社区人群空腹血糖受损对估算肾小球滤过率的影响研究

刘林华，占锦峰，夏忠彬

随着生活水平的提高和生活方式的改变，更多人常摄入高含糖量的食品且运动量不足，导致糖尿病前期患病率逐年增高。据2013年全国调查显示，我国处于糖尿病前期的人群占人口总数的50.1%［1］。调查研究显示，糖尿病前期的血糖升高增加了慢性肾脏病（CDK）发病风险［2-4］，但有关糖尿病前期血糖升高对肾脏功能直接影响的文献报道不多，且常混杂多种影响因素。

CKD是一种常见的慢性病，人群患病率逐年增高，正逐步成为我国乃至全球的公共卫生问题［5］。估算肾小球滤过率（eGFR）是反映慢性肾脏病严重程度的量化指标之一，也是评价肾脏功能的“金标准”。影响eGFR的因素很多，如年龄、性别、尿酸［6］、体质指数（BMI）、血压［7］、血脂等。本课题组通过对南昌大学第二附属医院体检中心受试者采集数据，对影响eGFR多种因素进行匹配，分析空腹血糖（FPG）对eGFR直接影响。假定糖尿病前期血糖升高出现的CKD患病风险是由于FPG对eGFR直接影响导致的，探讨FPG对eGFR直接影响将为FPG升高继发CKD提供一种临床推测。

1 对象和方法

1.1 研究对象 选取2020年1—12月于南昌大学第二附属医院体检中心体检且资料完整的受试者。纳入标准：18岁以上资料完整受试者。排除标准：（1）既往病史中有高血压、糖尿病、肾脏疾病、严重心脑血管疾病、癌症、移植等；（2）此次检测中出现以下三者之一：血压≥140/90 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa）、FPG≥7.0 mmol/L 、肾功能不全包括eGFR≤60 ml·min-1·（1.73 m2）-1，和/或尿常规尿蛋白阳性。本研究通过南昌大学第二附属医院伦理委员会审查，批号〔研临审【2019】第（107）号〕。

1.2 研究方法

1.2.1 数据测量 体检者填写调查问卷，经有经验的医生详细询问病史。血压采用欧姆龙电子血压计〔欧姆龙（大连）有限公司，HBP-9021〕测量，体检者静坐至少5 min后测量血压，血压测量时受试者前臂袖筒和心脏位于同一水平面，连续测量3次、期间至少间隔1 min，取三次测量的平均值。采用欧姆龙体重身高测量仪（北京欧姆龙有限公司，HNH-318）测量身高、体质量。BMI=体质量（kg）/身高（m2）。

1.2.2 实验室检查 体检者晚餐后禁食8～10 h，次日清晨空腹采集静脉血。检测指标包括血清总胆固醇、三酰甘油（TG）、低密度脂蛋白胆固醇、尿酸、FPG等。尿液分析采用清晨中段尿。

1.2.3 分组和匹配后分组 采用美国糖尿病协会（ADA）标准［8］：FPG为5.6～7.0 mmol/L表明受试者血糖水平升高； FPG 为3.9～5.6 mmol/L表明受试者血糖水平正常。将受试者分为FPG正常组和FPG升高组，比较两组血压水平、FPG、eGFR、BMI、血脂、尿酸。为消除多种影响因子对研究结果影响，采用个案控制匹配进行变量控制1∶1匹配。变量浮动允许范围：尿酸±10.0 mmol/L 、总胆固醇±1.0 mmol/L、年龄±5岁、BMI±1.0、性别相同、平均动脉压±5 mm Hg。为明确FPG对eGFR影响，分别在全人群内部（包括FPG正常组、FPG升高组）、匹配后人群内部（包括FPG正常组、FPG升高组）进行FPG与eGFR之间的相关性分析。

1.2.4 eGFR计算 依据肾脏病膳食改良试验（MDRD）简 化 公 式［9］计 算 eGFR， 血 肌 酐 单 位 为 mg/dl，年龄单位为岁，慢性肾脏病为eGFR<60 ml·min-1·（1.73 m2）-1。

1.3 统计学方法 运用SPSS 20.0统计软件进行数据分析。正态分布计量资料以（±s）表示，两组间比较采用独立样本t检验；非正态分布计量资料采用M（P25，P75）表示，两组间比较采用Mann-Whitney U秩和检验；计数资料以相对数表示，两组间比较采用χ2检验；非正态分布计量资料采用Spearman秩相关检验，以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 受试者基线特征 入选研究对象共28 601例，年龄18～90岁。其中FPG正常组25 539例、FPG升高组3 062例。两组年龄、尿酸、eGFR、血清总胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、TG、血压、BMI比较，差异有统计学意义（P<0.05），见表1。

表1 匹配前FPG正常组与FPG升高组人群基线特征比较Table 1 Comparison of general information between the two groups of subjects

2.2 匹配后两组基线特征和eGFR的比较 采用个案控制匹配方法（case-control-matching），两组按1∶1匹配后，成功匹配2 346对病例。结果显示：经匹配后两组年龄、尿酸、TG、MAP、BMI比较，差异无统计学意义（P>0.05），FPG、eGFR比较，差异有统计学意义（P<0.05），提示两组间混杂变量匹配成功、混杂因素影响得以消除。比较消除干扰因素后两组的eGFR，结果显示FPG升高组高于FPG正常组（P<0.05），见表2。

表2 匹配后FPG正常组与FPG升高组eGFR的比较Table 2 Differences in estimated glomerular filtration rate between subjects with normal and elevated fasting plasma glucose at post-matching

两组间eGFR频数分布差异有统计学意义（χ2=17.158，P<0.05）。结果显示eGFR值在60～100 mmol/L之间时，FPG正常组频数更多；eGFR在100～140 mmol/L之间时，FPG升高组频数更多，在140 mmol/L以上两组频数相差不大，见表3。

表3 匹配后FPG正常组与FPG升高组eGFR分布〔n（%）〕Table 3 Frequency distribution of eGFR in subjects with normal and elevated fasting plasma glucose

2.3 FPG和eGFR相关性分析 结果显示，在全人群中FPG和eGFR呈负相关（rs=-0.047，P<0.05），而数据匹配后人群中FPG和eGFR呈正相关（rs=0.065，P<0.05）；匹配后人群中FPG升高组相关系数进一步升高（rs=0.127，P<0.05），见表4。

表4 FPG和eGFR相关性分析Table 4 Correlation analysis between FPG and eGFR before and after matching

3 讨论

CKD是一种常见的慢性病，患者患病率逐年增高，正逐步成为我国乃至全球的公共卫生问题［5］。肾小球滤过率（GFR）是评价肾功能的金指标。鉴于采用核素成像测定GFR繁杂性，因此便捷实用的eGFR受到青睐。本研究采用依据肾脏病膳食改良试验MDRD简化公式计算eGFR值。

引起eGFR变化的因素很多，包括尿酸、血压、血糖、血脂、年龄、性别等。随着年龄增长，eGFR降低；女性一般较男性低［10］；高尿酸血症者较尿酸正常人群eGFR水平低［6］。这些因素的混杂，可能是导致研究结果差异的原因。本研究采用个案匹配控制分析，匹配后经检验两组间尿酸、血脂、年龄、性别、血压等均无显著差异，提示匹配成功，有效消除组间混杂变量影响。

CKD根据eGFR分为1～5期，1期可以出现eGFR正 常 或 升 高［11］。eGFR<60 ml·min-1·（1.73 m2）-1为CKD 3期。既往多采用纵向研究，集中在糖尿病前期血糖升高增加CKD风险［2-4］，但血糖升高对eGFR直接影响研究较少。本研究控制混杂变量前，FPG升高组eGFR较FPG正常组低；可能原因与两组间年龄、性别、血压、尿酸、血脂等不匹配相关。多个混杂变量成功匹配后，FPG升高组eGFR较FPG正常组升高。FPG和eGFR相关性分析显示，在全人群两者呈弱负相关；但当调整影响因子，两者呈弱正相关，进一步印证了FPG升高增加了eGFR水平。在匹配人群的FPG升高亚组中，较之FPG正常亚组，FPG与eGFR相关系数进一步增大，提示FPG升高对eGFR影响增大。理论上，血糖异常升高引起近曲小管钠-糖-氯重吸收增加、管-球反馈增加GFR，同时NO产生增加触发GFR增加［12］。该理论支持本研究结果。

FPG异常升高时出现的这种eGFR升高，也符合慢性肾损伤初期一般变化规律。肾小球高滤过状态是慢性肾脏损伤启动方式之一。既往研究已经证实，糖尿病前期血糖升高是高滤过状态危险因素，增加了高滤过状态风险［13-14］。但在发展为高滤过状态的过程中，eGFR是否存在一个逐步累积增加的过程尚未可知。

FPG升高出现的eGFR轻微升高意义尚不明确，是生理抑或病理意义尚不清楚，但非常明确的是血糖升高增加了CKD风险，是否eGFR升高是连接高滤过状态继而出现CKD因果关系尚不明确。本研究数据来源于日常正常体检人群，血糖数据主要是FPG，而诊断糖尿病前期的糖化血红蛋白、餐后2 h血糖未做分析，因此需要进一步完善。

综上所述，本研究通过对混杂因素匹配后研究FPG与eGFR关系，证实FPG升高引起eGFR升高；为糖尿病前期FPG损伤出现的慢性肾功能不全提供一种临床推断。

作者贡献：刘林华负责试验设计并完成写作及修改，并对文章整体负责；夏忠彬负责数据统计；占锦峰负责数据采集。

本文无利益冲突。