糖尿病前期的无创性筛查工具研究进展

朱志超，蒋建萍

(1.湖州师范学院，浙江 湖州 313000；2.湖州市第一人民医院，浙江 湖州 313000)

0 引言

糖尿病是一组以血糖代谢紊乱为特征的慢性疾病，长期的高血糖状态导致了许多重要脏器功能损害。最新版的国际糖尿病联合会表明当前全球糖尿病成年人患病数为4.63 亿，到2030 年将有5.78 亿，而到2045 年将有7 亿[1]。糖尿病前期是一种介于正常血糖和糖尿病之间的状态，空腹血糖受损和或葡萄糖耐量受损，但无任何临床表现，是进展为糖尿病前的一个高危阶段[2]。2019 年有研究估计全球空腹血糖受损者的患病率为7.5%[3]。有研究显示，5 年后有25%-50%的空腹血糖受损或糖耐量受损会发展为糖尿病[4]。但也早有研究证明，对糖尿病高危人群进行干预可以有效地预防2 型糖尿病[5]。因此早期筛查识别出糖尿病高危人群是干预糖尿病病程发展非常重要的手段。

但当前针对糖尿病前期筛查的金标准为口服葡萄糖耐量试验，需要反复测量五次的静脉血液，较为费时也不利于在人群中广泛筛查，因此急需一种简单方便的筛查工具来及早发现广大的糖尿病前期患者。目前国内外针对糖尿病前期的筛查工具虽然众多，但由于人群以及适用环境的不同，尚未有明确统一的筛查工具，因此本文就各个筛查工具的具体情况进行综述，以期为临床工作者以及糖尿病前期的患者提供参考。

1 国外糖尿病前期无创的筛查工具

1.1 芬兰糖尿病前期风险筛查工具

芬兰糖尿病前期风险筛查工具(FINDRISC) 是由Lindström J 和Tuomilehto J 在1997 年基于4435 名35 至64岁未接受抗糖尿病药物治疗的人群进行了10 年前瞻性队列研究，追踪2 型糖尿病发病率而形成的问卷，最初被用作预测未来10 年的糖尿病风险。包含8 个问题：年龄、体重指数、糖尿病家族史、腰围、抗高血压药物治疗史、高血糖史、体育活动、每天水果蔬菜或浆果的摄入量。总分0-26 分，第一个和第二个问题评分范围为0-3 分，第三个为0-4 分，第四个和第六个为0-2 分，第五个为0-1 分，第七个和第八个为0-5[6]。FINDRISC 的临界值在不同国家验证的研究中有9 分、10 分、11 分、12 分、14 分、 15 分，较多采用的是15 分，0-6 为低风险，7-11 分为稍高风险，12-14 分为中度风险，15-20 分为高风险，＞20 分为极高风险[7]。目前该量表已被多个学者进行了验证。Maher Abdallah 对黎巴嫩大学的713 名30-64 岁职工进行验证发现敏感性为73.6%，特异性为43.1%，AUC 总体为0.621(男性：0.648，女性：0.59)[8]；K. Makrilakis 对希腊雅典地区869 名35-75 岁人群验证发现敏感性为67.7%，特异性为67.2%，阳性预测值为51.1%，阴性预测值为80.5%，AUC为0.716[9]；学者Angela YM Leung2018 年在我国4549 人群中评估发现其灵敏度和特异度分别为0.70 (95%CI：0.58-0.80) 和0.57 (95%CI：0.47-0.66)，阳性和阴性预测值为0.54(95%CI ：0.44-0.64)和0.72 (95%CI ：0.61-0.81)[10]，均表明其有很好的预测性。Hooi Min Lim 分别使用FINDRISC 和改良FINDRISC 对马来西亚293 名人群验证，发现改良后问卷敏感度85.6 (95%CI ：77.9-91.4)，特异性为48.0 (95%CI ：40.4-55.7)，阳性预测值为52.6 (95%CI ：45.3-59.8)，阴性预测值为83.2 (95%CI ：74.4-89.9)，AUC 为0.67[11]。该工具在很多国家有应用过，问题简短，资料易得，在识别糖尿病前期人群方面灵敏度较好。

1.2 加拿大糖尿病前期风险评估调查问卷

加拿大糖尿病风险评估调查问卷(CANRISK) 是由加拿大公共卫生署(PHAC)考虑到种族因素对筛查影响而根据芬兰糖尿病筛查问卷开发的问卷，最初在2011 年对40 到75岁的加拿大的多民族人群中进行了验证，AUC 为75%，发现该工具有很高的预测能力在识别糖尿病高风险的人群时，且其作为一种廉价和方便的工具，可以帮助加拿大的各民族人民来识别患糖尿病前期的风险[12]。之后PHAC 对1373名20 至39 岁的梅蒂斯人进行验证，发现敏感度为0.77，特异度为0.44，阳性预测值为0.18，阴性预测值为0.92，AUC为0.74[13]；此外PHAC 还对584 名40 岁以下南亚人进行测试，发现在切点为21 时可以尽量减少假阴性，此时的敏感度为76.9，特异度为53.4，阳性预测值为13.9，阴性预测值为0.96，AUC 为0.8[14]。学者Ying Jiang 对303 名努纳武特地区因纽特人使用32 为分界点验证发现敏感性为61%，特异性为66%，阳性预测值为34%，准确率为65%[15]。该工具多以40 岁为分界上下两个人群中进行测试，在多个工具对比中有较好的准确度。

1.3 美国糖尿病调查问卷

1993 年，美国糖尿病协会(ADA)首次根据已确定的糖尿病风险因素，包括年龄、肥胖和糖尿病家族史，制定了这样的调查问卷[16]。美国糖尿病调查问卷(ADA)包含六个问题，总分为0-9 分，其中年龄(＜40 岁，0 分；40-49 岁，1 分；50-59 岁，2 分；≥60 岁，3 分)；性别(女性，0 分；男性，1 分)；高血压病史(无，0 分；有，1 分)；糖尿病的家族史(无，0 分；有，1 分)；超重或肥胖(正常体重，0 分；超重，1 分；肥胖，2 分；极度肥胖，3 分)；身体活动(无，0 分；有，-1 分)，总分为-1 到9 分[17]。其临界值在不同研究中有3 分，4 分，5 分，6 分，7 分，8 分，9分，目前较常见的为≥5 分，敏感度77.8%，特异度41.7%，阳性预测值76.2%，阴性预测值43.9%[18]。Gina Agarwal 学者将ADA 问卷与其他问卷比较发现其敏感度0.86，特异度0.48，阳性预测值0.19，阴性预测值0.93[19]。

1.4 其他问卷

墨西哥SSA 问卷，该模型由Gerardo J 使用2006 年至2012 年国家健康和营养调查(NHNS) 的数据集开发的，模型最终包含年龄、腰围、身高和糖尿病家族史4 个变量，敏感度和特异度分别为0.76 和 0.55，AUC 为0.71[20]；蒙古学者OtgontuyaDugee 对1018 名35-64 岁研究建立模型，切点≥9，其敏感度81.4%，特异度58.9%，阳性预测值10.9%，阴性 预 测 值98.1%，AUC 为77% (95% CI：71%-82%[21]；学 者SuhadBahijri 从沙特阿拉伯公共医疗中心(PHCCs)招募1303名已知没有糖尿病成年人建立了SADRISC 模型，包含性别、年龄、腰围、高血糖史和糖尿病家族史五个变量，评分从0 至15，，较实用的切割点为5 或6，当切割点＞5 时，敏感度72%，特异度66%，阳性预测值39%，阴性预测值89%，切割点＞6时，敏感度69%，特异度69%，阳性预测值40%，阴性预测值88%，AUC 为0.76(95% CI 0.73-0.79)[22]；学者Jonathan A Malo 对澳大利亚维多利亚州西南部3 个地区1690 名40-74年岁的研究建立适合澳大利亚人群的AUSDRISK 模型，切点 为≥14，敏 感 度68.0 (95 % CI：56.2-78.3)，特 异 度71.6(95% CI：68.7 -74.3)，阳性预测值14.8 (95% CI：11.2-19.0)，阴 性 预 测 值96.8 (95% CI：95.3-98.0)[23]；以 及 Framingham Personal[24]、KORA S4/F42[25]、EPIC Potsdam[26]等模型。此类工具为近几年研发的新筛查工具，验证较少，应用时要结合人群多做考虑。

2 国内糖尿病前期无创的筛查工具

中国新糖尿病风险评分(NCDRS) 是由学者Tao Mao 对7675 名18-65 岁的江苏人验证建立的，包含年龄、体重指数、性别、腰围、收缩期血压、糖尿病的家族史6 个变量，总分为0-51 分。其切点为≥27，敏感度66%，特异度62.9%，AUC为0.694 (95 % CI：0.683-0.705)[27]；学者Jingzhu Wu 对15309名45 至70 岁上海人研究建立上海糖尿病风险模型，切点为6，敏 感 度65.5(95% CI：62.7-68.3)，特 异 度58.7(95% CI：57.5-59.9)，阳性预测值1.59(95% CI：1.5-1.7)，阴性预测值0.59(95% CI 0.5-0.6)[28]；学者Peng Ouyang 从哈尔滨理工学院医学院电子体检数据集采集1360 名成人体检数据建立的糖尿病风险模型包含年龄、体重指数、高血压史、糖尿病家族史、舒张压水平和甘油三酯水平六个变量，其敏感度26.3%，特 异 度73.7%，AUC 为0.748(95% CI：0.720-0.777)[29]；学 者Dongmei Pei 利用决策树对3454 名来自中国15 个省和市20 岁或以上的人群的研究建立了J48 决策树，该模型敏感度58.06%，特异度96.02%，AUC 为0.872，准确率为90.3%[30]；学者Jun Li 通过对上海中医药大学附属的曙光医院就诊的570 例高危糖尿病患者舌头图像采集建立了TFDA-1 舌头诊断模型，AUC 为0.914，准确率为0.69[31]；学者X. Chen 在中国德清农村对28251 名进行研究，建立了模型包括年龄(＜40，0分；≥40，4 分)、体重指数BMI(＜25，0 分；25-30，2 分；≥30，4 分)、2 型糖尿病家族史(无，0 分；有，3 分)、饮食(蔬菜为主，-1 分；肉类为主，3 分)和高血压病史(无，0 分；有，2 分)，总分-1 至18 分。AUC 为0.075[32]。我国的筛查工具研发时间相对较晚，建议将多个研究样本合并计算以找出最可靠的筛查工具。

3 总结

早期识别糖尿病前期患者是预防糖尿病的重要环节，简单无创的筛查工具使得大规模筛查成为可能，虽然目前针对糖尿病前期人群的筛查工具有许多，但是在亚洲及发展中国家验证的较少，为了对糖尿病前期人群提早进行干预，我们应该综合当前国内外各种筛查工具，寻找出最有效的筛查工具给糖尿病前期患者提供一份依据。