老年男性2型糖尿病患者目标范围内时间与长期血糖变异性的关系研究

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0547

中国全科医学 ›› 2023, Vol. 26 ›› Issue (16): 1979-1983.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0547

所属专题：男性健康最新文章合集；老年问题最新文章合集

老年男性2型糖尿病患者目标范围内时间与长期血糖变异性的关系研究

方福生¹, 刘星宇¹, 闫双通², 王宁³, 李春霖²^,^*(), 田慧²

¹100853　北京市，解放军总医院第二医学中心保健一科
²100853　北京市，解放军总医院第二医学中心内分泌科
³100853　北京市，解放军总医院第二医学中心健康医学科

收稿日期:2022-05-09 修回日期:2023-03-05 出版日期:2023-06-05 发布日期:2023-03-16
通讯作者: 李春霖
作者贡献：方福生提出研究思路，设计研究方案，进行统计学分析，起草论文，并对研究结果进行分析与解释；刘星宇、闫双通、王宁负责开展研究，收集数据，检索文献；李春霖、田慧负责研究设计，指导研究开展，并进行论文质量控制及修订。

Relationship between Time in Range and Long-term HbA_1c Glycemic Variability in Elderly Male Patients with Type 2 Diabetes

FANG Fusheng¹, LIU Xingyu¹, YAN Shuangtong², WANG Ning³, LI Chunlin²^,^*(), TIAN Hui²

¹Health Care Department 1, the Second Medical Center, Chinese PLA General Hospital, Beijing 100853, China
²Department of Endocrinology, the Second Medical Center, Chinese PLA General Hospital, Beijing 100853, China
³Department of Health Management, the Second Medical Center, Chinese PLA General Hospital, Beijing 100853, China

Received:2022-05-09 Revised:2023-03-05 Published:2023-06-05 Online:2023-03-16
Contact: LI Chunlin

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摘要/Abstract

摘要： 背景目标范围内时间（TIR）作为血糖管理的新指标，与短期血糖波动相关，是否与长期血糖变异性相关尚不清楚。目的探讨老年男性2型糖尿病患者TIR与长期随访期间糖化血红蛋白（HbA1c）变异系数、HbA1c变异性评分（HVS）的关系。方法选取2007年1月至2011年1月在解放军总医院第二医学中心住院行动态血糖监测（CGM）的老年男性2型糖尿病患者200例，根据患者基线TIR水平，将其分为TIR≥85%组（n=141）和TIR<85%组（n=59）。对受试者随访观察（12.5±1.1）年，比较两组长期随访期间HbA1c变异系数和HVS。采用Pearson相关、多元线性回归分析TIR与HbA1c变异系数、HVS的关系。结果 TIR<85%组患者的长期HbA1c变异系数〔（9.7±3.8）%比（8.2±4.5）%，P=0.028）〕、HVS〔（48.7±20.4）分比（32.5±20.8）分，P<0.001）〕均明显高于TIR≥85%组。Pearson相关分析结果显示，TIR与长期HbA1c变异系数（r=-0.239，P<0.001）、HVS（r=-0.400，P<0.001）呈线性负相关。多元线性回归分析结果显示，在调整混杂因素后，TIR对长期HbA1c变异系数、HVS有影响〔b（95%CI）分别为-0.07（-0.12，-0.03）、-0.44（-0.67，-0.21），P<0.05〕。结论老年男性2型糖尿病患者TIR与长期随访期间HbA1c变异系数、HVS相关。TIR越低的患者，长期血糖变异性越明显。

关键词: 糖尿病，2型, 目标范围内时间, 血糖变异性, 糖化血红蛋白, 动态血糖监测, 老年人, 男性

Abstract:

Background

As a new indicator of glycemic management, time in range (TIR) is significantly related to short-term glycemic variability, but whether it is also associated with long-term glycemic variability is still unclear.

Objective

To investigate the relationship of TIR with coefficient of variability (CV) of HbA_1c and HbA_1c variability score (HVS) during a long-term follow-up in elderly male patients with type 2 diabetes.

Methods

Two hundred elderly male type 2 diabetic inpatients from the Second Medical Center of PLA General Hospital were enrolled from January 2007 to January 2011. All of them underwent continuous glucose monitoring (CGM) during hospitalization, and by the baseline TIR derived from CGM, they were divided into TIR≥85% group (n=141) and TIR<85% group (n=59), and followed up for (12.5±1.1) years. The CV of HbA_1c and HVS in the follow-up were compared between the groups. The relationships of TIR with the CV of HbA_1c and HVS were analyzed using Pearson correlation analysis and multivariate linear regression analysis.

Results

The long-term CV of HbA_1c〔 (9.7±3.8) % vs (8.2±4.5) %, P=0.028〕 and HVS〔 (48.7±20.4) vs (32.5±20.8), P<0.001〕 in TIR<85% group were both significantly higher than those in TIR≥85% group. Pearson correlation analysis suggested that TIR showed a significant linear negative correlation with CV of HbA_1c (r=-0.239, P<0.001) or HVS (r=-0.400, P<0.001). Multiple linear regression analysis indicated that TIR had an impact on long-term CV of HbA_1c〔b (95%CI) =-0.07 (-0.12, -0.03), P<0.05〕or HVS〔b (95%CI) =-0.44 (-0.67, -0.21), P<0.05〕after adjusting for confounding factors.

Conclusion

TIR was independently associated with long-term CV of HbA_1c or HVS in elderly male patients with type 2 diabetes. With the decrease of TIR, the long-term HbA_1c glycemic variability increased gradually during follow-up.

Key words: Diabetes mellitus, type 2, Time in range, Glycemic variability, Glycosylated hemoglobin, Continuous glucose monitoring, Aged, Men

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图/表 4

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组别	例数	年龄（±s，岁）	BMI（±s，kg/m²）	糖尿病病程（±s，年）	FPG（±s，mmol/L）	2 hPG（±s，mmol/L）	HbA_1c（±s，%）	MAGE（±s，mmol/L）	血糖变异系数（±s，%）
TIR<85%	59	79.8±8.3	24.4±2.5	19.8±10.3	6.3±2.0	10.9±3.0	7.7±1.4	5.2±1.5	27.8±9.1
TIR≥85%	141	75.3±9.1	25.4±2.5	13.2±8.1	5.8±1.4	8.9±2.6	6.8±1.2	3.1±1.2	17.5±5.8
t（χ²）值		-3.295	2.707	-4.888	-2.045	-4.649	-4.606	-10.279	-9.545
P值		0.001	0.007	<0.001	0.043	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001
组别	收缩压（±s，mm Hg）	舒张压（±s，mm Hg）	TC（±s，mmol/L）	TG（±s，mmol/L）	LDL-C（±s，mmol/L）	HDL-C（±s，mmol/L）	服用二甲双胍〔n（%）〕	服用磺胺类药物〔n（%）〕	使用胰岛素〔n（%）〕
TIR<85%	129±11	71±8	4.25±0.92	1.39±0.79	2.48±0.79	1.16±0.33	30（50.8）	11（18.6）	44（74.6）
TIR≥85%	126±11	71±8	4.17±0.83	1.49±0.89	2.42±0.69	1.12±0.32	68（48.2）	43（30.5）	48（34.0）
t（χ²）值	-1.500	0.001	-0.583	0.812	-0.519	-0.774	0.114^a	2.965^a	27.512^a
P值	0.135	0.999	0.561	0.418	0.605	0.440	0.735	0.085	<0.001

组别	例数	年龄（±s，岁）	BMI（±s，kg/m²）	糖尿病病程（±s，年）	FPG（±s，mmol/L）	2 hPG（±s，mmol/L）	HbA_1c（±s，%）	MAGE（±s，mmol/L）	血糖变异系数（±s，%）
TIR<85%	59	79.8±8.3	24.4±2.5	19.8±10.3	6.3±2.0	10.9±3.0	7.7±1.4	5.2±1.5	27.8±9.1
TIR≥85%	141	75.3±9.1	25.4±2.5	13.2±8.1	5.8±1.4	8.9±2.6	6.8±1.2	3.1±1.2	17.5±5.8
t（χ²）值		-3.295	2.707	-4.888	-2.045	-4.649	-4.606	-10.279	-9.545
P值		0.001	0.007	<0.001	0.043	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001
组别	收缩压（±s，mm Hg）	舒张压（±s，mm Hg）	TC（±s，mmol/L）	TG（±s，mmol/L）	LDL-C（±s，mmol/L）	HDL-C（±s，mmol/L）	服用二甲双胍〔n（%）〕	服用磺胺类药物〔n（%）〕	使用胰岛素〔n（%）〕
TIR<85%	129±11	71±8	4.25±0.92	1.39±0.79	2.48±0.79	1.16±0.33	30（50.8）	11（18.6）	44（74.6）
TIR≥85%	126±11	71±8	4.17±0.83	1.49±0.89	2.42±0.69	1.12±0.32	68（48.2）	43（30.5）	48（34.0）
t（χ²）值	-1.500	0.001	-0.583	0.812	-0.519	-0.774	0.114^a	2.965^a	27.512^a
P值	0.135	0.999	0.561	0.418	0.605	0.440	0.735	0.085	<0.001

组别	例数	HbA_1c检测次数（次）	HbA_1c均值（%）	HbA_1c变异系数（%）	HVS（分）
TIR<85%	59	2.3±1.0	7.4±0.6	9.7±3.8	48.7±20.4
TIR≥85%	141	2.5±1.2	6.9±0.8	8.2±4.5	32.5±20.8
t值		0.925	-4.980	-2.207	-5.037
P值		0.356	<0.001	0.028	<0.001

组别	例数	HbA_1c检测次数（次）	HbA_1c均值（%）	HbA_1c变异系数（%）	HVS（分）
TIR<85%	59	2.3±1.0	7.4±0.6	9.7±3.8	48.7±20.4
TIR≥85%	141	2.5±1.2	6.9±0.8	8.2±4.5	32.5±20.8
t值		0.925	-4.980	-2.207	-5.037
P值		0.356	<0.001	0.028	<0.001

模型	HbA_1c均值			HbA_1c变异系数			HVS
模型	b（95%CI）	P值	R²	b（95%CI）	P值	R²	b（95%CI）	P值	R²
单因素回归分析模型	-0.02（-0.03，-0.01）	<0.001	0.156	-0.06（-0.10，-0.03）	0.001	0.057	-0.55（-0.72，-0.37）	<0.001	0.160
多因素回归分析模型1	-0.02（-0.02，-0.01）	<0.001	0.206	-0.07（-0.10，-0.03）	0.001	0.059	-0.49（-0.68，-0.31）	<0.001	0.175
多因素回归分析模型2	-0.01（-0.02，-0.01）	0.001	0.326	-0.07（-0.12，-0.03）	0.003	0.100	-0.47（-0.69，-0.25）	<0.001	0.229
多因素回归分析模型3	-0.01（-0.02，0.00）	0.002	0.329	-0.07（-0.12，-0.03）	0.003	0.100	-0.44（-0.67，-0.21）	<0.001	0.234

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