胱抑素C對2型糖尿病視網(wǎng)膜病變預(yù)測價值研究.pdf

1、本文從以下幾方面展開論述：
　　第一部分:住院2型糖尿病患者糖尿病視網(wǎng)膜病變患病率及認知度調(diào)查
　　目的:本研究旨在通過對本地住院T2DM患者的調(diào)查，了解DR的患病率及認識度，這對于指導(dǎo)本地及周邊地區(qū)開展DR的一級預(yù)防和二級預(yù)防工作具有重要的意義。
　　方法:應(yīng)用以醫(yī)院為基礎(chǔ)的橫斷面研究。自2012年01月至2013年12月間，以收住德州市人民醫(yī)院內(nèi)分泌科醫(yī)療一組（本人所負責(zé)治療組）治療的T2DM患者450名為研究對象

2、。應(yīng)用統(tǒng)一設(shè)計的流行病學(xué)調(diào)查表，獲取患者一般資料及對DR的了解情況等。應(yīng)用熒光素眼底血管造影(FFA)診斷DR，并參照2002年國際糖尿病視網(wǎng)膜病變的國際臨床分級標準將DR分類:無糖尿病視網(wǎng)膜病變(NDR)、輕度非增殖期視網(wǎng)膜病變(NPDR)、中度NPDR、重度NPDR、增殖期視網(wǎng)膜病變(PDR)。率的比較采用2×2列表的x2檢驗。
　　結(jié)果:450名患者中，DR患者共計171人(38.00％)，其中輕度NPDR60人(13.33

3、％)，中度NPDR51人(11.33％)，重度NPDR39人(8.67％)，PDR21人(4.67％)。在新診T2DM患者63人中，6人(9.52％)有DR。在非新診387例T2DM患者中，47人(12.14％)曾經(jīng)行眼底篩查。387例非新診T2DM患者中，了解DM可導(dǎo)致視力受損甚至失明的患者共計156(40.31％)人，其中通過醫(yī)生告知為了解渠道的有92(58.97％)人;了解DM可導(dǎo)致DR的98(25.32％)人;了解DM患者需要定

4、期檢查眼底的患者63(6.28％)人;了解眼底光凝術(shù)可有效治療DR的36(9.30％)人。農(nóng)村患者的認知率均顯著低于城鎮(zhèn)患者（P＜0.05）。在387名非新診T2DM患者中，共計有295(76.23％)人未從醫(yī)生處獲取最基本的DR認知。
　　結(jié)論:本地區(qū)住院T2DM患者DR患病率較高，新診斷T2DM患者也有較高的DR患病率;非新診T2DM患者既往眼底篩查率甚低，距離指南相去甚遠;本地區(qū)住院T2DM患者DR知曉率低，農(nóng)村較城市更低，

5、醫(yī)生在低DR知曉率中負有相當(dāng)?shù)呢?zé)任。
　　第二部分:胱抑素C是2型糖尿病視網(wǎng)膜病變的獨立危險因素和預(yù)測因子
　　目的:本課題基于理論研究和當(dāng)前流行病學(xué)研究現(xiàn)狀，旨在通過臨床流行病學(xué)調(diào)查，確定CysC是否為獨立于DR傳統(tǒng)危險因素之外的危險因素和預(yù)測因子，并探討其可能的機制。目前CysC同DR的相關(guān)研究甚少，研究將進一步揭示兩者的關(guān)系，并為DR一級、二級預(yù)防水平的提高提供有利的條件。
　　方法:采取以醫(yī)院為基礎(chǔ)的橫斷面研究

6、。按照嚴格的準入標準，選取自2012年01月至2013年12月間收住德州市人民醫(yī)院內(nèi)分泌科醫(yī)療一組治療的T2DM患者450名為研究對象。應(yīng)用專門設(shè)計的流行病學(xué)調(diào)查表，獲取患者的性別、年齡、糖尿病病程、糖尿病治療狀況、糖尿病家族史、吸煙史、高血壓病史、心腦血管病史等相關(guān)資料。DR的診斷及分類參照第一部分。測定血壓、身高、體重等臨床指標，測定CysC、糖化血紅蛋白(HbA1c)、總膽固醇(TC)、甘油三酯(TG)等指標。應(yīng)用二分類變量的Lo

7、gistic回歸進行DR危險因素分析，為使參數(shù)的實際意義更加明確，對于連續(xù)性變量，將其按照變量值的大小或者某項標準將其分成幾組并予以賦值，然后將DR相關(guān)變量進行單因素分析，對于在NDR與DR兩組之間有統(tǒng)計學(xué)意義的變量(P＜0.05)進入二分類logistic回歸模型。應(yīng)用有序分類變量的logistic回歸，評價相關(guān)因素與DR嚴重等級的關(guān)系（解釋DR的嚴重水平的優(yōu)勢比的變化），先將相關(guān)因素行單因素分析，具有統(tǒng)計學(xué)意義的變量作為自變量，以輕

8、度NPDR、中度NPDR、重度NPDR、PDR作為因變量，進入回歸分析。
　　結(jié)果:應(yīng)用單因素分析比較性別、年齡、糖尿病病程、高血壓、糖尿病家族史、吸煙史、心腦血管病史、血糖控制方案、BMI、SBP、DBP、HbA1c、BUN、Scr、高尿酸血癥、eGFR、CysC、UAE、TC、TG、LDL-C、HDL-C、ApoA1、ApoB、ApoA1/ApoB等25個變量在NDR/DR兩群的分布，結(jié)果年齡、糖尿病病程、高血壓、心腦血管病史

9、、血糖控制方案、BMI、SBP、HbA1c、BUN、Scr、CysC、高尿酸血癥、eGFR、UAE、TC、TG、LDL-C、ApoA1、ApoB、ApoA1/ApoB等20個變量在NDR/DR兩群中有顯著差異(P＜0.05)，將此20個變量為自變量，以NDR/DR為因變量，行二分類變量logistic回歸，結(jié)果糖尿病病程(OR:2.483;95％Ch1.405-4.388; P=0.002)、HbA1c(OR:2.408;95％CI:1

10、.371-4.228;P=0.002)、高血壓(OR:3.901;95％CI:1.257-12.105; P=0.018)、CysC(OR:2.364;95％CI:1.300-4.298; P=0.005)、eGFR(OR:2.587;95％CI:1.336-5.009;P=0.005)、ApoA1/ApoB(OR:0.452;95％CI:0.244-0.837; P=0.012)進入logistic回歸模型。單因素分析比較年齡、糖尿病

11、病程、BMI、SBP、DBP、HbA1c、BUN、Scr、UA、eGFR、CysC、UAE、TC、TG、LDL-C、HDL-C、ApoA1、ApoB、ApoA1/ApoB（以上均為連續(xù)性變量），以及性別、高血壓、糖尿病遺傳史、心腦血管病史、胰島素治療、吸煙（以上均為分類變量）等25個相關(guān)變量，結(jié)果年齡、病程、HbA1c、BMI、SBP、BUN、Scr、CysC、eGFR、UAE、糖尿病遺傳史（無/有）、胰島素治療（無/有）等12個變量在

12、輕度NPDR、中度NPDR、重度NPDR、PDR四群中分布有顯著差異(P＜0.05)，以之為自變量，行4類有序分類變量的logistic回歸，與DR嚴重等級密切相關(guān)的因素有糖尿病病程(P=0.026)、HbA1c(P＜0.001)、Cys C(P=0.023)、eGFR(P=0.043)。
　　結(jié)論:CysC是T2DM患者DR的獨立危險因素，與DR的發(fā)生及進展關(guān)系密切，并有可能成為DR的敏感預(yù)測因子。CysC與DR的密切關(guān)系可能主

13、要基于（糖尿病腎?。〥N同DR的緊密聯(lián)系，其次基于CysC本身對微血管的影響。ApoA1/ApoB在DR的發(fā)生中亦扮演著重要角色。
　　第三部分:胱抑素C對2型糖尿病視網(wǎng)膜病變的預(yù)測價值
　　目的:基于第一、第二部分的研究，本研究的目的是:進一步評價CysC對DR的預(yù)測價值，并試圖建立一個有效的DR預(yù)測模型。對于DR風(fēng)險評估和預(yù)判研究，國內(nèi)外甚少。本研究基于現(xiàn)實需求，其成果對于提高DR二級預(yù)防水平具有重要意義。
　　方

14、法:以第二部分的研究對象、研究方法為基礎(chǔ)，應(yīng)用ROC曲線評價CysC對DR、嚴重DR（重度NPDR或者PDR）的預(yù)測價值。應(yīng)用二類判別分析建立DR判別函數(shù):應(yīng)用SPSS隨機選取標本(Select Case)，在450例患者（連續(xù)性編號）中，隨機選取382例（占85.00％，其中NDR為241人，NDR為141人）作為訓(xùn)練樣本，建立判別函數(shù)。剩余68例（占15.00％，其中NDR為38人，DR為30人）作為驗證樣本，進行前瞻性誤判概率估計

15、，以二分類logistic回歸發(fā)現(xiàn)的有意義的變量（糖尿病病程、HbA1c、高血壓、CysC、eGFR、ApoA1/ApoB）為自變量，NDR、DR為因變量，行判別分析并建立判別函數(shù)。以判別函數(shù)為基礎(chǔ)，應(yīng)用驗證樣本，采用配對計數(shù)資料的x2檢驗和K系數(shù)檢驗，驗證判別模型的判別效果。
　　結(jié)果:CysC預(yù)測DR有顯著價值(AUC:0.763, P＜0.001)，最佳診斷切點為1.11 mg/L（敏感度:56.00％，特異性:83.90％

16、）;CysC對嚴重DR（重度NPDR或者PDR）有顯著診斷價值(AUC:0.821, P＜0.001)，最佳診斷切點為1.23mg/L(敏感度:73.60％;特異性:88.70％)。在訓(xùn)練標本的基礎(chǔ)上，建立以病程(X1)、HbA1c(X2)、高血壓(X3)、CysC(X4)、eGFR(X5)、ApoA1/ApoB(X6)為自變量，NDR、DR為因變量的判別模型，其Fisher判別函數(shù)為:原分類(NDR)=-18.365+0.461 X1

17、+2.670X2+6.505X3+1.990X4+2.331X5+3.527X6;原分類(DR)=-29.628+1.553X1+3.600X2+8.481X3+3.185X4+3.249X5+2.716X6;判斷函數(shù)值原分類(NDR)＞原分類(DR)判斷為NDR，反之判為DR。該判別函數(shù)正確判別率為87.7％、靈敏度為80.14％、特異性為92.12％，約登指數(shù)為0.7231。應(yīng)用驗證樣本檢驗該判別模型判別效果，真實性評價結(jié)果:調(diào)整后