自我血糖监测与糖尿病患者血糖波动的相关性

翟迎九 魏 丽 方铭喜 冯思源 杨燕萍 张 菁 姚 蔚

(上海市浦东新区周浦医院内分泌科，上海 201318)

自我血糖监测与糖尿病患者血糖波动的相关性

翟迎九 魏 丽1方铭喜 冯思源 杨燕萍 张 菁 姚 蔚

(上海市浦东新区周浦医院内分泌科，上海 201318)

自我血糖监测(SMBG)；动态血糖监测(CGMS)；2型糖尿病(T2DM)；血糖波动

动态血糖监测(CGMS)能够更全面、准确地反映血糖波动的特征，以CGMS数据为基础的血糖波动参数已被广泛应用于临床研究，但是由于CGMS监测成本较高，操作相对复杂，不易在糖尿病人群中普及，而自我血糖监测(SMBG)操作相对简单，如果能用SMBG值来预测糖尿病患者的血糖波动,可大幅降低监测血糖波动的费用，同时也拓宽了血糖仪的应用领域。本研究比较SMBG值与反映血糖波动指标的CGMS值的相关性。

1 对象与方法

1.1 研究对象 2009年1月至2010年12月我院内分泌科住院的2型糖尿病(T2DM)患者60例，年龄32～80〔平均(56.4±12.1)〕岁，均符合WHO 1999年糖尿病诊断标准，其中，男24例、女36例，病程0.3～15年，体重指数(BMI)≥18.5 kg/m2,排除血糖≥22.2 mmol/L或血糖<2.2 mmol/L患者。

1.2 研究方法 患者入院次日清晨空腹状态下，取静脉血化验肝、肾功能、糖化血红蛋白(HbA1c)等,按CGMS操作规程将美敦力公司MiniMed CGMS系统( CGMSoRSYSTEM GOLDTM，Medtronic Minimed,Northridge,CA)的血糖探头植入受试者的腹部皮下组织，探头初始化完成后测定首次SMBG值并于5 min内输入CGMS，使其开始工作。检测期间不进行剧烈运动及洗澡，试验结束后将存储在记录器内的数据下载至计算机,平均血糖波动幅度(MAGE)是根据患者 24 h 内所有CGMS值统计而得到血糖水平的标准差(SDBG)，然后去除所有幅度未超过一个SDBG的血糖波动后，根据第一个有效波动的方向计算血糖波动幅度，统计有效血糖波动的频率并计算得出MAGE。日间血糖平均绝对差(MODD)是根据连续2 d血糖谱相匹配血糖绝对差的均值计算所得。所有患者MAGE、MODD计算，均以血糖探头植入后次日清晨6∶00为起始时间，同时每日进行4次SMBG〔即空腹血糖(FPG)、早餐后2 h血糖(PGAB)、午餐后2 h血糖(PGAL)、晚餐后2 h血糖(PGAS)〕检测,并输入CGMS进行校正。受试者均使用稳豪倍优型血糖仪(ONETOUCH-Ultravue)，根据血糖仪检测数据计算最高血糖最低血糖差值(ΔMMBG)、全天平均餐后最高血糖(MPMG)。(ΔMMBG=最高末梢血糖与最低末梢血糖的差值，MPMG=3餐后2 h血糖平均值)。

1.3 统计学方法 采用SPSS13.0 软件进行Pearson相关系数及多元逐步回归分析。

2 结 果

2.1 一般资料 HbA1c及依据CGMS、SMBG检测数据计算所得FPG(8.4±3)mmol/L、PGAB(10±4.7)mmol/L、PGAL(10.2±4)mmol/L、PGAS(9.3±3.4)mmol/L、ΔMMBG(5.1±2.6)mmol/L、MPMG(10.1±3.3)mmol/L、MAGE(4.9±2.1)mmol/L、MODD(2.3±1.4)mmol/L、HbA1c(8.4±2.8)%。

2.2 CGMS数据与SMBG数据间的相关分析 MAGE与ΔMMBG、PGAB、PGAS显著相关(r=0.452,P=0.001;r=0.45,P=0.001;r=0.308,P=0.025)、与MPMG、PGAL不相关(r=0.267,P=0.054;r=0.148,P=0.291)。

2.3 HbA1c与MAGE、MODD的相关分析 HbA1c与MAGE、MODD无相关性(r=0.314，P=0.28；r=0.287,P=0.301)。

2.4 多元逐步回归分析 分别以MAGE为因变量，以ΔMMBG、MPMG、FPG、PGAB、PGAL、PGAS为自变量进行多元逐步回归分析，建立回归方程：MAGE=2.174+0.264(ΔMMBG)+0.141(PGAB)。

3 讨 论

近年研究表明〔1〕糖尿病的预后及慢性并发症的发生和发展与血糖波动性密切相关。血糖波动是独立于HbA1c之外的另一重要的血糖控制评价指标〔2,3〕。目前关于糖尿病患者血糖波动性的研究多来自CGMS，评估血糖波动性的指标很多，主要包括日内血糖波动及日间血糖波动的指标，其中最具代表性的是MAGE，该参数被公认为反映日内血糖波动的“金标准”〔4,5〕， 但采用CGMS技术检测存在费用昂贵,技术要求高,且一般只能使用72 h,不利于长期血糖监测,而指尖血糖监测无疑是最方便、便宜的监测方法，SMBG 是糖尿病患者优化管理的基础，如果能用SMBG值来预测糖尿病患者的血糖波动,在大幅降低监测血糖波动费用的同时拓宽血糖仪的应用领域。

本研究结果与吕丽芳等〔6〕研究结果T2DM患者的MAGE可以通过SMBG值来预测相一致。赵敬敏等〔7〕采用“常规8点”的血糖监测。本研究提示与进餐相关的高血糖对日内血糖波动的贡献较大，提示HbA1c并不能很好地反映T2DM患者血糖波动的情况，HbA1c只能反映患者的平均血糖浓度。

因此，SMBG简便易行，通过SMBG数据所得出的数值ΔMMBG能够很好地反映T2DM患者的日内血糖波动情况。

1 Hirsch IB.Glycemic variability:it's not just about A1c anymore〔J〕.Diabetes Technol Ther,2005;7:780-3.

2 Mi SH,Su G,Li Z,etal.Comparison of glycemic variability and glycated hemoglobin as risk factors of coronary artery disease in patients with undiagnosed diabetes〔J〕.Chin Med J(Engl),2012;125:38-43.

3 Derr R,Garrett E,Stacy GA,etal.Is HbA1c affected by glycemic instability〔J〕? Diabetes Care,2003;26:2728-33.

4 Monnier L,Mas E,Ginet C,etal.Activation of oxidative stress by acute glucosefluctuations compared with sustained chronic hyperglycemia in patients with type 2 diabetes〔J〕.JAMA,2006;295:1681-7.

5 周 健,喻 明,贾伟平,等.应用动态血糖监测系统评估2型糖尿病患者日内及日间血糖波动幅度〔J〕.中华内分泌代谢杂志,2006;22(3):286-8.

6 吕丽芳，王 椿，贾伟平,等.自我血糖监测对预测糖调节异常者与糖尿病患者的日内血糖波动的价值〔J〕，四川大学学报(医学版)，2011;42(1):95-100.

7 赵敬敏，张木勋.基于动态血糖监测系统对指尖血糖最佳监测方法的统计研究〔J〕.首都医科大学学报，2012;33(6):837-41.

〔2013-09-03修回〕

(编辑 赵慧玲/杜 娟)

上海市浦东新区卫生系统重点学科群建设(PWZX92014-07)

魏 丽(1963-)，女，博士，主任医师，硕士生导师，主要从事糖尿病发病机制研究。

翟迎九(1969-)，男，硕士，副主任医师，主要从事糖尿病慢性并发症研究。

R587.1

A

1005-9202(2015)12-3419-02；

10.3969/j.issn.1005-9202.2015.12.111

1 上海市第六人民医院东院内分泌科