2型糖尿病周围神经病变风险的列线图预测模型研究

背景2型糖尿病周围神经病变（DPN）患病率高、危害性大,目前尚无有效的治疗方法。目的探讨DPN的危险因素,旨在建立并验证一种辅助临床预测DPN患者的可视化评价工具。方法收集2010—2019年在新疆医科大学第一附属医院就诊的15 020例2型糖尿病（T2DM）患者,按照3∶1的比例将患者随机分为训练组（n =11 265）和验证组（n=3 755）。收集患者的一般资料和生化资料。通过Lasso回归分析筛选独立预测因子,在此基础上利用多因素Logistic回归分析进一步探讨并建立列线图预测模型,并由验证组评估DPN列线图预测模型的可行性。最后,分别采用受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）、校正曲线和决策曲线分析（DCA）对预测模型的鉴别能力、准确性和临床实用性进行评估。结果15 020例T2DM患者中,无DPN患者8 887例,DPN患者6 133例。Lasso回归结合多因素Logistic回归分析结果显示,年龄〔OR=1.034,95%CI（1.031,1.039）〕、糖尿病视网膜病变（DR）〔OR=11.881,95%CI（10.756,13.135）〕、糖尿病病程〔OR=1.070,95%CI（1.061,1.078）〕、糖化血红蛋白（HbA1c）〔OR=1.237,95%CI（1.209,1.266）〕、高密度脂蛋白（HDL）〔OR=0.894,95%CI（0.877,0.901）〕是T2DM患者发生DPN的影响因素（P<0.05）。利用上述变量建立列线图预测模型。训练组中列线图预测模型预测DPN发生的AUC为0.858〔95%CI（0.851,0.865）〕,验证组中列线图预测模型预测DPN发生的AUC为0.852〔95%CI（0.840,0.865）〕。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示出较好的拟合度（P>0.05）。DCA显示当患者的阈值概率为0~0.9,使用列线图预测模型预测DPN风险的净收益更高。结论本研究成功建立并验证一种高精度的列线图预测模型（预测变量包括年龄、DR、糖尿病病程、HbA1c、HDL）,有助于提高DPN高危患者的早期识别和筛选能力。     

2型糖尿病颈动脉粥样硬化患者合并糖尿病肾病的Nomogram预测模型

目的：分析影响2型糖尿病颈动脉粥样硬化（type 2 diabetes mellitus-carotid atherosclerosis,T2DM-CAS）患者合并糖尿病肾病（diabetic kidney disease,DKD）的独立危险因素,构建一个个性化的临床预测模型,预测T2DM-CAS患者发生DKD的风险。方法：选取2型糖尿病（type 2 diabetes mellitus,T2DM）患者883例,收集患者的基本特征、实验室检查、辅助检查和伴发疾病情况。应用LASSO回归优化筛选变量,通过多因素logistic回归建立预测模型。依靠受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC曲线）、校准曲线和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验验证和评价模型的区分度和校准度;决策曲线分析（decision curve analysis,DCA）评估临床有效性。结果：预测模型图的预测变量包括糖尿病病程、收缩压（systolic blood pressure,SBP）、空腹血糖（fasting plasma glucose,...     

2型糖尿病患者并发糖尿病肾病风险的列线图预测模型与验证研究

背景 糖尿病肾病（DN）是糖尿病患者常见的并发症，对其发生风险进行预测与验证，有助于提前识别高风险患者并采取干预措施，以避免或延缓肾脏疾病的进展。目的 分析影响2型糖尿病（T2DM）患者并发DN的风险因素，构建T2DM患者发生DN风险的预测模型并进行验证。方法 选取2016年1月—2021年6月在新疆医科大学第一附属医院住院的5 810例T2DM患者为研究对象，根据是否并发DN将患者分为DN组（481例）和非DN组（5 329例）。对其中481例DN患者和非DN患者依据性别、年龄（±2岁）进行1∶1病例对照匹配，将匹配后的962例T2DM患者根据2∶1比例随机分为训练组（n=641）和验证组（n=321）。收集患者的基础数据，如临床特征、实验室检查结果及其他相关数据。采用LASSO回归优化筛选变量，利用多因素Logistic回归分析建立列线图预测模型。分别采用受试者工作特征（ROC）曲线、Hosmer-Lemeshow校准曲线和决策曲线分析（DCA）评价预测模型的区分度、校准度以及预测模型的临床有效性。结果 DN组与非DN组患者性别、年龄、BMI、糖尿病病程、白细胞计数、总胆固醇、三酰...     

糖基化间隙与2型糖尿病视网膜病变的相关性研究

目的:分析2型糖尿病(T2DM)患者糖基化间隙(GG)与糖尿病视网膜病变(DR)之间的关联性，并探讨GG与DR发生发展的关系。方法:选择我院2021年9月至2022年4月期间收治的90例T2DM患者，根据是否发生DR将患者分为单纯糖尿病组(T2DM,n=30)和2型糖尿病糖尿病视网膜病变组(T2DR,n=60),根据T2DM患者单因素、多因素分析得出发生DR的危险因素，并绘制ROC曲线，分析GG对T2DM患者发生DR的预测价值。结果:直线回归分析结果显示，HbA1c与FA之间有直线回归关系(P<0.05)。单因素分析结果显示两组尿素氮(BUN)、血清白蛋白(ALB)、HbA1c、GG差异有统计学意义(P<0.05)。多因素logistic回归分析显示GG是T2DM患者发生DR的危险因素(P<0.05)。ROC结果显示GG预测DR发生发展的AUC为0.777。结论:GG是T2DM患者发生DR的危险因素，有可能成为预测DR发生的标志物。     

AGE预测2型糖尿病患者肌少症发生风险

目的 分析2型糖尿病（type 2 diabetes mellitus,T2DM）患者发生肌少症的危险因素,建立列线图预测模型探讨糖基化终末产物（advanced glycation end product,AGE）预测T2DM患者肌少症的患病风险。方法 选取2021年10月至2022年10月于合肥市第二人民医院住院的T2DM患者180例为研究对象,根据是否合并肌少症将其分为对照组（n=146）和肌少症组（n=34）。比较两组患者的一般资料,采用Logistic回归分析探讨T2DM患者发生肌少症的危险因素,并建立列线图模型。结果 两组患者的年龄、病程、AGE、肌力、起立试验、四肢骨骼肌质量指数（appendicular skeletal muscle mass index,ASMI）、体质量指数（body mass index,BMI）、糖化血红蛋白、尿白蛋白/肌酐比值比较差异均有统计学意义（P<0.05）,多因素回归分析结果显示BMI、肌力、AGE均是T2DM患者发生肌少症的独立危险因素（P<0.05）;以BMI、肌力、AGE建立预测模型,经验证该模型校准度良好,具有良好的区分度。绘制受试者操作特征曲线发现其预测T2DM患者发生肌少症的曲线下面积为0.933,有良好的预测价值;校正曲线及决策曲线分析评估结果显示该模型具有更高的净收益和更好的临床应用价值。结论 AGE是T2DM患者发生肌少症的独立危险因素,对T2DM患者的肌少症诊断具有一定的预测作用。     

糖尿病心血管并发症预测模型的构建

目的 筛选糖尿病心血管并发症的危险因素并构建预测模型,为早期预防和减缓进展提供依据。方法∶基于京津冀社区自然人群慢性病队列,选取基线（2017—2019年）糖尿病患者作为研究对象,根据自报患病时间先后顺序判定是否发生心血管并发症作为结局指标。按7Lasso结合Logistic回归模型方法筛选危险因素,将其纳入多因素Logistic回归模型构建糖尿病心血管并发症发生风险的预测模型,并绘制列线图进行可视化。绘制受试者工作特征曲线并计算曲线下面积,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验和绘制校准曲线评估校准度,对预测模型进行评价和验证。结果 共纳入813例2型糖尿病患者,平均年龄为（62.6±10.4）岁,其中训练集569例,测试集244例,两组患者除超敏C反应蛋白水平具有差异（P=0.028）外,其他基本特征差异均无统计学意义。多因素Logistic回归分析显示,糖尿病心血管并发症的危险因素包括年龄[OR=1.040,95%CI(1.010,1.073),P=0.010]、高血压[OR=2.211,95%CI(1.263,3.975),P=0.006]、糖尿病病程[OR=1.063,9...     

基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络模型对2型糖尿病肾病的预测研究

背景 糖尿病肾病（DN）是糖尿病常见的微血管并发症之一，发病率高，危害性大。早期发现DN对预防相关疾病非常重要。目前大多研究基于传统的统计预测方法，数据需满足其所要求的前提假设条件。近年来已无法很好满足其在DN预测领域的需求，有必要尝试开展机器学习等新方法在DN预测领域的应用。目的 利用LASSO回归和麻雀搜索算法（SSA）优化的BP神经网络（SSA-BP神经网络）构建DN预测模型。方法 本研究时间为2023年4—8月，数据来源于公开的伊朗133例糖尿病患者的并发症数据。采用SPSS 26.0软件进行单因素分析，采用LASSO回归筛选变量。以是否患DN为因变量，分别用8∶2和7∶3的比例划分训练集和测试集，使用SSA-BP神经网络进行建模与分析，并与经典的机器学习模型对比预测性能以分析较优的DN模型。基于准确率、精确率、灵敏度、特异度、F1-score和受试者工作特征曲线下面积（AUC）指标进行模型评价。结果 剔除9例1型糖尿病患者，本研究纳入的有效样本量为124例2型糖尿病（T2DM）患者，其中73例（58.9%）被诊断为DN患者。单因素分析显示年龄、BMI、糖尿病持续时间、空腹血糖...     

女性T2DM患者并发DR新型危险因素筛选及诊断预测模型构建

目的 探究2型糖尿病(T2DM)女性患者并发糖尿病视网膜病变(DR)的风险预测模型。方法 将确诊T2DM的253例女性患者纳入研究,根据眼底检查结果是否发生DR将患者分为DR组和非DR组。比较2组患者基线资料,应用多因素Logistic回归分析2组病例资料。利用Graphpad Prism 8绘制ROC曲线,分析该模型的预测效能。结果 多因素Logistic回归分析的结果显示,糖尿病(DM)病程、糖化血红蛋白(HbA1c)、中性粒细胞淋巴细胞比值(NLR)、脉压是女性DR发生的主要危险因素,皮下脂肪面积(SFA)是DR发生的保护性因素。构建女性DR风险预测模型Y=1/[1+e⁽-(0.138X1+0.265X2+0.477X3+0.023X4-0.007X5-5.304))],X1指DM病程,X2指HbA1c,X3指NLR,X4指脉压,X5指SFA。风险预测模型的ROC曲线下面积(AUC)为0.806,95%CI为0.752～0.860(P<0.001),约登指数最大值为0.480,最佳临界值为0.335,对应灵敏度为0.798、特异度为0.682。结论 女...     

血液透析过程中影响伴糖尿病患者血糖波动的危险因素及预防策略

目的 探讨伴糖尿病（DM）患者血液透析（HD）过程中影响血糖波动的危险因素及预防策略。方法 回顾性分析2020年8月—2022年2月淮南市东方医院集团总医院收治的86例伴DM并行规律HD的T2DM患者的临床资料，设为训练集；根据HD过程中血糖是否波动，将患者分为血糖波动组（44例）和无血糖波动组（42例）。按照相同标准选取2022年3月—2022年8月的29例伴DM并行规律HD的T2DM患者，设为验证集，行外部验证。通过LASSO回归分析后进行多因素Logistic回归分析，建立列线图预测模型，并进行模型评价。结果 HD过程中，患者血糖波动范围为1.62~27.81 mmol/L，平均（8.46±3.25）mmol/L。随着透析的进行，透析1 h血糖下降幅度最大, 透析2 h至结束，血糖轻微上升，但血糖变化幅度总体趋于平缓。HD过程中，患者中有19例（30次）出现低血糖（22.09%），有25例患者（47次）出现高血糖（29.07%）。与无血糖波动组相比，血糖波动组患者的DM病程以及HD时间均更长，知晓低血糖定义的患者比例更低，自理能力差的患者比例更高，SBP以及HbAlc水平均更高（均P<0.05）。LASSO回归分析筛选出4个预测因子，多因素Logistic回归分析结果显示，DM病程≥18.2年、自理能力差、收缩压（SBP）≥152.3 mmHg、糖化血红蛋白（HbAlc）≥8.4%，均为患者HD过程中血糖波动的独立危险因素（P<0.05）。模型验证发现，两集校准曲线和理想曲线较为贴近，训练集和验证集的ROC曲线下面积分别为0.807、0.797。DCA曲线显示阈值概率在1%~94%时，具有较高的净获益值。结论 DM病程≥18.2年、自理能力差、SBP≥152.3 mmHg、HbAlc≥84%均为患者HD过程中血糖波动的独立危险因素。在临床治疗中，需密切关注伴DM患者HD过程中各指标的变化情况，以明确其血糖波动风险，从而更加准确、及时地调整治疗方案     

2型糖尿病视网膜病变的风险评估：基于血清1，5-脱水葡萄糖醇的研究

目的 基于1,5-脱水葡萄糖醇（1,5-AG）的检测,应用Logistic回归方程分析新疆地区糖尿病视网膜病变（DR）的危险因素,并建立风险概率方程。方法 选取2012—2014年在新疆医科大学第一附属医院就诊的新疆地区T2DM患者556例,通过眼底检查将T2DM患者分为T2DM并发DR组252例和T2DM非DR组304例,抽取患者静脉血,检测高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、载脂蛋白A（ApoA）、载脂蛋白B（ApoB）、脂蛋白（α）〔Lp（α）〕、总胆固醇（TC）、尿素（Urea）、肌酐（Cr）、尿酸（UA）、半胱氨酸蛋白酶抑制剂C（Cys-C）、空腹血糖（FBG）、糖化血红蛋白（HbA1c）、黄素单核苷酸（FMN）和1,5-AG。采用Logistic回归逐步向前法,分析T2DM患者发生DR的影响因素,拟合出Logistic回归概率方程,并以Hosmer-Lemeshow拟合优度检验和回代检验法考察方程的拟合效果。结果 两组患者性别、年龄、HDL-C、LDL-C、ApoA、ApoB、Lp（α）、TC、Urea、Cr、UA和汉族比例、T2DM家族史、心脑血管病史比较,差异均无统计学意义（P＞0.05）;两组患者T2DM病程、Cys-C、FBG、HbA1c、FMN、1,5-AG和高血压患病率比较,差异均有统计学意义（P＜0.05）。Logistic回归分析结果显示,高血压、T2DM病程、HbA1c、1,5-AG为DR发生的影响因素（P＜0.05）。基于Logistic回归分析结果,建立拟合的风险概率方程Logit（P）=-4.723+0.459（HbA1c）+1.420（高血压）+1.006（T2DM病程）-0.019（1,5-AG）。回归方程检验χ2=7.732,P=0.005|Hosmer-Lemeshow拟合优度检验χ2=8.961,P=0.346|同时,回代检验符合率为78.0%,方程评价效能较好。风险概率方程诊断DR的ROC曲线下面积为0.86,最佳诊断点为0.42,灵敏度为83.9%,特异度为77.1%。结论 T2DM病程、高血压、HbA1c以及1,5-AG为新疆地区DR发生的危险因素,概率方程的建立有利于对T2DM患者发生DR的风险进行评估,对于减少新疆地区T2DM人群DR的发病具有一定临床意义。     

超重或肥胖男性2型糖尿病患者血清25羟维生素D水平与微量白蛋白尿的相关性研究

背景　维生素D作为肥胖、糖尿病及相关并发症的影响因素已成为近年来研究的新领域和热点之一,但关于维生素D在超重或肥胖男性早期糖尿病肾病（EDKD）中的研究鲜有报道。目的　探讨超重或肥胖的初诊男性2型糖尿病（T2DM）患者血清25羟维生素D〔25（OH）D〕与微量白蛋白尿（MAU）的关系。方法　选取2018年1-12月就诊于遵义医科大学附属医院的初诊男性T2DM患者261例,根据24 h尿白蛋白排泄率（24 hUAER）及体质指数（BMI）分为单纯糖尿病组（DM组,n=82）、正常体质量糖尿病微量白蛋白尿组（MAU组,n=47）、超重或肥胖糖尿病组（OWB-DM组,n=65）、超重或肥胖糖尿病微量白蛋白尿组（OWB-MAU组,n=67）。根据血清25（OH）D水平的四分位数,将超重或肥胖患者分为Q1组〔血清25（OH）D<18.13 μg/L,n=33〕、Q2组〔18.13 μg/L≤血清25（OH）D<21.22 μg/L,n=33〕、Q3组〔21.22 μg/L≤血清25（OH）D<24.32 μg/L,n=32〕、Q4组〔血清25（OH）D≥24.32 μg/L,n=34〕。收集男性T2DM患者临床资料,分析超重或肥胖男性T2DM患者24 hUAER与其他指标的相关性及血清25（OH）D水平与MAU的关系。结果　DM组、MAU组、OWB-DM组、OWB-MAU组BMI、收缩压（SBP）、舒张压（DBP）、空腹血糖（FPG）、餐后2 h血糖（2 hPG）、糖化血红蛋白（HbA1c）、总胆固醇（TC）、三酰甘油（TG）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、胰岛素抵抗指数（HOMA-IR）、估算肾小球滤过率（eGFR）、血清25（OH）D比较,差异有统计学意义（P<0.05）。其中,与DM组〔（26.14±3.40）μg/L〕相比,MAU组、OWB-DM组及OWB-MAU组血清25（OH）D降低〔（20.84±4.12）、（23.46±3.35）、（18.00±4.46）μg/L,P<0.05〕;与MAU组、OWB-DM组相比,OWB-MAU组血清25（OH）D降低（P<0.05）。Q1、Q2、Q3、Q4组24 hUAER比较,差异有统计学意义（P<0.001）。其中,Q2、Q3、Q4组24 hUAER〔38.50（18.25,78.85）、27.90（19.95,69.80）、20.0（13.20,24.50）mg/24 h〕均低于Q1组〔72.80（54.70,133.20）mg/24 h,P<0.05〕,Q4组24 hUAER低于Q2、Q3组（P<0.05）。Spearman秩相关分析显示超重或肥胖男性患者24 hUAER与HDL-C、血清25（OH）D呈负相关（rs=-0.199、-0.405,P<0.05）,与BMI、SBP、DBP、2 hPG、TG呈正相关（rs=0.257、0.350、0.282、0.421、0.202,P<0.05）。二元Logistic回归分析显示,血清25（OH）D、SBP、2 hPG是超重或肥胖男性T2DM患者发生MAU的影响因素（OR=0.717、1.173、1.327,P<0.05）。结论　超重或肥胖男性T2DM患者血清25（OH）D水平明显降低,其24 hUAER与低水平的血清25（OH）D、糖脂代谢紊乱、高血压密切相关,血清25（OH）D的降低及SBP、2 hPG的升高可能参与了超重或肥胖男性患者EDKD的进展。     

尿微量清蛋白对不同糖代谢状态人群脑卒中发生风险的研究

目的　探讨在不同糖代谢人群中,尿微量清蛋白（MAU）对其脑卒中发生风险的影响,为不同糖代谢状态人群脑卒中的预防提供参考依据。方法　选取2011年4—11月参加由中华医学会内分泌分会发起的“中国2型糖尿病患者肿瘤发生风险的流行病学研究（REACTION研究）”中四川泸州部分地区40岁以上基线人群为研究对象,共3 501例。收集研究对象的一般资料（性别、年龄、BMI、糖尿病家族史、吸烟史、心血管疾病史）、相关实验室检查结果〔总胆固醇（TC）、三酰甘油（TG）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、空腹血糖（FPG）、糖化血红蛋白（HbA1c）、MAU〕。并依据研究对象糖代谢状况分为糖代谢正常（NGT）人群、糖尿病前期（IGR）人群、糖尿病人群。根据研究对象是否合并MAU升高分为NGT+MAU正常组（A组）、IGR+MAU正常组（B组）、糖尿病+MAU正常组（C组）、NGT+MAU升高组（D组）、IGR+MAU升高组（E组）、糖尿病+MAU升高组（F组）。于2016年4—6月随访研究对象脑卒中发生情况。结果　3 501例研究对象中糖尿病735例（21.0%）,IGR 1 212例（34.6%）,NGT 1 554例（44.4%）。A组866例,B组837例,C组458例,D组688例,E组375例,F组277例。B组MAU低于C组,F组MAU高于C组,B组、D组、E组、F组MAU高于A组（P<0.05）。NGT、IGR和糖尿病人群随访期间脑卒中发病率分别为2.7%（42/1 554）、3.1%（37/1 212）、5.0%（37/735）;糖尿病人群随访期间脑卒中发病率高于IGR、NGT人群（P<0.05）;A组、B组、C组、D组、E组、F组随访期间脑卒中的发生率分别为1.4%（12/866）、1.8%（15/837）、3.7%（17/458）、4.4%（30/688）、5.9%（22/375）、7.2%（20/277）。NGT人群中,MAU升高者发生脑卒中的风险为MAU正常者的3.245倍〔95%CI（1.649,6.386）,P<0.05〕;IGR患者中,MAU升高者发生脑卒中的风险为MAU正常者的3.415倍〔95%CI（1.751,6.661）,P<0.05〕;糖尿病患者中,MAU升高者发生脑卒中的风险为MAU正常者的2.019倍〔95%CI（1.039,3.924）,P<0.05〕。MAU升高者脑卒中发病率（5.4%,72/1 340）高于MAU正常者（2.0%,44/2 161）（P<0.05）。多因素Logistic回归分析结果显示,MAU是不同糖代谢人群脑卒中发生的独立危险因素〔OR=1.026,95%CI（1.018,1.033）,P<0.001〕。结论　MAU异常在不同糖代谢人群中的发生率不同,且MAU是不同糖代谢人群发生脑卒中的独立危险因素,因此及早对糖代谢异常患者MAU进行干预,可有效降低其脑卒中的发生风险。     

2型糖尿病患者发生糖尿病肾脏疾病危险因素的系统评价

背景　近年来糖尿病肾脏疾病（DKD）逐渐成为全球性的健康焦点,早期评估、干预相关危险因素可以预防或延缓DKD的发生。目的　系统评价2型糖尿病患者发生DKD的危险因素。方法　计算机检索the Cochrane Library、PubMed、Web of Science、中国生物医学文献服务系统（SinoMed）、中国知网（CNKI）、维普网（VIP）及万方数据知识服务平台（Wanfang Data）,筛选2型糖尿病患者发生DKD危险因素的队列研究、病例对照研究,检索时限从建库至2020年4月。由两名研究员独立筛选文献、提取资料并评价纳入文献的偏倚风险,采用RevMan 5.3软件进行Meta分析。结果　共纳入12篇文献,包括3项队列研究,9项病例对照研究。Meta分析结果显示,高龄〔标准化均数差（SMD）=0.34,95%CI（0.23,0.46）〕、男性〔比值比（OR）=1.51,95%CI（1.20,1.90）〕、吸烟〔OR=1.64,95%CI（1.30,2.07）〕、高血压〔OR=2.01,95%CI（1.73,2.34）〕、收缩压升高〔SMD=0.37,95%CI（0.12,0.63）〕、糖化血红蛋白水平升高〔SMD=0.41,95%CI（0.02,0.80）〕、总胆固醇水平升高〔SMD=0.14,95%CI（0.06,0.22）〕、血肌酐水平升高〔SMD=0.73,95%CI（0.39,1.07）〕、维生素D缺乏〔OR=4.06,95%CI（2.11,7.78）〕、非酒精性脂肪性肝病〔OR=2.15,95%CI（1.39,3.32）〕、合并视网膜病变〔OR=2.16,95%CI（1.55,3.01）〕及胰岛素治疗〔OR=2.63,95%CI（1.79,3.85）〕是2型糖尿病患者发生DKD的危险因素（P<0.05）。糖尿病病程延长〔SMD=-0.44,95%CI（-0.54,-0.34）〕、HDL-C水平升高〔SMD=-0.20,95%CI（-0.30,-0.10）〕是2型糖尿病患者发生DKD的保护因素（P<0.05）。结论　男性、高龄、吸烟、合并视网膜病变、高血压、非酒精性脂肪性肝病、躯体因素（升高的总胆固醇、收缩压、糖化血红蛋白、血肌酐,维生素D缺乏）及胰岛素治疗是2型糖尿病患者发生DKD的危险因素,但受纳入研究数量和质量的限制,尚待更多大样本、高质量的研究进一步验证。     

微小病变性肾病合并2型糖尿病患者的临床病理特点及预后分析

背景　随着2型糖尿病（T2DM）年轻化趋势,微小病变肾病（MCD）合并T2DM在临床上已不罕见,但其临床病理特点及预后情况仍不清楚。目的　本文旨在分析MCD合并T2DM患者的病理特点及其预后。方法　收集2017年6月1日-2018年6月1日在郑州大学第一附属医院肾内科就诊且肾穿刺活检确诊为MCD合并T2DM患者20例（MCD合并T2DM组）,MCD患者306例,利用SPSS 22.0软件从306例MCD患者中随机筛选出100例（单纯MCD组）,收集所有患者当次肾穿刺活检的临床和病理资料,以及随访资料（从患者首次肾穿刺活检开始随访,到出现复发或到2019年6月随访结束）,回顾性分析其临床表现、肾脏病理特点及其预后。采用单因素Logistic回归分析及多因素Logistic回归分析探讨MCD合并T2DM的影响因素,采用Log-rank检验比较单纯MCD及MCD合并T2DM的累积完全缓解（CR）率和累积无复发生存率。结果　MCD合并T2DM组患者年龄、收缩压（SBP）、合并高血压所占比例、血糖、糖化血红蛋白（HbA1c）、清蛋白（ALB）、IgG水平高于单纯MCD组,男性所占比例、总胆固醇（TC）、高密度脂蛋白（HDL）、低密度脂蛋白（LDL）、红细胞沉降率（ESR）、24 h尿蛋白量低于单纯MCD组（P<0.05）。MCD合并T2DM患者的血管损伤程度、肾小管萎缩程度、肾间质纤维化、肾间质炎症、球性硬化小球所占比例高于单纯MCD组（P<0.05）。单因素Logistic回归分析结果显示,性别〔OR=5.108,95%CI（1.717,15.200）〕、年龄〔OR=1.068,95%CI（1.006,1.133）〕、高血压〔OR=6.000,95%CI（1.982,18.165）〕、HbA1c〔OR=84.019,95%CI（12.465,566.317）〕、ALB〔OR=1.173,95%CI（1.100,1.250）〕、TC〔OR=0.730,95%CI（0.619,0.861）〕、ESR〔OR=0.978,95%CI（0.960,0.996）〕、24 h尿蛋白量〔OR=0.818,95%CI（0.705,0.948）〕、IgG〔OR=1.568,95%CI（1.288,1.908）〕、球形硬化小球占比〔OR=13.286,95%CI（4.142,42.614）〕、血管损伤程度、肾小管萎缩、肾间质纤维化〔OR=17.000,95%CI（4.833,59.794）〕、肾间质炎症〔OR=10.111,95%CI（2.684,38.087）〕是MCD合并T2DM的影响因素（P<0.05）;多因素Logistic回归分析结果显示,IgG水平〔OR=1.476,95%CI（1.190,1.831）〕、血管损伤程度、肾间质纤维化〔OR=12.433,95%CI（2.032,76.065）〕是MCD合并T2DM的影响因素（P<0.05）。Log-rank检验结果表明,MCD合并T2DM组的累积CR率低于单纯MCD组（P=0.027）,但两组累积无复发生存率无统计学差异（P=0.318）。结论　与单纯MCD患者相比,MCD合并T2DM患者的临床表现较轻微,但病理表现却相对较重,提示临床医师肾穿刺活检的重要性。肾间质纤维化、血管损伤程度重、高IgG水平是MCD合并T2DM的危险因素,且MCD合并T2DM的预后较差。     

2型糖尿病并发痛性糖尿病神经病变的影响因素研究

背景　痛性糖尿病神经病变（PDN）是糖尿病常见的并发症之一,但常被忽略或误诊,如果对糖尿病并发疼痛的危险因素缺乏认知,则易造成延误治疗。目的　探究2型糖尿病（T2DM）并发PDN的影响因素,为临床早期干预、积极预防提供对策。方法　选取2016年1月-2019年12月于安庆市立医院内分泌科住院的符合研究标准的T2DM患者273例,根据其有无PDN分为单纯糖尿病组（NPDN组,n=185）及T2DM并发PDN组（PDN组,n=88）。比较两组患者一般资料及实验室检查指标,采用多因素非条件Logistic回归分析探究T2DM并发PDN的影响因素。结果　PDN组患者年龄大于NPDN组,T2DM病程长于NPDN组,体质指数（BMI）、糖尿病视网膜病变（DR）发生率、糖尿病肾病（DKD）发生率、空腹血糖（FPG）、餐后2 h血糖（2 hPG）、糖化血红蛋白（HbA1c）高于NPDN组,餐后1 hC肽（1 hCP）、餐后2 hC肽（2 hCP）低于NPDN组（P<0.05）。多因素非条件Logistic回归分析结果显示,T2DM病程〔OR=1.079,95%CI（1.003,1.160）〕、DR〔OR=7.524,95%CI（1.363,41.541）〕、DKD〔OR=3.547,95%CI（1.134,11.095）〕、FPG〔OR=1.831,95%CI（1.384,2.422）〕、HbA1c〔OR=2.468,95%CI（1.694,3.596）〕是T2DM并发PDN的影响因素（P<0.05）。结论　T2DM病程、DR、DKD、FPG、HbA1c是T2DM并发PDN的影响因素,临床应注意积极预防、早期干预存在上述影响因素的T2DM患者。     

单核细胞/高密度脂蛋白比值与2型糖尿病患者下肢动脉粥样硬化性疾病的相关性分析

背景　下肢动脉粥样硬化性疾病（LEAD）作为2型糖尿病（T2DM）常见并发症之一,可导致肢体坏疽、截肢风险增加,且与心脑血管病变存在相关性,严重影响T2DM患者的生存质量。单核细胞/高密度脂蛋白比值（MHR）是新近发现的一个炎性标志物,研究发现其与血管疾病密切相关。目的　探讨MHR与T2DM患者LEAD的相关性。方法　选取2018年9月-2019年9月于中国医科大学附属第四医院内分泌科就诊的T2DM患者400例,按照下肢动脉粥样硬化（AS）严重程度将患者分为四组：T2DM+AS1（单纯T2DM患者）组109例,T2DM+AS2（T2DM并下肢动脉内膜增厚）组97例,T2DM+AS3（T2DM并下肢动脉斑块形成）组109例,T2DM+AS4（T2DM并下肢动脉狭窄）组85例。收集四组患者临床资料、实验室检查结果,并计算MHR。结果　四组患者性别、年龄、病程、吸烟史、高血压病史、胰岛素使用史、体质指数（BMI）、MHR、单核细胞计数（M）、糖化血红蛋白（HbA1c）、空腹血糖（FPG）、高密度脂蛋白（HDL）、肌酐（Cr）比较,差异均有统计学意义（P<0.05）。Spearman秩相关分析结果显示,T2DM患者MHR与BMI（rs=0.176,P<0.001）、中性粒细胞计数（N）（rs=0.426,P<0.001）、M（rs=0.739,P<0.001）、淋巴细胞计数（L）（rs=0.261,P<0.001）、三酰甘油（TG）（rs=0.215,P<0.001）、尿酸（UA）（rs=0.203,P<0.001）、Cr（rs=0.127,P=0.011）呈正相关,与总胆固醇（TC）（rs=-0.200,P<0.001）、HDL（rs=-0.630,P<0.001）、低密度脂蛋白（LDL）（rs=-0.102,P=0.042）呈负相关。多因素Logistic回归分析结果显示,高龄〔OR=1.853,95%CI（1.398,2.456）〕、长病程〔OR=1.323,95%CI（1.002,1.746）〕、吸烟史〔OR=2.854,95%CI（1.440,5.658）〕、高血压病史〔OR=2.116,95%CI（1.281,3.661）〕、MHR升高〔OR=1.777,95%CI（1.190,2.653）〕是T2DM患者发生下肢AS的危险因素（P<0.05）,BMI升高〔OR=0.590,95%CI（0.422,0.824）〕是T2DM患者发生下肢AS的保护因素（P<0.05）。多因素Logistic回归分析结果显示,高龄是T2DM患者发生2~4级下肢AS 的危险因素,吸烟史、高血压病史、MHR是T2DM患者发生3~4级下肢AS 的危险因素,长病程是T2DM患者发生4级下肢AS 的危险因素,BMI升高是T2DM患者发生2、4级下肢AS 的保护因素（P<0.05）。结论　MHR与T2DM患者LEAD及其严重程度密切相关。T2DM患者下肢AS的严重程度随MHR的增高逐渐增加,并主要体现在3~4级下肢AS 患者中。     

三酰甘油葡萄糖乘积指数与2型糖尿病患者白蛋白尿的相关性研究

背景　三酰甘油葡萄糖乘积（TyG）指数是一种评估胰岛素抵抗的简易指标,前期研究表明TyG指数升高增加了糖尿病、冠心病等疾病的患病风险,但其与2型糖尿病（T2DM）患者发生白蛋白尿的关系尚未明确。目的　探究TyG指数与T2DM患者发生白蛋白尿的相关性。方法　回顾性选取2012年2月-2019年11月于江苏大学附属医院内分泌代谢科就诊并建立档案的T2DM患者524例,记录其临床资料及相关实验室检查指标水平,并计算TyG指数。根据TyG指数,采用三分位数将患者分为低TyG（L-TyG）组（TyG<9.16,n=175）,中TyG（M-TyG）组（9.16≤TyG<9.68,n=175）和高TyG（H-TyG）组（TyG≥9.68,n=174）。并根据尿白蛋白/肌酐比值（UACR）将患者分为正常白蛋白尿组（UACR<30 mg/g,n=267）、微量白蛋白尿组（30 mg/g≤UACR<300 mg/g,n=207）和大量白蛋白尿组（UACR≥300 mg/g,n=50）。采用多元线性回归分析TyG指数与UACR的相关性;采用多因素Logistic回归分析TyG指数与T2DM患者发生白蛋白尿的关系;绘制受试者工作特征（ROC）曲线评估TyG指数对T2DM患者发生白蛋白尿的预测价值。结果　相关性分析结果显示,T2DM患者TyG指数与T2DM病程、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）呈负相关（P<0.05）,与体质指数（BMI）、稳态模型评估胰岛素抵抗指数（lgHOMA-IR）、糖化血红蛋白（HbA1c）、尿素氮（BUN）、总胆固醇（TC）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、血尿酸（SUA）、估算肾小球滤过率（eGFR）、lgUACR呈正相关（P<0.05）。多元线性回归分析结果显示,TyG指数与lgUACR独立相关〔β=0.443,95%CI（0.373,0.513）,P<0.001〕。多因素Logistic回归分析结果显示,T2DM病程长〔OR=1.003,95%CI（1.001,1.006）〕,合并高血压〔OR=2.540,95%CI（1.652,3.813）〕,HbA1c〔OR=1.194,95%CI（1.079,1.322）〕、TyG指数〔OR=6.184,95%CI（3.987,9.593）〕升高,HDL-C下降〔OR=0.446,95%CI（0.224,0.886）〕是T2DM患者发生白蛋白尿的危险因素（P<0.05）。TyG指数预测T2DM患者发生白蛋白尿的ROC曲线下面积为0.834〔95%CI（0.799,0.865）〕,均大于lgHOMA-IR、空腹血糖（FPG）、三酰甘油（TG）（P<0.001）。TyG指数为9.57时,其约登指数最大为0.53,灵敏度为66.1%,特异度为87.3%。结论　TyG指数升高是T2DM患者发生白蛋白尿的危险因素,其有望成为预测糖尿病肾脏疾病风险的新型且简单实用的生物学指标。     

皮肤无创晚期糖基化终末产物测定在社区2型糖尿病血管性并发症筛查中的作用研究

背景　随着人们生活水平的提高及经济的发展,2型糖尿病（T2DM）及其慢性并发症发病率逐年增高,研究表明皮肤晚期糖基化终末产物（AGEs）与糖尿病血管病变关系密切,但在我国缺乏在社区中的大型筛查及研究。目的　研究经皮无创检测AGEs与T2DM血管性并发症的相关性及在社区筛查中的临床意义。方法　选取2017年8月-2018年5月与安徽医科大学第一附属医院签署医联体协议的2个社区卫生服务中心体检的30~75岁T2DM患者97例,其中44例T2DM未合并糖尿病并发症（单纯T2DM组）,53例T2DM合并糖尿病并发症（T2DM伴并发症组）,同时选取同期体检健康者272例作为对照组。分别测定受试者三酰甘油（TG）、总胆固醇（TC）、肌酐（Cr）、空腹血糖（FBG）、糖化血红蛋白（HbA1c）及皮肤AGEs水平。测定踝肱指数（ABI）作为下肢血管病变评估标准,并将T2DM患者分为无周围血管病变、轻度周围血管病变、中度周围血管病变。测定尿白蛋白/肌酐比值（A/C比值）,并将T2DM患者分为正常白蛋白尿、微量白蛋白尿、大量白蛋白尿。测定神经缺陷评分（NDS）作为周围神经病变指标,并将T2DM患者分为无周围神经病变、轻度周围神经病变、中度周围神经病变、重度周围神经病变。结果　三组皮肤AGEs水平比较,差异有统计学意义（P<0.05）;其中单纯T2DM组和T2DM伴并发症组皮肤AGEs水平高于对照组;T2DM伴并发症组皮肤AGEs水平高于单纯T2DM组（P<0.05）。同一年龄段,T2DM伴并发症组皮肤AGEs水平高于单纯T2DM组（P<0.05）。随着T2DM伴周围血管病变、白蛋白尿、周围神经病变程度加重及T2DM并发症数目增多,皮肤AGEs水平均逐渐升高（P<0.05）。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄〔OR=0.84,95%CI（0.73,0.97）〕和皮肤AGEs〔OR=1.35,95%CI（1.17,1.57）〕是T2DM伴周围血管病变发生的影响因素（P<0.05）;性别〔OR=0.14,95%CI（0.03,0.61）〕、FBG〔OR=1.49,95%CI（1.10,2.02）〕、皮肤AGEs〔OR=1.09,95%CI（1.02,1.16）〕是T2DM伴白蛋白尿发生的影响因素（P<0.05）;性别〔OR=0.23,95%CI（0.06,0.86）〕、HbA1c〔OR=1.68,95%CI（1.04,2.71）〕是T2DM伴周围神经病变发生的影响因素（P<0.05）。皮肤AGEs筛查T2DM并发症的受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）为0.833〔95%CI（0.753,0.914）〕,AGEs最佳切点值为71.5 AU,灵敏度为71.7%,特异度为86.4%。结论　皮肤AGEs检测可作为T2DM伴周围血管病变、肾脏病变的预测指标,为其用于社区T2DM伴并发症的无创筛查提供理论依据,但在皮肤AGEs与周围神经病变关系中需进一步研究证实。     

获得性免疫缺陷综合征合并肺孢子菌肺炎患者预后模型的建立及评价

背景　肺孢子菌肺炎（PCP）是由肺孢子菌（PJ）感染引起的呼吸系统机会性感染,是获得性免疫缺陷综合征（AIDS）的指征性疾病。AIDS合并PCP患者多以亚急性发病为主,部分患者病情进展迅速、内科治疗效果差、短期内病死率高,因此对该类患者近期预后需进行准确预测,以便指导临床救治。目的　分析影响AIDS合并PCP患者预后危险因素,并建立预后预测模型。方法　选取2009年1月-2017年8月柳州市人民医院收治的AIDS合并PCP患者300例,通过SPSS 19.0统计学软件随机分组（建模组241例和验模组59例）。回顾性分析建模组患者的临床资料,包括基本资料、合并症、实验室检查等。采用单因素及多因素Logistic回归分析筛选出独立危险因素,建立预后模型,用验模组患者资料评价预后模型的预测能力。结果　多因素Logistic回归分析结果显示,清蛋白（ALB）〔OR=0.759,95%CI（0.595,0.967）〕、乳酸脱氢酶（LDH）〔OR=1.009,95%CI（1.003,1.015）〕、CD4+T淋巴细胞计数〔OR=0.878,95%CI（0.790,0.975）〕、肺泡-动脉血氧分压差〔P（A-a）O2〕〔OR=1.164,95%CI（1.073,1.262）〕是AIDS合并PCP患者的预后独立因素（P<0.05）。预测模型为P=1/（1+e-y）,Y=-0.278-0.276×ALB-0.131×CD4+T淋巴细胞计数+0.009×LDH+0.152×P（A-a）O2,其中P为患者的恶化概率,Y为预测指数。Hosmer-Lemeshow检验结果显示,模型拟合度好（χ2=3.974,df=8,P=0.859）。受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）为0.986〔95%CI（0.970,1.000）,P<0.001〕。验模组验证结果显示：所构建模型预测的特异度、灵敏度、阳性预测值、阴性预测值和总正确率分别为97.50%、89.47%、94.44%、95.12%和94.91%。结论　ALB、LDH、CD4+T淋巴细胞计数、P（A-a）O2作为独立的危险因素可用于预后判断模型的构建。本研究中所构建的预后模型能够较准确的预测AIDS合并PCP患者的近期预后。     

老年2型糖尿病患者糖化血红蛋白预测模型的建立与评分表的开发

背景　糖化血红蛋白（HbA1c）控制达标可降低老年2型糖尿病患者的并发症发生风险，维持良好的HbA1c是管理老年2型糖尿病的重要手段，但近年来有越来越多的研究表明老年2型糖尿病患者HbA1c达标率普遍较低，而HbA1c预测模型可以辅助降低老年糖尿病患者HbA1c控制不达标的风险。目的　寻找影响老年2型糖尿病患者HbA1c控制达标的因素，建立HbA1c达标预测模型及评分表，为老年2型糖尿病患者的血糖管理提供一种可靠工具。方法　采用面对面的问卷调查方式收集2018年3月-2019年12月在四川省人民医院内分泌科就诊的老年2型糖尿病患者的性别、年龄、在岗情况、民族、婚姻状况、文化程度、体型、中心性肥胖、糖尿病家族史、前次HbA1c、糖尿病病程、空腹血糖监测情况、本次HbA1c检查结果、空腹血糖、现阶段治疗方案维持时间、服药依从性情况、使用口服药物种类、是否使用胰岛素、降糖药物日花费、是否高血压、是否高脂血症、是否合并糖尿病并发症、每日运动时间、睡眠情况、是否合理控制饮食、抑郁状态等信息，并根据患者本次HbA1c检查结果分为HbA1c达标组（224例）及HbA1c未达标组（259例）。使用单因素Logistic分析及Lasso-Logistic回归分析筛选变量，以HbA1c为结局指标建立Logistic回归模型与评分表。采用Bootstrap方法对模型进行内部验证，使用受试者工作特征曲线（ROC曲线）和校准图评价模型的区分度和校准度、使用评分-发生概率图验证评分表性能，并找出评分表的最佳切点。结果　两组老年2型糖尿病患者年龄、中心性肥胖、前次HbA1c、糖尿病病程、空腹血糖、服药依从性、使用口服药物种类、使用胰岛素情况、糖尿病并发症情况、每日运动时间、合理控制饮食情况、抑郁状态比较，差异均有统计学意义（P<0.05）。单因素Logistic回归分析结果显示，年龄、前次HbA1c、糖尿病病程、空腹血糖、服药依从性、使用胰岛素情况、糖尿病并发症情况、每日运动时间、合理控制饮食情况、中心性肥胖情况是HbA1c达标的影响因素（P<0.05）；Lasso-Logistic回归分析结果显示，前次HbA1c、糖尿病病程、空腹血糖、服药依从性、使用胰岛素情况、每日运动时间、合理控制饮食情况是老年2型糖尿病患者HbA1c达标的影响因素（P<0.05）。根据Lasso-Logistic分析结果构建的模型回归方程为Logit（P）=-3.89+1.72×〔前次HbA1c（>7%）〕 +0.97×〔糖尿病病程（2~10年）〕 +1.41×〔糖尿病病程（>10年）〕+1.51×〔空腹血糖（≥7 mmol）〕+1.02×〔服药依从性（一般或差）〕+0.85×〔是否使用胰岛素（是）〕+0.58×〔每日运动时间（>0~0.5 h）〕 +1.21×〔每日运动时间（无运动）〕+1.09×〔是否合理控制饮食（否）〕（满足〔〕中的条件为1，不满足为0）。模型进行内部验证结果显示，模型的校准曲线与标准线接近，模型的ROC曲线下面积（AUC）为0.86〔95%CI（0.83，0.89）〕。将Lasso-Logistic回归方程中自变量的回归系数四舍五入、取整为评分表赋值，形成总分为9分的HbA1c预测评分表，0~9分对应的HbA1c控制不达标发生概率为3.7%~100.0%，最大约登指数为0.56时，评分表切点为5分，该分值下评分表的灵敏度为79.54%、特异度为76.79%、准确率为78.26%。结论　联合患者前次HbA1c、糖尿病病程、是否使用胰岛素、是否定量合理进食、服药依从性、每日运动时间与空腹血糖构建的预测评分表可对老年2型糖尿病患者未来的HbA1c达标情况做出有效预测，有一定临床应用和推广价值。