台湾地区35～74岁健康体检人群代谢综合征发病风险预测模型的建立

目的 构建台湾地区35～74岁健康体检人群代谢综合征5年发病风险(个体化)预测模型。方法在1997-2006年初次参加台湾美兆自动化健康体检机构(美兆健检)的35～74岁人群中,将随访满5年基线时无代谢综合征13 973人作为随访队列,并分为建模队列(用于建立5年发病预测模型)和验证队列(用于评估模型外部效度),采用logistic回归构建预测模型。以ROC曲线下面积(AUC)评价拟合优度,并将人群的预测风险概率进行风险等级划分。结果 去除基线患者后研究人群5年代谢综合征患病率为11．7％。纳入发病风险预测模型变量有年龄、糖尿病家族史、收缩压、空腹血糖、甘油三酯、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、总胆固醇、体重指数和血尿酸,建模队列建立预测模型的AUC为0．827(95％CI：0．814～0．839),验证队列的AUC分别为0．813(O．789～0．837)、0．826(0．800～0．852)、0．794(0．768～0．820)。将建模队列划分为4个风险等级后,提示个体发病概率≥17．6％者为中危人群,发病概率≥59．0％者为高危人群。结论 由美兆健检纵向数据库建立的5年代谢综合征个体风险预测模型有较高的验证效度,对于体检人群5年代谢综合征发病预测具有实用、可行的特点,预测模型对评估代谢综合征个体发病和群体监测均有较高应用价值。     

中国台湾省35～74岁健检人群慢性肾病5年发病风险预测模型

目的构建中国台湾省35～74岁健检人群慢性肾病(CKD)5年发病风险(个体化)预测模型。方法选择1996～2006年初次参加台湾省美兆健检的35～74岁人群19 987人,将其中基线未患CKD者18 275人分为建模队列(用于建立5年发病预测模型)和验证队列(用于评估模型外部效度)。采用logistic回归构建预测模型,以ROC曲线下面积(AUC)评价拟合优度,并将人群的预测风险概率进行风险等级划分。结果去除基线患者后CKD5年发病率为5.24%(958/18275)。纳入5年发病风险预测模型的变量包括年龄、教育程度、糖尿病、高血压、低密度脂蛋白胆固醇、甘油三酯和血肌酐水平7个指标。建模队列建立的预测模型的ROC曲线下面积(AUC)约为0.734(95%CI:0.714～0.754),验证队列外部效度验证结果AUC=0.768(95%CI:0.734～0.801)。将建模队列划分为4个风险等级后,显示中危(占14.1%)和高危(占5.4%)的个体5年内发生CKD的危险分别比一般人群高2.0倍和4.8倍。结论利用中国台湾省美兆健检纵向数据建立的CKD 5年个体风险预测模型效应与信度均较高,且简单实用,对于今后CKD风险个体评价及群体监测均有较大的应用价值。     

台湾地区30～59岁健康体检人群肥胖5年发病风险预测模型

目的 构建台湾地区30 ～ 59岁健康体检人群肥胖5年发病风险(个体化)预测模型.方法 选择1998 -2006年首次参加台湾美兆健康体检的30～59岁人群15 085人,剔除基线患肥胖者91 8人共计14 167人.将4个体检中心分为建模队列(台北中心,n=8104)和验证队列(另3个中心,n=6063).按建模队列5年后是否发生肥胖为因变量、基线指标为自变量进行单变量分析,并建立多元逐步logistic回归模型,以ROC曲线下面积(AUC)为判定预测模型拟合优度的主要指标,用验证队列对模型的外部效度进行评估.建模后再将人群预测风险概率正态化转为可实际应用操作的4个风险等级.结果 4个体检中心基线时正常体重、超重和肥胖人群的比例分别为50.00％～ 60.00％、26.47％ ～ 31.11％和5.76％～7.24％.剔除基线患者后,全部受检者5年肥胖发病率为2.73％(386/14 167),4个中心肥胖发病率为2.66％～2.91％.多变量logistic回归构建的预测模型包括年龄、性别、糖尿病家族史、近3个月体重变化≥4kg和腰围5个指标.建模队列建立的预测模型AUC约为0.898(95％CI:0.884～ 0.912),验证队列外部效度验证结果为AUC=0.881(95％C1:0.862 ～ 0.900).将建模队列划分为4个风险等级后,显示中危(16 0％)和高危(2.9％)的个体5年内发生肥胖的危险分别比一般人群高7.8倍和16.6倍.结论 利用台湾美兆健康体检纵向数据资料建立的肥胖5年个体风险预测模型,其效度和信度均较高,且评价标准简单实用,无论对个体自身肥胖风险评价还是对社区人群肥胖监测均具有应用价值.     

德清县农村社区糖调节异常人群2型糖尿病发病风险预测

目的构建农村社区糖调节异常(IGR)人群2型糖尿病(T2DM)发病风险预测模型,为T2DM的预防提供理论依据和评估工具。方法收集2006-2014年浙江德清县农村社区28 251名非糖尿病成人健康数据,筛选出基线调查中5 656例IGR作为本研究队列人群,并按2:1随机分为建模队列(n=3 803)和验证队列(n=1 853)。采用SPSS 22.0软件进行统计分析,计数资料组间比较采用χ~2检验,基于建模队列采用Cox回归分析筛查T2DM相关危险因素,构建发病风险预测模型,根据纳入模型的危险因素系数β建立风险评分表,以受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评价模型的预测能力。在验证队列中进一步验证,评价模型预测能力。结果最终纳入模型的变量有年龄、体质指数(BMI)、高血压史、蔬菜摄入量和食物偏好。建模队列的AUC=0.71(95%CI:0.66~0.77),验证队列的AUC=0.65(95%CI:0.58~0.73)。风险评分提示,总评分≥5分的对象发展为T2DM的风险显著增加。结论所构建的T2DM发病风险预测模型在农村社区IGR人群中有较好的预测能力,而且简单、使用方便,具备很好的应用价值。     

中国台湾35~74岁健检人群高尿酸血症5年发病风险预测模型

目的构建中国台湾35~74岁健检人群高尿酸血症5年发病风险预测模型。方法选择随访刚满5年且基线无高尿酸血症的健康体检人员21 190人,分为建模队列和验证队列,采用多因素逐步回归logistic分析构建模型,以ROC曲线下面积(AUC)评价拟合优度。结果研究人群5年高尿酸血症发病率为12.64%。纳入预测模型变量有性别、舒张压、血尿酸、总胆固醇、LDL-C、甘油三酯、教育,其OR值(95%CI)分别为0.397(0.334~0.472)、1.021(1.015~1.027)、1.018(1.016~1.020)、0.763(0.651~0.894)、1.416(1.261~1.591)、1.304(1.194~1.424)和0.877(0.830~0.927)。预测模型ROC曲线下面积(AUC)为0.766(95%CI,0.753~0.779),验证队列为0.764(0.752~0.776)。结论由研究数据库建立的高尿酸血症风险预测模型有较高验证效度,对于该健康体检人群高尿酸血症预测具有实用、可行的特点,对评估发病风险有一定应用价值。     

体质指数动态变化与2型糖尿病发病关系的前瞻性研究

目的 探讨BMI动态变化对队列人群2型糖尿病（T2DM）发病的影响。方法 以2006年开展的浙江省德清县农村社区成年人群健康队列为基础,随机抽取3 043名基线未患T2DM对象构建亚队列,于2015年7-11月进行随访,共1 867名调查对象纳入研究,进行问卷调查、体格检查和实验室检测。以中国标准对基线BMI（kg/m²）分类：<24.0为正常,24.0～27.9为超重,≥28.0为肥胖;BMI每年变化<0.05 kg/m²表示基本无变化。用Cox回归模型分析基线BMI及其变化与T2DM发生的关系。结果 随访人时为（8.68±1.25）年,新发T2DM为213例,其中女性125例,发病密度为13.14/1 000人年。Cox回归模型分析显示,在调整其他可能影响因素后,与基线BMI<24.0 kg/m²人群相比,基线BMI≥28.0 kg/m²的人群发生T2DM的风险较高（aHR=2.12,95% CI：1.22～3.68）;在基线BMI<24.0 kg/m²的人群中,与BMI基本无变化的人群相比,BMI增加的人群发生T2DM的风险较高（aHR=2.21,95% CI：1.17～4.17）。结论 基线BMI和BMI改变均可增加T2DM的发病风险,尤其是基线BMI正常的人群,其BMI改变对T2DM的发生影响较大。     

老年男性人群缺血性心脑血管病预测模型的建立

目的 建立和验证老年人群缺血性心脑血管病(ICVD)预测模型.方法 统计分析来自某保健医院2003年5月的体检资料、历年住院资料、问卷调查资料和电话同访资料.按照4∶1的比例随机抽取基线人群,生成建模组和验证组.将验证人群基线资料代入建模人群的回归模型生成预测值.用ROC曲线下面积(AUC)检验预测模型的判别能力;用Hosmer-Lemeshow检验比较预测率每十分位分组的平均值和实际率来判断预测的准确性;将预测的6年ICVD发病风险的人群均值与实际观察到的6年累计患病率进行比较,计算误差率,验证预测模型群体水平的预测能力.结果 分析样本为2271名＞65岁男性老年人,建模人群1817人,验证人群454人.把年龄分为两层(≥75岁高龄组;＜75岁老龄组)建立分层Cox比例风险回归模型.老龄组有统计学意义的危险因素是年龄、SBP、血清肌酐(Scr)、空腹血糖(FBG),保护因素是高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C);高龄组有统计学意义的危险因素是BMI、SBP、TC、Scr、FBG,保护因素是HDL-C.ROC的AUC及其95%CI为0.723(0.687～0.759),将个体按预测ICVD累计患病率与实际患病率进行Hosmer-Lemshow检验:x2=1.43,P-0.786,模型群体水平预测误差率为-2.23%,能力较好.结论 建立的老年男性人群ICVD预测模型判别能力较好,个体预测能力和群体预测能力较为满意.     

基于纵向健康体检数据的高尿酸血症发病风险预测模型

目的 建立18岁及以上人群的高尿酸血症发病风险预测模型。方法 基于纵向健康体检数据，选取2008年3月至2016年7月间于北京市体检中心体检的年龄≥18岁、无重要信息缺失、首次体检时未患高尿酸血症和至少具有2条体检记录且始末体检时间间隔大于3个月的个体作为研究对象，采用Cox比例风险回归模型作为发病风险预测模型，受试者工作特征曲线(ROC)用于模型的预测效果评价，利用十折交叉验证法对模型进行内部验证。结果 本研究一共纳入98128名研究对象，随访时间为0.25~8.75年（中位随访时间2.11年），高尿酸血症的发病密度为40.83/1000人年。模型共纳入年龄、性别、基线尿酸、高密度脂蛋白、高甘油三酯血症、超重或肥胖、糖调节受损或糖尿病、高血压8个变量。模型的ROC曲线下面积(AUC)为0.84(95%CI:0.83~0.85)，十折交叉验证后AUC平均值为0.84。结论 所构建的模型在健康体检人群中具有较好的预测能力。     

天津市成年人血清免疫球蛋白浓度与2型糖尿病发病风险的前瞻性队列研究

目的分析天津市成年人免疫球蛋白浓度与2型糖尿病(T2DM)发病风险的关联。方法选取2010年1月至2018年12月进入"天津人群慢性低度炎症与健康促进队列", 完成基线免疫球蛋白浓度和血糖浓度测量, 且基线时未诊断过任何类型糖尿病的成年人进入队列研究。收集的相关资料包括:免疫球蛋白(IgG、IgM、IgA和IgE)浓度、血糖浓度和其他潜在混杂因素。根据基线血清免疫球蛋白浓度的四分位数将研究对象分为4组(Q1～Q4组), 采用多因素Cox比例风险回归模型分析基线免疫球蛋白浓度与T2DM发病风险的关联。结果共纳入研究对象6 315例, 年龄(50.1±10.0)岁。随访期间共390例被诊断为T2DM, 发病率为16.8/1 000人年。调整年龄、性别、腰围、吸烟状况、饮酒状况、嗜酸性粒细胞比值、代谢综合征、一级或二级家族史及相互调整其他种类免疫球蛋白浓度后, 与Q1组相比, IgG浓度Q4组人群T2DM发病风险降低(HR=0.71, 95%CI:0.52～0.97), IgM浓度Q4组人群T2DM发病风险降低(HR=0.66, 95%CI:0.47～0.91), IgA浓度Q4组人群T2D...     

空气质量改善与2型糖尿病发病关系的前瞻性队列研究

目的探索空气污染物浓度降低对2型糖尿病(Type 2 Diabetes Mellitus,T2DM)发病的影响。方法采用了前瞻性队列研究方法,以2014—2018年空气质量逐渐改善的天津市作为研究现场,在2013—2014年共募集5077名社区居民(18~90岁)作为基线人群,2014—2018年逐年开展随访,观察队列人群T2DM新发病情况,使用Cox比例风险回归分析随访年中天津市逐年降低的二氧化硫(SO 2)、二氧化氮(NO 2)、可吸入颗粒物(PM 10)、细颗粒物(PM 2.5)4类典型空气污染物浓度对T2DM发病的影响。结果队列在2014—2018年逐年开展随访,5年累计随访25385人年,同时期天津市空气质量明显改善,经协变量校正后统计分析结果显示,SO 2、PM 10、PM 2.5年均浓度水平每下降10μg/m 3,人群T2DM发病风险分别降低0.172、0.124、0.210倍(SO 2:HR=0.828,95%CI:0.757~0.907;PM 10:HR=0.876,95%CI:0.816~0.941;PM 2.5:HR=0.790,95%CI:0.694~0.899)。结论实施环境保护措施改善空气污染情况能够降低人群T2DM发病风险,控制患病率持续增长。     

不同肥胖指标对中国台湾35～74岁人群高血压的预测价值

目的评价体质指数（BMI）、腰围（WC）、腰臀比（WHR）及腰围身高比（WHtR）对中国台湾35～74岁人群高血压的预测价值。方法摘选台湾某健康体检中心2006年35～74岁人群48753人的健检资料,作各肥胖指标及各肥胖指标不同组合对高血压的受试者工作特征曲线（ROC曲线）,通过比较各个ROC曲线下面积（AUC）评价各肥胖指标对高血压的预测价值。结果不论男女,各肥胖指标及其不同组合对高血压的AUC均大于0.5。与BMI、WC及WHR相比,WHtR对高血压的AUC最大（男性0.686,95%CI：0.679～0.694;女性0.759,95%CI：0.751～0.767）,且差异有统计学意义（均有P〈0.001）。男女相比时,女性WHtR对高血压的AUC大于男性。不同肥胖指标相互组合时,BMI、WC、WHR与WHtR组合对高血压的AUC最大（男性0.693,95%CI：0.686～0.701;女性0.770,95%CI：0.762～0.778）。结论 WHtR能较好反映肥胖对中国台湾35～74岁人群尤其是女性人群高血压的影响,可能是预测高血压的理想肥胖指标。     

中心性肥胖与糖调节受损、2型糖尿病的关系

目的探讨以腰臀比(waist-to-hip ratio,WHR)为指标的中心性肥胖与空腹血糖受损、糖耐量异常和2型糖尿病(type 2 diabetes,T2DM)发病的关系。方法采用队列研究,对684名社区居民追踪随访3年后,运用单因素及多因素Logistic回归分析中心性肥胖与糖调节受损(impaired glucose regulation,IGR)及T2DM发病的关系。结果WHR异常者发生IGR和T2DM的风险分别是正常者的2.32(95%CI:1.65~3.26)倍和2.48(95%CI:1.09~5.63)倍;控制混杂因素后,WHR异常组发生IGR(RR=1.60,95%CI:1.14~2.23)和T2DM(RR=1.89,95%CI:1.21~2.36)的风险仍然比WHR正常组高。结论中心性肥胖是IGR及T2DM发病的危险因素。     

云南省2型糖尿病患者糖尿病肾病发病情况及危险因素分析

目的 了解云南省2型糖尿病（T2DM）患者糖尿病肾病（DN）发病情况及其危险因素,为防治DN提供科学依据。方法 采用随机整群抽样方法,以云南省社区T2DM患者（年龄≥18岁,且均在云南省居住≥1年）为调查对象,于2019年1—3月进行问卷调查、体格检查及实验室检测,统计DN发病情况。采用χ²检验及多因素非条件Logistic回归分析DN发病的影响因素。结果 共调查5 122例T2DM患者,男性2 317例（45.24%）,女性2 805例（54.76%）;平均年龄（56.28±19.03）岁,以45~59岁为主,共2 649例（51.72%）;婚姻状况以在婚为主,共3 834例（74.85%）;居住在城市2 190例（42.76%）,农村2 932例（57.24%）;文化程度以初中为主,共2 051例（40.04%）。DN发病1 462例,发病率为28.54%。多因素非条件Logistic回归分析结果发现,年龄60~90岁（OR=1.994,95%CI：1.409~2.821）、T2DM病程11~15年（OR=1.530,95%CI：1.207~1.939）、吸烟（OR=1.441,95%CI：1.203~1.726）、肉类摄入频次>1次/周（OR=1.347,95%CI：1.134~1.599）、肥胖（OR=1.678,95%CI：1.338~2.104）、高血压（OR=2.086,95%CI：1.367~3.182）、总胆固醇（TC）升高（OR=2.070,95%CI：1.842~2.327）及高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）降低（OR=1.799,95%CI：1.550~2.089）是云南省T2DM患者DN发病的危险因素,而参加体育锻炼（OR=0.613,95%CI：0.426~0.883）和糖化血红蛋白（HbA1c）达标（OR=0.573,95%CI：0.413~0.794）是T2DM患者DN发病的保护因素。结论 云南省T2DM患者DN发病率较高,年龄较大、T2DM病程较长、吸烟、肉类摄入频次、参加体育锻炼、高血压、HbA1c是否达标及BMI、TC、HDL-C是该地区T2DM患者DN发病的主要影响因素。     

2型糖尿病危险因素的交互作用研究

目的探讨2型糖尿病危险因素及其交互作用，为开展糖尿病的预防、治疗工作提供科学依据。方法采用病例一对照研究方法．病例为在深圳市第一人民医院、深圳市第二人民医院及深圳市保健委员会办公室就诊及住院的2型糖尿病患者，共295例；对照为同期在门诊进行健康体检的非糖尿病人群，共214例。对研究因素进行单因素及多因素非条件Logistic回归分析．在此基础上进行对数线性模型分析。结果调查人群中，糖尿病家族史（OR=6．507，95％CI：3．788～11．178）、高血脂（TG：OR=2．625，95％CI：1．295—5．323；LDL—C：OR=6．337，95％CI：3．379-11．884）、工作压力（OR=1．901，95％CI：1．263—2．863）、高血压（SBP：OR=I．055，95％CI：1．022～1．089）是2型糖尿病的危险因素：文化程度（OR=0．724，95％CI：0．599—0．875）、运动锻炼（OR=0．499，95％CI：0．268～0．930）是保护因素。对数线性模型分析发现，糖尿病各危险因素之间广泛存在一阶或二阶交互作用，其中．糖尿病家族史、年龄和运动锻炼三者分别与多个危险因素有明显的交互作用。结论2型糖尿病是遗传因素与环境因素共同作用的结果。对糖尿病的防治应采取综合措施，尤其对于具有糖尿病家族史者以及中老年人群，更应控制各种危险因素。     

糖化血红蛋白变异指数与2型糖尿病患者糖尿病慢性并发症的相关性研究

目的 探讨2型糖尿病（T2DM）患者糖化血红蛋白变异指数（HGI）与糖尿病慢性并发症发病的关系。方法 采用整群随机抽样的方法,从常熟市34个乡镇中随机抽出12个乡镇,选取在抽中乡镇登记并纳入国家基本公共卫生服务管理的T2DM患者为研究对象。根据HGI数值,采用三分位数法将患者分为低HGI组、中HGI组和高HGI组,探索HGI水平与T2DM患者糖尿病慢性并发症之间的关联。单因素分析采用χ²检验,多因素分析采用多因素Logistic回归模型。结果 共10 246例T2DM患者纳入分析,其中年龄≥60岁者占66.41%,男性4 157例,女性6 089例。单因素分析显示,HGI与T2DM患者糖尿病慢性并发症、糖尿病视网膜病变有显著关联性（均P<0.01）,而未发现HGI与糖尿病肾病、糖尿病神经病变及糖尿病足之间存在关联性（均P>0.05）。调整年龄、性别、文化程度、吸烟史、肥胖、血脂异常、糖尿病病程、糖尿病家族史等因素后,多因素Logistic回归分析显示,与低HGI组相比,高HGI组更容易发生糖尿病慢性并发症（OR=1.240,95% CI：1.091~1.409）和糖尿病视网膜病变（OR=1.240,95% CI：1.070~1.437）。结论 高HGI水平的T2DM患者可能更易发生糖尿病慢性并发症,尤其是糖尿病视网膜病变。     

2型糖尿病患者糖尿病视网膜病变的发生情况及影响因素调查

目的 探究2型糖尿病（T2DM）患者糖尿病视网膜病变（DR）发生情况及危险因素。方法 以2017年6月至2019年5月期间首次在南京市某医院门诊就诊的T2DM患者为研究对象进行基本信息及患病情况调查、体格检查、实验室指标检测及DR检查,采用描述流行病学分析方法进行分析,并采用单、多因素分析方法对T2DM患者并发DR影响因素进行分析。结果 本研究共对1 248例T2DM患者进行分析,男性占45.99%,女性占54.01%。检出DR 348例,检出率为27.88%,以中度为主（201例,57.75%）。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄越大（OR_50~59=2.259、OR_60~69=2.321、OR_70~79=5.388）、T2DM病程≥5年（OR=6.372）、使用胰岛素治疗（OR=2.753）、糖化血红蛋白（HbA1c）异常（OR=4.658）、高血压（OR=4.565）、尿微量白蛋白异常（OR=3.034）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）异常（OR=3.554）的T2DM患者发生DR风险越高。结论 T2DM患者DR发生率较高,与年龄、病程、使用胰岛素治疗、HbA1c异常、高血压等因素有关,对于存在危险因素的T2DM患者进行监测及积极开展针对性干预措施,可降低DR发生风险,提高患者生存质量。     

2型糖尿病合并体位性低血压的危险因素分析

目的了解2型糖尿病人群体位性低血压的患病率,并探讨其相关的危险因素。方法以2010年8月-2011年4月256例30—80岁住院2型糖尿病患者作为调查对象,采用直立倾斜床连接心电监护仪测量静息状态下患者坐位、卧位以及立位即刻、1、2、3及5min末的血压、心率;并记录详细病史、检测生化指标及进行自主神经功能检查等。结果住院2型糖尿病人群体位性低血压患病率为31．1％,多因素Logistic逐步回归分析提示,2型糖尿病患者合并体位性低血压风险与糖尿病肾病（OR=3．979,95％CI：1．606～9．859）、HbA1C水平（OR=1．222,95％CI：1．005～1．486）、卧位收缩压（OR=1．073,95％Ch1．021～1．128）呈正相关,与坐位收缩压（OR=0．929,95％CI：0．888．0．971）呈负相关。结论体位性低血压在住院2型糖尿病人群中有较高的患病率,其危险因素包括合并糖尿病肾病、HbA1C水平升高、卧位收缩压升高等,故应尽早控制好血糖、保护肾功能,阻止和延缓体位性低血压的发生及改善糖尿病患者的预后。     

2型糖尿病合并骨质疏松的相关危险因素分析

目的分析2型糖尿病合并骨质疏松的骨密度变化及其糖代谢相关生化指标分析。方法将86例2型糖尿病患者按照骨密度分为单纯2型糖尿病组和2型糖尿病合并骨质疏松组,比较两组空腹血糖（FBG）、空腹胰岛素（FINS）、糖化血红蛋白（HbA1c）、病程等,并对以上指标与骨密度进行相关性分析。以93例健康体检者作为健康对照组。结果健康体检者骨质疏松发生率明显低于2型糖尿病患者[28．0％（26／93）比59．3％（51／86）],差异有统计学意义（P〈0．05）。2型糖尿病合并骨质疏松组（51例）HbA1c、FINS、骨密度、病程与单纯2型糖尿病组（35例）比较差异均有统计学意义[（8．57±2．59）％比（7．26±1．68）％、（13．21±4．73）μU／L比（17．54±5．91）μU/L、（0．764±0．130）g／cm2比（0．993±0．123）g／cm2、（11．4±6．4）年比（8．6±4．7）年,P〈0．05]。2型糖尿病患者的骨密度与病程、HbA1c、FINS呈负相关（r=-0．306,-0．185,-0．269;P〈0．05或〈0．01）,而与FBG无相关性（P〉0．05）。结论长期血糖控制不良、体内胰岛素水平低下、病程长是2型糖尿病患者易合并骨质疏松的影响因素。