图片来源：Diabetes Care官网

       糖尿病已成为全世界死亡和残疾的主要原因^[2]，过去的20年间，中国糖尿病患病率已翻两倍多^[3]，据估计，2010年中国糖尿病患者人数达1.139亿，糖尿病前期患者人数达4.934亿 ^[4]，糖尿病的控制情况不容乐观，因此亟待寻找更有效的糖尿病预测因子及手段。其中FPG、HbA1c、2h-PG为检测高血糖的常见指标，而其对糖尿病风险事件、心血管疾病(CVD)、癌症和全因死亡率^[5]等预后的预测作用仍未明确。

       本研究以美国糖尿病协会(ADA) 2010年推荐的血糖控制标准为依据，对我国糖尿病患者FPG、HbA1c、2h-PG与糖尿病发病、CVD、癌症、全因死亡率之间的关系进行了比较分析。以确定FPG、2h-PG、HbA1c等因素对糖尿病发病、CVD、癌症、全因死亡率的预测作用。

       2011年-2012年间，科研人员于20个社区募集≥40岁的糖尿病及糖尿病前期患者共193 846例。研究人员详细记录纳入患者的社会人口信息、生活方式、病史、体育活动等基本信息，并检测记录患者的体重、身高、腰围、血压等信息。所有受试者均进行葡萄糖耐量实验，检测记录患者的FPG、2h-PG和HbA1c。分析患者血清胰岛素、总胆固醇、低密度脂蛋白、高密度脂蛋白和甘油三酯等。

       随访结束后，本研究以风险回归分析确定血糖测量值与糖尿病预后风险之间的关系。并以Cox比例危险模型分析血糖测量值对糖尿病发生率、心血管疾病(CVD)、癌症、全因死亡率的影响。建立糖尿病预测模型，评估单个或组合血糖检测方法对糖尿病及其预后的影响。

表1 基线未诊断糖尿病受试者的耐量状况对糖尿病发病率、风险比的影响

       据统计，三个血糖指标与心血管疾病、癌症和全因死亡率呈j形相关。如图1， FPG、HbA1c与CVD、癌症和全因死亡率的危险比之间存在非线性关联。而2h-PG与癌症发生危险比之间呈现显著的线性关系，其与CVD和全因死亡率之间存在非线性关系 (P<0.001)，可见三个血糖指标中，2h-PG与糖尿病预后的相关性最大，2h-PG越大，糖尿病发生率、CVD发生率、癌症和全因死亡率越高。

图1 未接受糖尿病治疗患者的CVD(上行)、癌症(中一行)和全因死亡率(下行)的多变量调整危险比

       以FPG 126 mg/dL、2h-PG 200 mg/dL、HbA1c 6.5% (48 mmol / mol)的未经治疗的糖尿病患者数据为基础，患者所对应的心血管病风险比为1.18、1.31和1.20；癌症风险分别为1.10、1.44和1.08；全因死亡率风险比为1.37、1.57和1.33 (表2)。

表2 未接受糖尿病治疗受试者的CVD、癌症和全因死亡率的发生率和危险比

       当三种血糖指标同时纳入同一模型进行预测时，2h-PG与CVD(1.30 [1.14- 1.49 ])、癌症(1.62 [1.36 -1.93])和全因死亡率(1.58 [1.38 -1.81])呈显著正相关。此外，糖尿病前期2h-PG（ 140-199 mg/dL）始终与CVD风险和全因死亡率呈显著相关。

       在传统的糖尿病预测模型中加入血糖检测项目，可大大提高该模型对糖尿病风险的预测效果。如表3，FPG、2h-PG或HbA1c的加入显著提高了该模型的C统计量、IDI和NRI。同时添加两种或三种血糖测量方法可进一步提高风险预测效果，尤其是包括2h-PG在内的模型对糖尿病风险的预测效果更显著。

表3 在传统危险因素中添加FPG、2h-PG和HbA1c可提高糖尿病发生、CVD、癌症和全因死亡率的预测效果

       添加2h-PG或其他血糖检测指标显著提高了预测CVD风险的C统计量、IDI和NRI。同样，添加2h-PG也显著增加了预测癌症风险的IDI和NRI。添加2h-PG或糖化血红蛋白后，预测全因死亡率的C统计量、IDI和NRI显著增加。而FPG和糖化血红蛋白并没有提高该模型的预测效果。相对于FPG和糖化血红蛋白，2h-PG对糖尿病及其预后的预测作用更显著。

       本研究结果表明，相对FPG和HbA1c，2h-PG对糖尿病发生及预后风险模型具有独立的预测作用，2h-PG评估糖尿病及预后风险的能力更大。因此，除了FPG和HbA1c测量外，常规检测还应考虑2h-PG，以便更好地评估糖尿病发病、CVD、癌症和全因死亡率的风险。

参考文献

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