动态血糖监测衍生指标与2型糖尿病性肾病相关性分析.pdf
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1、论603ClinJMedOfJun,20232023年6 月第51卷第6 期临床军医杂志动态血糖监测衍生指标与2 型糖尿病性肾病相关性分析李雯,杨超英,符巧灵,、周贵云,李,燕,陈燕,张磊21.上海六院海口市骨科与糖尿病医院内分泌代谢科,海南海口57 0 10 0;2.上海交通大学附属第六人民医院内分泌代谢科,上海2 0 0 0 0 0摘要目的探讨动态血糖监测(CGM)衍生指标葡萄糖在目标范围内时间(TIR)、葡萄糖高于目标范围时间(TAR)及葡萄糖低于目标范围时间(TBR)与患者微量白蛋白尿之间的相关性。方法选取自2 0 17 年12 月至2 0 2 1年3月于上海六院海口市骨科与糖尿病医院
2、内分泌科住院治疗并接受CGM的135例2 型糖尿病患者为研究对象。根据TIR三分位数将患者分为TIR62%组(n=43)、6 2%T IR 8 5%组(n=46),以及TIR85%组(n=46),比较各组患者人口学资料及肾功能指标的差异。采用Logistic回归和限制性立方样条图的方法,在校正了人口学、合并症、用药信息等混杂因素后,分析TIR、T A R、TBR与微量白蛋白尿的相关性。结果随着TIR三分位数分组,TAR和TBR均呈显著减少的趋势(P 10.0 mmol/L)百分比与患者微量白蛋白尿的发生相关(0 R=1.057,95%可信区间:1.0 0 4 1.113,P=0.0339);随
3、着TIR百分比的增加,患者微量白蛋白尿的风险呈下降趋势;随着TAR(血糖水平 10.0 mmol/L)百分比的增加,患者微量白蛋白尿的风险呈上升趋势。结论在2型糖尿病患者中,CGM指标TIR(血糖水平3.9 10.0 mmol/L)、T A R(血糖水平 10.0 mmol/L)与其微量白蛋白尿的发生具有相关性。对于此类患者,在关注TIR的同时,也应对TAR给予更多的关注。关键词 动态血糖监测;2 型糖尿病;微量白蛋白尿;葡萄糖在目标范围内时间;葡萄糖高于目标范围时间;葡萄糖低于目标范围时间中图分类号:R587.1doi:10.16680/j.1671-3826.2023.06.13文章编号:
4、16 7 1-38 2 6(2 0 2 3)0 6-0 6 0 3-0 6Association between continuous glucose monitoring-derived metrics and albuminuria in type 2 diabetesLI Wen,YANG Chao-ying,FU Qiao-ling,ZHOU Gui-yun,LI Yan,CHEN Yan,ZHANG Lei-2(1.Department of Endocrinologyand Metabolism,Haikou Orthopedic and Diabetes Hospital of
5、Shanghai Sixth Peoples Hospital,Haikou 570100,China;2.Departmentof Endocrinology and Metabolism,Shanghai Jiao Tong University Affiliated Sixth Peoples Hospital,Shanghai 200000,China)Abstract:Objective To investigate the correlation between the time of glucose in the target range(TIR),the time of glu
6、cose abovethe target range(TAR)and the time of glucose below the target range(TBR)derived from dynamic blood glucose monitoring(CGM)and microalbuminuria in patients.Methods A total of 135 patients with type 2 diabetes who received CGM and were hospitalized inthe Department of Endocrinology,Shanghai
7、Sixth Hospital,Haikou Orthopedics and Diabetes Hospital from December 2017 to March2021 were selected as the study objects.Patients were divided into TIR62%group(n=43),62%TIR85%group(n=46),and TIR85%group(n=46)according to TIR quantiles.The differences of demographic data and renal function indexes
8、among allgroups were compared.Logistic regression and restricted cubic spline plots were used to analyze the correlation between TIR,TAR andTBR and microalbuminuria after adjusting for confounding factors such as demography,comorbidities and medication information.Results Both TAR and TBR showed a s
9、ignificant decrease trend(P10.0 mmol/L)基金项目:海南省卫生健康行业科研项目(2 1A200446)第一作者:李雯(19 9 2-),女,湖南祁阳人,主治医师,硕士研究生通信作者:张磊,E-mail:604ClinJMed Offi,Jun,2023临床军医杂志2023年6 月第51卷第6 期was associated with the occurrence of microalbuminuria(0R=1.057,95%confidence interval:1.004-1.113,P=0.033 9),and therisk of microalbu
10、minuria decreased with the increase of TIR percentage,the risk of microalbuminuria increased as the percentage ofTAR(blood glucose level 10.O mmol/L)increased.Conclusion In patients with type 2 diabetes mellitus,CGM indices TIR(blood glucose level 3.9-10.0 mmol/L)and TAR(blood glucose level 10.0 mmo
11、l/L)were correlated with microalbuminuria oc-currence.For such patients,more attention should be paid to TAR as well as TIR.Key words:Continuous glucose monitoring;Type 2 diabetes mellitus;Albuminuria;Time in range;Time above range;Time below range糖尿病是常见的慢性非传染性疾病之一。有研究报道,我国年龄18 岁的人群中糖尿病患病率达到了11.2%。长
12、期的高血糖状态会造成糖尿病患者罹患大血管病变、微血管病变等并发症,如糖尿病肾病(diabetic nephropathy,DN),其主要表现为肾小球滤过率降低、微量白蛋白尿等。有研究报道,我国约2 0%40%的糖尿病患者合并DN,已成为发展为慢性肾病和终末期肾病的主要原因2 由于糖尿病患者的肾功能减退,其全因死亡风险显著增加3。与传统的糖化血红蛋白不同,动态血糖监测(continuous glucose monitoring,CGM)不仅可以反映血糖变异和平均血糖,还可以通过计算患者每天血糖变化的读数百分比来反映低血糖、高血糖,以及在目标范围内的时间,具有对低血糖敏感性更好、可以反映一段时间内
13、血糖波动等诸多优势4以葡萄糖在目标范围内时间(time in range,TIR)为例,其能够评价患者2 4 h内的血糖在目标范围内的情况,从而评价患者的血糖控制水平5。近年来,多项研究表明,TIR与糖尿病视网膜病变和大血管病变在内的多种血管并发症间具有的良好的相关性6 。然而,CGM相关指标与DN的关系却缺乏足够的研究。本研究旨在探讨患者CGM衍生指标与DN的相关性,以期为临床实践提供循证证据。现报道如下。1对象与方法1.1研究对象选取自2 0 17 年12 月至2 0 2 1年3月于上海六院海口市骨科与糖尿病医院内分泌科住院治疗并接受CGM的135例2 型糖尿病患者为研究对象,其中,男性9
14、 0 例,女性45例;平均年龄(56.812.6)岁。糖尿病诊断依据世界卫生组织糖尿病诊断标准7 。排除标准:既往已诊断为慢性肾疾病、糖尿病酮症酸中毒,高血糖高渗状态或人院前3个月内出现严重及反复的低血糖,既往恶性肿瘤病史、精神障碍、严重肝功能不全。本研究通过医院医学伦理委员会审核批准。所有研究对象均签署知情同意书。1.2研究方法收集患者的人口学信息、合并症和危险因素,以及尿微量白蛋白与肌酐比值(urina-ry albumin/creatinine ratio,UACR)、血肌酐、血脂、空腹C肽、血糖标准差、血糖变异系数(coefficient ofvariation,CV)、平均葡萄糖波动
15、幅度等资料。采用美敦力公司的Ipro2持续葡萄糖检测系统(MMT-7741记录器,MMT-7008葡萄糖探头),于患者入院当天予以佩戴CGM系统,连续佩戴3d,结束后摘除CGM系统并出具报告,读取CGM报告中TIR、24h内葡萄糖高于目标范围时间(timeaboverange,TAR)及低于目标范围时间(time belowrange,TBR)百分比。TIR定义为糖尿病患者2 4h内葡萄糖水平在3.9 10.0 mmol/L的指定范围内时间;TAR定义为葡萄糖水平 10.0 mmol/L的指定范围内时间(以血糖程度分为两个等级:1级为血糖水平10.113.9mmol/L,2级为血糖水平 13.
16、9 mmol/L);将TBR定义为葡萄糖水平 3.9 mmol/L的指定范围内时间(以血糖程度分为两个等级:1级为血糖水平3.0 3.8 mmol/L,2 级为血糖水平30mg/g,排除感染等因素即可诊断DN。根据TIR三分位数将患者分为TIR62%组(n=43)、6 2%T I R 8 5%组(n=46),以及TIR85%组(n=46),比较各组患者人口学资料及肾功能指标的差异。1.3乡统计学方法采用SAS9.4软件进行统计学分析。分类变量以例/百分率(%)的形式表示,组间比较采用Cochran-Armitage趋势性检验。连续变量以均数标准差(xs)和/或中位数(2 5%四分位数,7 5%
17、四分位数)M(Q 1,Q 3)】表示,组间比较采用Mann-Kendall趋势性检验。应用Logistic多因素回归分析和限制性立方样条图(restrictedcubicspline,RCS)的方法分析CCM指标与尿微量白蛋白的相关性。以P0.05为差异有统计学意义。605.ClinJMedOffic.Jun,2023临床军医杂志2023年6 月第51卷第6 期2结果2.1TIR三分位分组组间一般资料比较3组患者的低密度脂蛋白、糖化血红蛋白、标准差、CV、平均葡萄糖波动幅度、使用降糖药治疗比例比较,差异均有统计学意义(P0.05)。在其他CGM指标上,随着TIR三分位数分组,TAR和TBR均呈
18、显著减少的趋势(P0.05)。见表1。2.2TIR三分位分组下患者尿微量白蛋白发生率表13组患者临床基线资料比较(xs)TIR62%组62%TIR85%组TIR85%组项目F值趋势性P值(n=43)(n=46)(n=46)年龄/岁56.88 13.0357.15 11.2657.17 13.150.010.99男性/例(百分率/%)32(74.42)31(67.39)30(65.22)0.930.35糖尿病病程/年11.09 6.859.97 6.788.29 7.451.790.17收缩压/mmHg131.88 26.58138.37 23.72131.33 24.511.130.33舒张压
19、/mmHg73.98 11.9679.09 16.3773.65 13.942.090.13体质量指数/kgm224.33 3.6823.76 3.8424.54 3.460.560.57估计的肾小球滤过率/mlmin-l90.64 21.8888.78 26.2384.01 19.831.010.37总胆固醇/mmolL-l5.46 1.225.23 1.324.95 1.401.670.19总甘油三酯/mmolL-12.39 1.772.08 1.502.62 3.160.660.52高密度脂蛋白/mmolL-10.99 0.191.13 0.471.04 0.221.890.15低密度脂
20、蛋白/mmolL-13.33 0.903.17 0.842.85 0.853.650.03糖化血红蛋白/%9.82 1.678.92 2.437.86 1.9610.200.001空腹C 肽/ng?ml-l2.30 1.782.20 1.382.65 1.361.140.32标准差/mmolL-l2.77 0.812.20 0.641.31 0.4159.500.001CV/%21.60 10.5322.21 10.8916.85 6.384.390.01平均葡萄糖波动幅度/mmolL19.29 16.515.06 2.093.33 1.403.840.02当前吸烟/例(百分率/%)13(30
21、.23)11(23.91)14(30.43)0.030.97降糖药/例(百分率/%)5.24 10.0 mmol/L)307.19 13.9 mmol/L)34.340.00115.52%14.17%3.20%4.01%0.10%0.38%M(Q1,Q3)14.00(6.00,18.00)2.00(0.00,5.00)0.00(0.00,0.00)TBR(血糖水平 3.9 mmol/L)4.270.016xs1.02%2.86%3.17%6.27%0.93%1.84%M(Q1,Q3)0.00(0.00,0.00)0.00(0.00,3.00)0.00(0.00,1.00)TBR(血糖水平 2.
22、8 mmol/L)3.110.0490.13%0.43%0.83%2.05%0.21%0.61%M(Q1,Q3)0.00(0.00,0.00)0.00(0.00,0.00)0.00(0.00,0.00)注;1 mmHg=0.133 kPa.606ClinJMedOffic,Jun,2023临床军医杂志2023年6 月第51卷第6 期比较TIR62%组微量白蛋白尿发生率为13.95%(6/43),62%TIR 13.9 mmol/L)百分比与患者微量白蛋白尿的发生相关(0 R=1.068,9 5%可信区间:1.0 141.124,P=0.0132)。在校正了年龄、性别、体质量指数、收缩压、总甘油
23、三酯、低密度脂蛋白、肾素-血管紧张素-醛固酮系统抑制剂、糖尿病病程、降糖药物后,TAR(血糖水平 10.0 mmol/L)百分比与患者微量白蛋白尿的发生相关(0 R=1.057,95%可信区间:1.0 0 4 1.113,P=0.0339)。见表3。表2 TIR与患者微量白蛋白尿的Logistic回归项目OR值(9 5%可信区间)P值模型10.974(0.9510.998)0.03模型20.969(0.9400.999)0.04模型30.943(0.899 0.989)0.02注:TIR以连续变量的形式进入回归模型;模型1:未校正;模型2:校正了年龄、性别、BMI、收缩压、总甘油三酯、低密度脂
24、蛋白、肾素血管紧张素醛固酮系统抑制剂;模型3:在模型2 的基础上,进一步校正了糖尿病时程、降糖药物。表3TAR、T BR与患者微量白蛋白尿的Logistic回归分析项目OR值(9 5%可信区间)P值TAR(血糖水平 10.0 mmol/L)模型11.019(0.994 1.045)0.134.5模型21.057(1.004 1.113)0.033 9TAR(血糖水平 13.9 mmol/L)模型11.068(1.014 1.124)0.013 2模型21.413(0.950 2.100)0.087 6TBR(血糖水平 3.9 mmol/L)模型10.996(0.845 1.174)0.965.
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