尿葡萄糖2+说明什么问题,尿葡萄糖2个加号是什么原因造成的

首页 > 经验 > 作者:YD1662022-11-01 08:11:47

血糖监测是糖尿病管理的重要一环,临床上将糖化血红蛋白(HbA1c)作为反映患者长期血糖控制水平的金标准。但近些年来,有学者提出HbA1c与平均血糖之间的关系存在个体差异[1],且HbA1c受年龄、贫血、妊娠、肝肾疾病等影响,因此,仅根据HbA1c评估血糖情况、制定治疗方案并不全面。此外,由于人体血糖具有连续、波动的特点,因此,无论是自我血糖监测(SMBG)还是HbA1c,均无法精细地反映患者全天血糖的动态变化[2]。

持续葡萄糖监测系统(CGMS)作为传统监测方法的有效补充,能够提供数天内大部分连续的血糖谱,对血糖波动的评估也具有优势。其中,新型CGMS——扫描式葡萄糖监测系统(FGMS)较传统CGMS易用性高、佩戴时间长、无需毛细血管血糖校准[3],准确性与安全性良好[4,5,6]。FGMS指标中,葡萄糖在目标范围内时间(TIR)是指患者24 h内葡萄糖水平在指定区间(通常为3.9~10.0 mmol/L)的时长或百分比,该参数简便、直观,与HbA1c具有线性关系[7],早在2017年,国际共识就推荐TIR作为血糖控制的重要指标[8]。不仅如此,TIR还与糖尿病并发症密切相关。我国贾伟平团队研究发现,TIR与糖尿病视网膜病变(DR)的严重程度和颈动脉内中膜厚度(cIMT)异常的风险均呈负相关[9,10]。

糖尿病肾病是糖尿病患者重要的并发症,以持续性白蛋白尿为主要表现。目前推荐采用随机尿测定尿白蛋白/肌酐比值(UACR)作为白蛋白尿的评价指标[11]。明确FGMS指标与UACR之间的关系有助于FGMS的临床应用,但目前相关研究仍较少,本研究旨在探究中国成人2型糖尿病(T2DM)患者FGMS中TIR等多种指标与UACR的相关性,为FGMS的临床应用提供依据。

1 对象与方法1.1 研究对象

选取2019年1月至2021年10月于北京大学人民医院老年科就诊并佩戴FGMS的T2DM患者94例。排除严重肝脏疾病或转氨酶≥3倍正常上限、严重肾脏疾病或估算肾小球滤过率(eGFR)<30 ml·min-1·(1.73 m2)-1、血清白蛋白(ALB)<30 g/L、有恶性肿瘤病史、有糖尿病酮症酸中毒或高渗高糖综合征病史、近3个月内新发感染、心肌梗死、脑梗死、创伤等严重应激状态以及重要数据缺失者,最终纳入79例患者。本研究方案已通过北京大学人民医院伦理审查委员会审批(2021PHB445)。

1.2 研究方法

采集患者年龄、性别、体质指数(BMI)、T2DM病程、既往病史、药物使用史、吸烟史(连续吸烟≥1年,≥3支/d,无论是否戒烟)。患者静息15 min后取坐位测量血压,共测量3次取平均值。患者禁食8~12 h后抽取肘静脉血5 ml,以3 500 r/min离心5 min,离心半径17.5 cm,留取血清,采用高效液相色谱法(ADAMS A1c HA-8160型色谱仪)测定HbA1c;采用美国贝克曼AU5832全自动生化分析仪测定总胆固醇(TC)、三酰甘油(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、ALB;采用电化学发光法(罗氏cobase601)测定空腹胰岛素(FINS)、空腹C肽(FCP),并使用慢性肾脏病流行病学合作组(CKD-EPI)公式计算eGFR。

患者均佩戴雅培瞬感FGMS(FreeStyle Libre H)3~14 d,监测期间维持原药物治疗方案。导出数据包括平均血糖(MBG)、高血糖时间(>10.0 mmol/L,TAR)、TIR(3.9~10.0 mmol/L)、低血糖时间(<3.9 mmol/L,TBR)。此外,有61例患者留存了原始txt文本,采用上海和杰健康咨询有限公司Gplus科研级血糖管理系统对数据进行分析,计算以下指标:平均血糖标准差(SDBG)、血糖变异系数(CV)、平均葡萄糖波动幅度(MAGE)、最大葡萄糖波动幅度(LAGE)、日间葡萄糖平均绝对差(MODD)、连续每隔2 h血糖净作用(CONGA2)。

在佩戴FGMS后3个月内至少留取1次尿标本(清晨首次中段尿液),采用苦味酸法测定肌酐、免疫比浊法测定尿微量白蛋白(罗氏cobas 501)。以最接近佩戴日期的UACR是否<30 mg/g进行分组[11]:无白蛋白尿组和白蛋白尿组。

1.3 统计学方法

根据前期预试验,采用Pearson相关分析计算TIR与lnUACR的相关系数r=0.356,设定α=0.05,β=0.2,采用PASS软件,计算所需的最小样本量为74例。采用SPSS 26.0软件进行统计学分析。使用GraphPad Prism 6.0软件作图。符合正态分布的计量资料以(

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±s)表示,两组间比较采用独立样本t检验;非正态分布的计量资料以MP25,P75)表示,两组间比较采用非参数检验。计数资料的分析采用χ2检验。因UACR非正态分布,将UACR转换为lnUACR,采用Pearson相关、Spearman秩相关、偏相关分析探讨FGMS指标与lnUACR的相关性并绘制散点图。采用多因素Logistic回归分析探讨FGMS指数与T2DM患者发生白蛋白尿的关系。使用受试者工作特征(ROC)曲线评估HbA1c及TIR对白蛋白尿的预测价值,并采用Delong检验比较HbA1c和TIR预测白蛋白尿的ROC曲线下面积(AUC)。以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果2.1 两组临床特征、血生化参数及FGMS指标

79例患者中,男51例(64.6%),女28例(65.4%);年龄35~98岁,平均年龄(66.6±13.7)岁;糖尿病病程1~40年,中位病程15(7,21)年;HbA1c水平为5.9%~13.6%,平均HbA1c水平(8.3±1.8)%;UACR水平为1.74~1 124.24 mg/g,中位UACR水平14.74(5.26,84.3)mg/g;无白蛋白尿组50例(63.3%),白蛋白尿组29例(36.7%)。

两组年龄、性别、BMI、高血压病史所占比例、血管紧张素转换酶抑制剂/血管紧张素受体拮抗剂(ACEI/ARB)使用史所占比例、钠-葡萄糖协同转运蛋白2(SGLT-2)抑制剂使用史所占比例、降压药物使用史所占比例、吸烟史所占比例、收缩压、舒张压、TC、LDL-C、HDL-C、ALB、FINS、FCP、eGFR、FGMS佩戴天数、FGMS计算次数比较,差异无统计学意义(P>0.05)。白蛋白尿组T2DM病程长于无白蛋白尿组,HbA1c、TG、MBG、TAR高于无白蛋白尿组,TIR、TBR低于无白蛋白尿组,差异均有统计学意义(P<0.05),见表1。

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两组CV、MODD水平比较,差异均无统计学意义(P>0.05);白蛋白尿组SDBG、MAGE、LAGE、CONGA2水平高于无白蛋白尿组,差异均有统计学意义(P<0.05),见表2。

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2.2 TIR、TAR与HbA1c的相关性分析

相关分析结果显示,TIR与HbA1c呈负相关(r=-0.535,P<0.001),TAR与HbA1c呈正相关(rs=0.579,P<0.001)。

2.3 FGMS指标与lnUACR的相关性分析

相关分析结果显示,TIR与lnUACR呈负相关(P<0.05,图1),MBG、TAR、SDBG、MAGE、LAGE、CONGA2与lnUACR呈正相关(P<0.05),而TBR、CV及MODD与lnUACR无相关性(P>0.05)。使用偏相关分析进一步控制变量(包括年龄、T2DM病程、收缩压、HbA1c、TG、有无SGLT-2抑制剂及降压药物使用史)后,变量间相关系数减小,但相关性仍存在(P<0.05,表3)。

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