方法 根据前期预试验,采用 Pearson 相 1),MBG、TAR、SDBG、MAGE、LAGE、CONGA 2 与
关分析计算 TIR 与 lnUACR 的相关系数 r=0.356,设定 lnUACR 呈 正 相 关(P<0.05), 而 TBR、CV 及 MODD
α=0.05,β=0.2,采用 PASS 软件,计算所需的最小样 与 lnUACR 无相关性(P>0.05)。使用偏相关分析进一
本量为 74 例。采用 SPSS 26.0 软件进行统计学分析。 步控制变量(包括年龄、T2DM 病程、收缩压、HbA 1c 、
使用 GraphPad Prism 6.0 软件作图。符合正态分布的计 TG、有无 SGLT-2 抑制剂及降压药物使用史)后,变量
量资料以( ±s)表示,两组间比较采用独立样本 t 检 间相关系数减小,但相关性仍存在(P<0.05,表 3)。
验;非正态分布的计量资料以 M(P 25 ,P 75 )表示,两 2.4 FGMS 指标与白蛋白尿的多因素 Logistic 回归 以
2
组间比较采用非参数检验。计数资料的分析采用 χ 检 有无白蛋白尿为因变量(赋值:有 =1,无 =0),以
验。因 UACR 非正态分布,将 UACR 转换为 lnUACR, TIR 二分类变量为自变量,即将 TIR 按照是否 >70% 转
采用 Pearson 相关、Spearman 秩相关、偏相关分析探讨 换为二分类变量(参考 2019 年持续葡萄糖监测国际专
FGMS 指标与 lnUACR 的相关性并绘制散点图。采用多 家共识 [12] )(赋值:>70%=2,≤ 70%=1),进行多
因素 Logistic 回归分析探讨 FGMS 指数与 T2DM 患者发 因素 Logistic 回归分析,结果显示,TIR>70% 是 T2DM
生白蛋白尿的关系。使用受试者工作特征(ROC)曲 患者出现白蛋白尿的保护因素(P<0.05)。逐步校正年
线评估 HbA 1c 及 TIR 对白蛋白尿的预测价值,并采用 龄(赋值:实测值)、T2DM 病程(赋值:实测值)、
Delong 检验比较 HbA 1c 和 TIR 预测白蛋白尿的 ROC 曲 收缩压(赋值:实测值)、HbA 1c (赋值:实测值)、
线下面积(AUC)。以 P<0.05 为差异有统计学意义。 TG(赋值:实测值)以及 SGLT-2 抑制剂使用史(赋值: