本文引用：何龑, 趙松青. 1型糖尿病患者血糖波動的影響因素研究. 中國全科醫學[J], 2022, 25(05): 589-594,602 doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2021.01.409
HEYan, ZHAOSongqing. Influencing Factors of Glycemic Variability in Type 1 Diabetes Patients. Chinese General Practice[J], 2022, 25(05): 589-594,602 doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2021.01.409
國際糖尿病聯盟釋出的資料顯示，2019年全球約有4.63億人罹患糖尿病，其中大陸約占1.16億，居全球首位[1]。而大陸1型糖尿病（T1DM）患者占糖尿病患者總數的4.7%~8.5%，且以每年3%~5%的速度增加[2]。T1DM是一種自身免疫性疾病，能導緻患者胰腺β細胞破壞和胰島素缺乏症，進而使患者血糖達标更為困難[3]。為控制T1DM患者血糖，避免其出現低血糖症狀，對患者進行血糖監測至關重要[4]。瞬感掃描式血糖監測系統（flash glucose monitoring system，FGMS）是一種基于傳感器的新型掃描式葡萄糖監測系統，其與傳統的動态血糖監測（continuous glucose monitoring，CGM）系統原理相同（均通過連續檢測組織間液葡萄糖水準反映被測者血糖變化），但比傳統的CGM操作方法簡便、探頭壽命更長、價格更經濟實惠，是以更适合長期、大範圍應用[5,6]。
以往臨床多認為糖化血紅蛋白（HbA1c）水準是糖尿病患者血糖管理的關鍵[7]，但糖尿病控制及并發症試驗（Diabetes Control and Complications Trial，DCCT）研究表明，相較于HbA1c水準，血糖波動對疾病的影響更為深遠[8,9]。血糖波動也稱血糖變異性，指血糖水準在其波動的高值和低值之間變化動蕩的非穩定狀态[8]。多項研究證明，血糖波動與糖尿病大血管并發症及微血管狹窄密切相關[10,11,12,13]。是以，找到導緻患者血糖波動的相關性因素，并針對這些因素給予針對性護理措施，對預防血糖波動具有重要意義。以往有關血糖波動影響因素的研究多見于2型糖尿病（T2DM）患者，少見關于T1DM影響因素的報道[12,14]。是以，本研究将應用FGMS分析T1DM患者血糖波動的影響因素。
1 對象與方法
1.1 研究對象
采用便利抽樣法選取2019年5月至2020年4月在南京醫科大學附屬淮安第一醫院内分泌科住院的T1DM患者85例。本研究通過南京醫科大學附屬淮安第一醫院倫理委員會稽核準許，患者均簽署知情同意書。
1.2 納入與排除标準
納入标準：（1）符合1999年WHO中T1DM診斷标準[15]；（2）了解和溝通能力正常。排除标準：（1）正在使用其他類型CGM裝置患者；（2）合并嚴重疾病者（嚴重的心、腦、肝、腎功能不全等）；（3）妊娠期婦女；（4）不願佩戴FGMS；（5）對FGMS探頭材料過敏。
1.3 研究方法
1.3.1 資料收集
收集所有患者的基線資料與臨床資料。基線資料包括：性别、年齡、糖尿病病程、婚姻狀況、教育程度、吸煙（患者現是否吸煙）、飲酒（患者現是否飲酒）。臨床資料包括：體質指數（BMI）、腰臀比（WHR）、收縮壓（SBP）、舒張壓（DBP）、最近一次的HbA1c值、總膽固醇（TC）、三酰甘油（TG）、高密度脂蛋白膽固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白膽固醇（LDL-C）、估算腎小球濾過率（eGFR）和尿微量白蛋白/尿肌酐比值（UACR）。
1.3.2 血糖資料擷取
患者于入院後24~48 h于上臂外側開始佩戴瞬感動态血糖儀探頭〔Freestyle Libre H，雅培貿易（上海）有限公司生産〕，并持續佩戴10~14 d。探頭采集患者組織間液血糖濃度變化資料，并通過無線傳輸将資料顯示在接收器上。如不對患者進行掃描，則取未及時采集的患者每15 min血糖資料存儲在探頭中，後期可用接收器及配套軟體提取。探頭已在出廠前校準，故佩戴期間不再校準。擷取血糖波動性名額包括：平均血糖濃度（MEAN）、血糖在正常範圍内時間（TIR）等；再根據FGMS記錄資料計算血糖标準差（SD）和平均血糖波動幅度（MAGE），計算方法參照《中國動态血糖監測臨床應用指南（2012年版）》[16]。記錄所有患者MAGE值，求得其平均值為0.82 mmol/L，根據患者MAGE是否高于總體均值0.82 mmol/L将患者分為血糖波動低組（MAGE<0.82 mmol/L）和血糖波動高組（MAGE≥0.82 mmol/L）。
1.3.3 糖尿病自我管理行為量表（The Summary of Diabetes Self-Care Activities，SDSCA）
SDSCA由TOOBERT等[17]開發，用以評估糖尿病患者自我管理行為，後由萬巧琴等[18]漢化，其通過患者前一周執行指定行為的天數來評估患者的自我管理行為活動，包括患者飲食控制、規律鍛煉、血糖監測、足部護理、遵醫囑用藥5方面内容。量表共11個條目，除條目4為反向計分，其餘均為正向計分。量表總分0~77分，分數越高，說明患者自我管理行為越好。SDSCA的Cronbach's α系數為0.620，重測信度為0.830。
1.3.4 糖尿病授權簡化量表（Diabetes Empowerment Scale-Short Form，DES-SF）
DES-SF由ANDERSON等[19]開發，用以評估糖尿病患者自我管理責任的潛能，後由胡貝貝等[20]漢化。量表共8個條目，采用Likert 5級評分法，從"非常不同意"到"非常同意"分别賦予1~5分，總分為8個條目得分之和，得分越高，患者自我管理潛能越高。DES-SF中文版Cronbach's α系數為0.848，重測信度為0.817。
1.4 統計學方法
采用SPSS 24.0軟體進行統計與分析。符合正态分布的計量資料以（x±s）表示，兩組間比較采用獨立樣本t檢驗；不符合正态分布的計量資料以M（P25，P75）表示，兩組間比較采用非參數檢驗；計數資料以相對數表示，組間比較采用χ2檢驗。采用多元線性回歸分析探讨影響T1DM患者血糖波動的影響因素。以P<0.05為差異有統計學意義。
2 結果
2.1 兩組患者基線資料比較
血糖波動低組患者共40例，血糖波動高組患者共45例。兩組患者性别、婚姻狀況、教育程度、吸煙史比例、飲酒史比例比較，差異無統計學意義（P>0.05）；兩組患者年齡、糖尿病病程比較，差異均有統計學意義（P<0.05）。見表1。
Table 1 Basic clinical characteristics between two groups
2.2 兩組患者臨床資料比較
兩組患者BMI、WHR、SBP、DBP、TC、HDL-C、LDL-C、eGFR比較，差異無統計學意義（P>0.05）；兩組患者HbA1c、TG、UACR、MEAN、SD、TIR、SDSCA得分和DES-SF得分比較，差異均有統計學意義（P<0.05）。見表2。
Table 2 Comparison of clinical data between two groups
2.3 T1DM患者血糖波動影響因素的多元線性回歸分析
分别以MEAN（指派：實測值）、SD（指派：實測值）、TIR（指派：實測值）、MAGE（指派：實測值）為因變量，以年齡（指派：實測值）、糖尿病病程（指派：實測值）、BMI（指派：實測值）、WHR（指派：實測值）、HbA1c（指派：實測值）、TC（指派：實測值）、TG（指派：實測值）、HDL-C（指派：實測值）、LDL-C（指派：實測值）、eGFR（指派：實測值）、UACR（指派：實測值）、SDSCA各次元得分（指派：實測值）、SDSCA各次元總分（指派：實測值）、DES-SF各條目得分（指派：實測值）、DES-SF各條目總分（指派：實測值）為自變量進行多元線性回歸分析，結果顯示，MEAN的影響因素為年齡、糖尿病病程、HbA1c、飲食控制、血糖監測、自我管理行為總分，條目2、4、5、7和DES-SF總分（P<0.05）；SD的影響因素為年齡、HbA1c、UACR、飲食控制、血糖監測、遵醫囑用藥和自我管理行為總分（P<0.05）；TIR的影響因素為HbA1c、UACR、血糖監測、自我管理行為總分，條目1、2、4、7和DES-SF總分（P<0.05）；MAGE的影響因素為年齡、HbA1c、UACR、飲食控制和血糖監測（P<0.05）。見表3。
Table 3 Multiple linear regression analysis on blood glucose fluctuation in type 1 diabetes patients
3 讨論
血糖監測對T1DM患者的健康管理至關重要。以往研究常把HbA1c作為評價血糖控制的"金标準"，認為其生物變異性較小，能更好地預測患者長期血糖水準和慢性并發症風險[7]。但最近研究發現僅靠HbA1c不能完全解釋患者糖尿病慢性并發症的成因，而且不同糖尿病患者即使HbA1c水準相似，其血糖波動幅度也可能相差甚遠[21]。ZHANG等[22]發現HbA1c和MAGE均是影響T2DM患者心血管并發症的重要因素，但MAGE比HbA1c更具有預測性。上述研究可知，血糖波動是獨立于HbA1c之外的血糖控制評價名額，而FGMS可以突破HbA1c測定和自我血糖監測中的諸多限制，更全面地了解患者整體血糖波動的情況。
評價血糖波動的度量标準有數十種[23]，本研究通過提取FGMS資料并進行計算，選擇臨床應用較廣的MEAN、TIR、SD和MAGE這4種評價名額作為因變量，進行多元線性回歸分析，結果發現HbA1c同時是MEAN、SD、TIR和MAGE的影響因素，說明HbA1c是T1DM患者血糖波動的獨立影響因素，這與劉蔚等[24]的研究結果不一緻。劉蔚等[24]的研究同樣使用MEAN、TIR、SD和MAGE作為血糖波動評價名額，但結果發現這4項名額與HbA1c均無顯著相關，造成兩項研究結果差異的可能原因為：（1）樣本量不同：劉蔚等[24]研究的樣本量相對較少，僅有37例T1DM患者；（2）研究方法不同：劉蔚等[24]的研究采用相關分析判斷變量之間的密切程度，而本研究使用多元線性回歸模型，不僅可以揭示變量間的影響大小，還可以由回歸方程進行數量上的預測和控制，更為科學可靠。
既往多項研究發現，年齡[25]、糖尿病病程[25,26,27]和UACR[28]是T2DM患者MAGE和日内血糖平均絕對差（MODD）的主要危險因素，本研究證明其亦是T1DM患者血糖波動的影響因素。UACR能簡便可靠地估算尿微量白蛋白排洩量，是糖尿病患者出現腎損害的早期标志[29]，與心血管疾病的發生和因心血管病緻死事件密切相關，已成為其危險預測因子。提示臨床工作中可從改善UACR角度出發降低血糖變異性，進而預防或延緩T1DM患者糖尿病腎病的發生。
糖尿病健康教育專家樓青青等[30]指出，促使患者發生行為改變并維持這些行為是改善各項生理名額的關鍵。一項橫斷面研究[31]調查發現，糖尿病自我管理行為是SDBG、MAGE以及MODD的重要影響因素，随着T2DM患者自我管理行為的改善，日内及日間血糖波動均将獲得良好的控制。本研究結果證明自我管理行為，尤其是飲食控制、血糖監測和遵醫囑用藥，同樣是T1DM患者血糖波動的影響因素。但本研究并未發現運動對患者血糖控制起到了重要作用，原因可能與T1DM患者對運動性低血糖心懷恐懼、擔心血糖無法控制有關。這提示在糖尿病教育過程中，醫務人員為患者制訂個性化的行為目标時，需格外關注對患者自我管理行為的幹預，進而幫助患者獲得良好的血糖控制；同時自我管理控制不能過于嚴格，以免增加低血糖的發生風險。
患者行為改變的發生常靠外部激發，自我管理潛能可用于評估個人自我管理知識技能儲備以及設定個性化的自我管理目标的積極程度[32]。國内關于自我管理潛能對于血糖波動影響的研究尚未見文獻報道。本研究發現，自我管理潛能是MEAN和TIR的影響因素，患者自我管理潛能越強，平均血糖波動越低，血糖控制在正常範圍内的時間越久。另外，在管理糖尿病時，"能将目标變為可行的計劃""保持樂觀心态"以及"清楚管理好糖尿病的信念和動力"對T1DM患者血糖波動有較大的影響。提示在糖尿病自我管理教育中要幫助患者充分發掘其内在潛力，注意其身心健康，必要時給予情感支援，進而提升患者自我管理潛能，進一步降低血糖波動。
綜上所述，T1DM患者血糖波動的影響因素包括年齡、糖尿病病程、HbA1c、UACR、自我管理行為以及自我管理潛能。通過分析影響患者血糖波動的因素，為醫務人員對患者進行針對性的健康教育，進而改善T1DM患者的血糖波動、延緩并發症的發生和發展提供科學依據。
本文無利益沖突。
本文表格略。
參考文獻略