2 型糖尿病患者血清TG/HDL-C 与UACR 的相关性研究*

2022-03-13 03:26於悦苏建彬
南通大学学报(医学版) 2022年6期
关键词:微血管微量蛋白尿

苏 敏,於悦*,苏建彬

(1江苏省南通市中医院内分泌科,南通 226001;2江苏省南通市第一人民医院内分泌科)

随着我国经济的高速发展、生活节奏的加快以及人民生活水平的改善,高油高脂饮食、肥胖的发病率增加,锻炼频率少、强度低等因素使2 型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)的患病率快速增长,现已成为全球常见的流行性慢性内分泌和代谢性疾病[1]。2019 年全球糖尿病患病率约为9.3%(4.63 亿),预计到2030 年及2045 年将分别增至10.2%(5.78 亿)、10.9%(7.00 亿),其导致的血管并发症也随之增多[2],若同时存在高血压、高血脂及肥胖等危险因素,血管损伤则更为严重,除去遗传、高龄、肥胖及吸烟等传统的危险因素,非传统危险因素如微量白蛋白尿、胰岛素抵抗等也起了重要的作用[3]。血清致动脉硬化因子三酰甘油/高密度脂蛋白胆固醇比值(triglyceride/high-density lipoprotein cholesterol ratio,TG/HDL-C)是最新发现的综合评价脂质情况的指标,是早期评估外周血管硬化的功能性指标,近年来越来越受到重视[4]。尿白蛋白/肌酐比值(urinary albumin-to-creatinine ratio,UACR)是糖尿病患者肾脏损伤的早期敏感指标,较以往的尿微量白蛋白更为便捷和准确[5]。本研究旨在探讨T2DM 患者TG/HDL-C 和UACR的关系,以期能早期发现动脉硬化并进行干预从而达到延迟糖尿病肾脏并发症的目的。

1 资料与方法

1.1 资料收集 2020 年1—12 月在南通市中医院、南通市第一人民医院就诊的T2DM 门诊患者91 例,其中男51 例,女40 例,年龄21~88 岁,平均(64.64±1.21)岁。纳入标准:(1)符合2011 年美国糖尿病协会T2DM 诊断标准,即空腹血糖≥7.0 mmol/L 和(或)餐后2 h 血糖≥11.1 mmol/L;(2)年龄21~88 岁;(3)检测了完整的血脂代谢及尿白蛋白、肌酐(creatinine,Cr)指标;(4)知情同意。排除标准:(1)1 型糖尿病、胰岛细胞抗体阳性、胰岛素抗体阳性;(2)慢性肝脏疾病、慢性肾脏疾病、恶性肿瘤等;(3)过度饮酒,男性≥60 g/d,女性≥40 g/d;(4)急性并发症如糖尿病酮症酸中毒;(5)影响血糖代谢的内分泌疾病如甲状腺功能亢进等。本研究经南通市中医院伦理委员会论证符合伦理学要求,所有入试者均签署知情同意书。

1.2 方法

1.2.1 采集临床资料,计算TG/HDL-C 采集入选对象的临床资料,包括性别、年龄、高血压及糖尿病病史、体质量指数(body mass index,BMI),次日晨起空腹采肘静脉血,采用Bio-Rad D-10 血红蛋白A1c测定仪应用离子交换高效液相色谱法对人全血糖化血红蛋白(glycated hemoglobin,HbA1c)进行测定;采用谷氨酸脱氢酶法测定血清尿素氮(urea nitrogen,BUN),酶法测定血清Cr 水平,尿酸酶比色法测定血清尿酸(uric acid,UA),胆固醇氧化酶法测定血清总胆固醇(total cholesterol,TC),甘油磷酸氧化酶-过氧化物酶耦联法(phosphate glycerol oxidase-peroxidase coupling method,GPO-PAP 法)测定血清TG,直接法测定血清HDL-C、低密度脂蛋白胆固醇(low-density lipoprotein cholesterol,LDL-C),检测仪器为美国Backman 公司生产的AU5821 全自动生化分析仪;根据TG 和HDL-C 计算TG/HDL-C。

1.2.2 UACR 的检测及分组 检测当天,留取晨尿,免疫比浊法测定尿白蛋白,采用肌氨酸氧化酶法检测尿Cr,尿白蛋白与尿Cr 比值计算UACR 值。根据UACR值,将T2DM 患者分为正常白蛋白尿组(<30 mg/g,36 例)、微量白蛋白尿组(30~<300 mg/g,31 例)和大量白蛋白尿组(≥300 mg/g,24 例)。

1.2.3 统计学方法 采用SPSS 25.0 统计软件进行分析。计量资料以表示,计数资料以例(%)表示。非正态分布资料使用对数转换后再进行分析,多组间均值采用方差分析,组间比较采用F 检验。变量间相关性采用多元逐步回归方法及Pearson 线性相关分析法分析,P<0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 一般资料比较 3 组患者的年龄、性别、BMI、高血压状况、舒张压、HbA1c、空腹血糖、TC、LDL-C、BUN 等指标组间差异均无统计学意义(均P>0.05),收缩压、TG、HDL-C、TG/HDL-C、Cr、UA 和UACR 等差异均有统计学意义(均P<0.05),微量白蛋白尿组、大量白蛋白尿组TG/HDL-C 均显著高于正常白蛋白尿组(P=0.016,P<0.001),大量白蛋白尿组TG/HDL-C高于微量白蛋白尿组(P=0.045),见表1。

表1 各组一般资料比较(,n,%)

表1 各组一般资料比较(,n,%)

注:与正常白蛋白尿组比较,*P<0.05;与微量白蛋白尿组比较,△P<0.05。

2.2 UACR 与各指标间的相关性 T2DM 患者:UACR 水平与收缩压、HbA1c、TG、TG/HDL-C 和UA呈正相关(P<0.05),与HDL-C 呈负相关(P<0.05);正常白蛋白尿组:UACR 与收缩压呈正相关(P<0.05);微量白蛋白尿组:UACR 与HbA1c、TC、TG、LDL-C、TG/HDL-C 呈正相关(P<0.05),与HDL-C 呈负相关(P<0.05);大量白蛋白尿组:UACR 与TC、TG、LDL-C、TG/HDL-C 和BUN 呈正比(P<0.05),与HDL-C 呈负相关(P<0.05),见表2。

表2 各组UACR 与各指标之间的相关性

将具有统计学意义的指标作为自变量,UACR水平作为因变量,进行多元线性逐步回归分析,TG/HDL-C、收缩压、HbA1c 为UACR 水平的影响因素,见表3。因此UACR 与TG/HDL-C 呈正相关,且TG/HDL-C 对UACR 的影响最大。

表3 多元逐步回归分析UACR 的影响因素结果

3 讨 论

糖尿病肾脏病(diabetic kidney disease,DKD)是糖尿病常见的微血管并发症,以蛋白尿为主要临床特点,后期可出现肾功能下降[6]。从2010 年开始,DKD已取代慢性肾小球肾炎,成为慢性肾脏病的首要原因[7]。早期临床症状隐匿,且肾脏损害可逆,因此,DKD 中西医结合防治专家共识(2019)[8]建议在DKD早期进行及时有效的治疗,以逆转肾脏损害,减少终末期肾脏疾病的发生发展。S.L.WILENS 等1950 年发现了DKD 和血脂异常的相关性,其机制主要是:(1)血清TG 异常代谢、升高,血黏度增加,血流速度减慢,使肾小球内压力升高,肾小球通透性增加,滤过增加,促进肾微血管病变发生发展,而HDL-C 水平的下降减弱了对微血管的保护作用,促进DKD 的发生。(2)脂代谢异常,血脂成分改变,糖基化影响及磷酸酯成分的改变,增加肾小球基底膜的通透性。(3)血脂代谢异常,凝血功能改变,血栓形成增加,也增加了肾微血管病变。血清TG/HDL-C 是最新发现的综合评价脂质情况的指标,是反映糖尿病患者发生动脉粥样硬化危险性最有判断价值的指标,近年来越来越受到重视。刘成[9]指出,DKD 患者HDL-C 水平显著低于糖尿病无肾病者,DKD 患者尿蛋白排泄率与HDL-C 呈负相关,与TG/HDL-C 呈正相关,TG/HDL-C 与患者病情严重程度呈正相关。P.P.TOTH等[10]研究表明,TG 升高1 mg/dL,微血管病变风险增加0.1%;HDL-C 升高1 mg/dL,微血管病变风险下降0.5%。G.T.RUSSO 等[11]发现,矫正患者年龄、性别、血糖、血压、HDL-C 水平等影响因素后,HDL-C 水平降低以及TG 水平升高均明显增加肾脏相关疾病的发生风险。

本研究结果显示,大量白蛋白尿组和微量白蛋白尿组患者TG/HDL-C 均高于正常白蛋白尿组(均P<0.05),且微量白蛋白尿组高于正常白蛋白尿组患者(P<0.05),提示大量白蛋白尿组患者血管硬化程度更高,动脉粥样硬化的启动可能伴随着糖尿病微血管病变的发生。随着TG/HDL-C 的升高UACR 也呈升高趋势,提示糖尿病靶器官损害与动脉硬化密切相关,早期发现动脉硬化并进行干预对延迟DKD 有一定意义。国外学者[3,12]亦提示主动脉硬化程度与尿蛋白较高值的相关性可能是进展为糖尿病终末期肾病的致病因素,即使并未发展成DKD,蛋白尿在正常范围内,动脉硬化指标仍可预测发展为DKD 的风险。本研究还发现,HbA1c 及收缩压是UACR 的影响因素,血糖升高,氧化应激造成血管内皮损伤,诱发DKD,血压升高,肾血管内压力升高,进一步促进DKD 的发生,而糖尿病及高血压患者往往伴有血脂代谢异常,加强血脂管理,有助于血糖及血压的调控。

糖尿病治疗目的并非仅仅控制血糖,而是挽救生命、防止并发症、提高生活质量。血管病变作为老年T2DM 患者发病率、致死率高的并发症,其预防不可忽视。在临床工作中,医务人员应在注意尿微量蛋白和Cr 异常对肾脏影响的同时,将血清TG/HDL-C 的简易计算纳入对T2DM 肾脏损害的风险综合评估策略中,通过了解患者血脂异常及动脉硬化的风险大小,降低对肾脏损害高危人群的错筛、漏筛率。

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