血糖波动与糖尿病微血管病变的关系

[收稿日期]2022-05-18　[修回日期]2022-10-24[基金项目]安徽省蚌埠市科技创新指导类项目(20200308)[作者单位]1.安徽医科大学公共卫生学院,安徽合肥230032;2.蚌埠医学院校医院,安徽蚌埠233030;3.安徽省蚌埠市第二人民医院内分泌科,233000[作者简介]史　琼(1986-),女,主治医师.[通信作者]王　静,硕士研究生导师,教授.E⁃mail:jwang2006@[文章编号]1000⁃2200(2023)04⁃0478⁃04㊃临床医学㊃血糖目标范围内时间和糖化血红蛋白与2型糖尿病微血管病变的相关性研究史　琼1,2,王　静1,陆　明3[摘要]目的:探讨血糖目标范围内时间(TIR)㊁血糖波动性㊁糖化血红蛋白(HbA1c)与2型糖尿病微血管病变(DMAP)的关系㊂方法:根据有无糖尿病视网膜病变和糖尿病肾病,将142例2型糖尿病(T2DM)病人分为DMAP 组和对照组(NDMAP 组)㊂比较2组的一般临床资料㊁实验室资料和动态血糖指标㊂使用Spearman 相关分析DMAP 与各指标的相关性㊂使用二元logistic 回归分析病人DMAP 的影响因素㊂使用受试者工作特征曲线(ROC 曲线)评估HbA1c㊁TIR 对DMAP 的预测价值㊂结果:DMAP 组和NDMAP 组比较,病程㊁HbA1c㊁总胆固醇(TC)㊁血糖标准差(SDBG)㊁平均血糖(MBG)㊁平均血糖波动幅度(MAGE)㊁TIR 差异均有统计学意义(P <0.05~P <0.01)㊂Spearman 相关分析显示:DMAP 与TIR 水平呈负相关关系(r =-0.424,P <0.01),与HbA1c㊁MBG㊁SDBG㊁MAGE 呈正相关关系(r =0.471,0.314,0.371,0.233,P <0.01)㊂二元logistic 回归分析显示,HbA1c 是DMAP 的危险因素,TIR 是DMAP 的保护因素㊂ROC 曲线分析显示,HbA1c㊁TIR 预测DMAP 发生风险的ROC 曲线下面积分别为0.792和0.763㊂结论:HbA1c㊁TIR 均与DMAP 相关,且可预测DMAP 发生的风险㊂[关键词]糖尿病微血管病变;葡萄糖目标范围内时间;糖化血红蛋白[中图法分类号]R 587.2 [文献标志码]A DOI :10.13898/ki.issn.1000⁃2200.2023.04.014Correlation of time in range and glycosylated hemoglobinwith diabetic microvascular complication in type 2diabetes mellitusSHI Qiong 1,2,WANG Jing 1,LU Ming 3(1.School of Public Health ,Anhui Medical University ,Hefei Anhui 230032;2.School Hospital ,Bengbu Medical College ,Bengbu Anhui 233030;3.Department of Endocrinology ,Bengbu Second People′s Hospital ,Bengbu Anhui 233000,China )[Abstract ]Objective :To explore the relationship among the time in range (TIR),fluctuation of blood glucose,glycated hemoglobin (HbA1c)and microangiopathy in type 2diabetes mellitus(T2DM).Methods :A total of 142patients with T2DM were divided into the diabetic microangiopathy group (DMAP group)and the control group (NDMAP group)according to their diabetic retinopathy and diabetic nephropathy.The general clinical data,laboratory data and dynamic blood glucose index were compared between the two groups.Spearman correlation analysis was used to analyze the correlation between DMAP and each index.The influencing factors of DMAP were analyzed by binary logistic regression analysis.The receiver operating characteristic (ROC)curve was used to evaluate thepredictive value of HbA1c and TIR for DMAP.Results :There were significant differences in the course of disease,HbA1c,cholesterol (TC),blood glucose standard deviation (SDBG),mean bloodglucose (MBG ),mean amplitude of glycemic excursions (MAGE)and TIR between the DMAP group and NDMAPgroup(P <0.05to P <0.01).Spearman correlation analysis showed that DMAP was negatively correlated with TIR (r =-0.424,P <0.01),and positively correlated with HbA1c,MBG,SDBG and MAGE (r =0.471,0.314,0.371,0.233,P <0.01).Binary logistic regression analysis showedthat[12]　张文佳,赵丽娟,吴基洲.MELD㊁AARC㊁COSSH 评分系统对乙型肝炎相关慢加急性肝衰竭90天预后的评估价值[J].临床肝胆病杂志,2020,36(4):813.[13]　邬天舟,梁茜,李佳琪,等.乙型肝炎慢加急性肝衰竭前期的临床特征及预后评分模型的建立[J].中华肝脏病杂志.2020,28(4):310.[14]　WU D,ZHANG S,XIE Z,et al .Plasminogen as a prognosticbiomarker for HBV⁃related acute⁃on⁃chronic liver failure(Article)[J].J Clin Invest,2020,130(4):2069.[15]　赵洁,李力,李秀惠,等.乙型肝炎病毒相关慢加急性肝衰竭患者短期预后模型的建立及预测价值研究[J].中华危重病急救医学,2020,32(8):988.[16]　SHENG XY,LIN FY,WU J,et al .Development and validation ofa prognostic model for patients with hepatorenal syndrome:Aretrospective cohort study[J].World J Gastroenterol ,2021,27(20):2615.(本文编辑　周洋)HbA1c was a risk factor for DMAP and TIR was a protective factor for DMAP.ROC curve analysis results showed that the area under the ROC curve for HbA1c and TIR was0.792and0.763,respectively.Conclusions:HbA1c and TIR are both related to DMAP,which can predict the risk of DMAP.[Key words]diabetic microangiopathy;glucose time in range;glycosylated hemoglobin 随着生活水平的提高,人们生活方式的改变以及人口老龄化的加剧,我国糖尿病患病率在逐年增长㊂而糖尿病微血管并发症(DMAP)通常是指糖尿病肾病(DN)和糖尿病视网膜病变(DR)[1],它们对机体造成的严重危害大大影响了人们的生活质量,增加了病人和社会的医疗以及经济负担㊂瑞典的一项研究[2]表明,慢性血管病变(包括大血管病变和微血管病变)和神经病变等慢性并发症引发的医疗费用占据了糖尿病病人住院医疗费用支出的很大一部分㊂控制血糖对减少糖尿病并发症起着至关重要的作用,而糖化血红蛋白(HbA1c)是评价血糖控制水平的良好指标,也可预测糖尿病远期并发症㊂即使是不同个体HbA1c在同一水平上,他们的平均葡萄糖浓度可能会差异很大,说明仅使用HbA1c评估血糖水平可能存在误导性[3]㊂2021年ADA糖尿病医疗诊疗标准[4]提出评估血糖控制时,除了延续使用主要指标HbA1c,还强调了持续葡萄糖检测(CGM)对优化葡萄糖管理有着巨大的潜力,新增了使用血糖目标范围内时间(TIR)来评估血糖水平管理,并且提出了TIR与DMAP风险存在密切相关性㊂本文旨在研究HbA1c㊁CGM指标(包括TIR)与DMAP的相关性以及TIR和HbA1c对DMAP的预测价值㊂1　对象与方法1.1　研究对象　选择2020年1月至2021年7月于安徽省蚌埠市第二人民医院内分泌科住院的2型糖尿病(T2DM)病人共142例,其中男82例(57.75%),女60例(42.25%)㊂根据尿白蛋白/肌酐比值(UACR)和估算的肾小球滤过率(eGFR),存在持续的UACR升高和/或eGFR下降,同时排除其他原因导致的慢性肾脏病共有DN病人13例,根据眼底检查结果共有DR病人25例,DR合并DN共7例㊂患有DR和DN的45例病人列为DMAP组,其余病人为对照组(NDMAP组)㊂DR和DN的诊断皆按照2017年中国2型糖尿病防治指南[5]的糖尿病慢性并发症的诊断标准㊂所有病人均符合1999年WHO糖尿病诊断标准,并且在入组前3个月内有稳定的降糖方案㊂本次研究所需的临床资料收集完整㊂排除标准:其他类型糖尿病,近3个月内出现糖尿病酮症酸中毒㊁高血糖高渗状态等严重并发症,伴有严重心脑血管疾病㊁肝脏疾病,既往有可导致肾脏㊁眼底并发症的原发疾病,患有恶性肿瘤或精神障碍疾病等㊂所有病人均签署知情同意书㊂1.2　研究方法　收集病人的一般临床资料,包括性别㊁年龄㊁病程㊁血压等㊂嘱病人禁食10h,于次日清晨抽取静脉血,获取HbA1c以及生化资料㊂使用德国罗氏Cobas8000型全自动生化分析仪检测分析三酰甘油(TG)㊁总胆固醇(TC)㊁高密度脂蛋白(HDL)㊁低密度脂蛋白(LDL)㊂使用回顾式美敦力ipro2对病人进行动态血糖检测㊂将CGM感应器探头植入病人脐下腹部,使用CGM系统连续监测组织间液葡萄糖3d,每5min记录一次㊂根据探头输出的数据生成持续葡萄糖监测报告单,纳入指标血糖标准差(SDBG)㊁平均血糖(MBG)㊁平均血糖波动幅度(MAGE)㊁TIR㊂其中TIR设置为3.9~10.0mmol/L㊂1.3　统计学方法　采用t检验㊁秩和检验㊁χ2检验㊁Spearman相关分析和二元logistic回归分析㊂采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)评估HbA1c㊁TIR对DMAP的预测价值㊂2　结果2.1　2组一般资料和血糖指标比较　与NDMAP组相比较,DMAP组病程较长,HbA1c㊁TC㊁SDBG㊁MBG㊁MAGE较高,TIR较低,差异均有统计学意义(P<0.05~P<0.01)(见表1)㊂2.2　DMAP与各指标之间的Spearman相关分析　Spearman相关分析示,DMAP与TIR水平呈负相关关系(r=-0.424,P<0.01),与HbA1c㊁MBG㊁SDBG㊁MAGE呈正相关关系(r=0.471㊁0.314㊁0.371㊁0.233,P<0.01)(见表2)㊂2.3　二元logistic回归分析DMAP的影响因素　以有无DMAP为因变量,以病程㊁HbA1c㊁TC㊁SDBG㊁MBG㊁MAGE㊁TIR为自变量进行二元logistic回归分析,结果显示,校正病程㊁TC㊁SDBG㊁MBG㊁MAGE等因素后,HbA1c是DMAP的危险因素(OR=1.859, P<0.01),TIR是DMAP的保护因素(OR=0.948, P<0.01)(见表3)㊂表1　2组一般资料和血糖指标比较分组年龄/岁男女病程/年HbA1c/%TG/(mmol/L)TC/(mmol/L)HDL/(mmol/L) DMAP组59.13±10.1622239.05±4.669.81±2.16 1.94±1.15 5.14±1.91 1.16±0.38NDMAP组59.58±10.9060377.34±6.207.70±1.28 1.87±1.26 4.32±0.97 1.20±0.37 t0.23 2.12* 2.49# 5.60#0.31 2.22#0.61 P>0.05>0.05<0.05<0.01>0.05<0.05>0.05分组LDL/(mmol/L)收缩压/mmHg舒张压/mmHg SDBG/(mmol/L)　MBG/(mmol/L)TIR/%MAGE/(mmol/L) DMAP组 3.09±1.59133.80±18.6380.20±11.56 3.27±0.8610.11±2.2150.22±20.62 6.84±2.24 NDMAP组 2.59±0.84130.22±18.0479.53±10.90 2.51±1.088.80±1.7069.99±20.10 5.81±1.58 t 1.66# 1.090.34 4.15 3.72# 5.41 3.15P>0.05>0.05>0.05<0.01<0.01<0.01<0.05 *示χ2值;#示Z值表2　DMAP与各指标之间的spearman相关分析指标1指标2r PDMAP TIR-0.424<0.01DMAP HbA1c0.471<0.01DMAP TG0.037>0.05DMAP TC0.187<0.05DMAP HDL-0.060>0.05DMAP LDL0.140>0.05DMAP收缩压0.047>0.05DMAP舒张压0.016>0.05DMAP MBG0.314<0.01DMAP SDBG0.371<0.01DMAP MAGE0.233<0.01表3　DMAP相关因素的logistic回归分析因素B SE P OR95%CI HbA1c0.6200.161<0.01 1.859 1.357~2.547 TIR-0.0530.020<0.010.9480.912~0.985 2.4　ROC曲线分析TIR㊁HbA1c对DMAP的预测价值　TIR预测DMAP发生风险的AUC为0.763 (95%CI:0.681~0.846,P<0.05),灵敏度为0.733,特异度为0.691,最佳诊断值为61%㊂HbA1c预测DMAP发生风险的AUC为0.792(95% CI:0.702~0.883,P<0.01),灵敏度为0.644,特异度为0.928,最佳诊断值为9.4%㊂HbA1c和TIR联合预测DMAP发生风险的AUC为0.795(95%CI: 0.705~0.885,P<0.01),灵敏度为0.644,特异度为0.928㊂3　讨论 TIR和HbA1c均与DMAP有相关性,它们在反映血糖水平管理方面各有优势㊂HbA1c一直作为血糖评价的金标准,反映的是病人过去2~3个月的平均血糖水平,在评价某段时间内血糖控制效果具有优势,并对糖尿病远期并发症有较好的预测价值㊂本次研究显示,HbA1c与DMAP存在正相关关系,也有相关证据证明HbA1c与DMAP存在明显相关性[6]㊂logistic回归分析显示HbA1c是病人发生DMAP的独立危险因素,这与唐青青等[7]的研究结果一致㊂ROC曲线分析显示HbA1c对DMAP有较好的预测价值㊂但HbA1c在反映血糖的实时情况和波动性方面存在不足,且易受到其他相关因素干扰㊂糖尿病所导致的微血管损伤不仅仅是由于高血糖持续状态时间长,血糖波动性对其影响更大㊂血糖波动导致染色质重塑,激活氧化应激系统,导致血管内皮细胞功能紊乱,引起血管功能障碍,增加微血管并发症的发生风险[8]㊂CHATZIRALLI等[9]研究发现波动性高血糖较持续性高血糖对血管内皮细胞的损伤更大,血糖波动性是独立于HbA1c之外的DMAP的危险因素,能够反映实时血糖波动指标的CGM便应运而生㊂CGM提供了更直观㊁全面㊁连续的血糖数据㊂使用CGM可以改善血糖控制,而且它生成的反映血糖波动的指标与DMAP存在相关性㊂据白倩等[10]分析显示,糖尿病病人微量白蛋白尿水平与TIR水平呈负相关,与SDBG㊁MAGE呈正相关㊂据吕玲[11]研究TIR与DN呈负相关,SDBG㊁最大血糖波动幅度与DN呈正相关㊂本次Spearman 相关分析结果与以上研究结果相似,结果显示DMAP与TIR水平呈负相关,与SDBG㊁MAGE呈正相关㊂TIR由于直观㊁便于理解,作为CGM的关键指标被广泛应用㊂TIR指的是24h内血糖在目标范围内所占时间的百分比,反映了血糖随着时间推移而变化的有价值的信息㊂相较于HbA1c,TIR可反映短期内的血糖波动变化情况,与病人真实血糖水平有更强的相关性[12],并且它也可以预测糖尿病并发症的风险㊂BECK等[13]利用DCCT在1440名受试者中发现TIR每降低10%,DR进展的危险率增加64%,微量白蛋白尿的发生风险增加40%,TIR 与DMAP密切相关㊂LU等[14]在3262例2型糖尿病病人的研究中发现,TIR与DR存在显著关联,DR 严重程度随着TIR的上升而下降㊂本次研究亦显示TIR与DMAP呈负相关,TIR是DMAP的保护因素㊂ROC曲线分析显示出了TIR对DMAP较好的预测价值㊂也有学者指出HbA1c和CGM指标联合使用,可以更好地指导血糖水平控制及用药方案的调整[15]㊂在2020版中国2型糖尿病防治指南[16]中指出,HbA1c联合CGM可优化血糖管理㊂如果HbA1c达标,但CGM结果显示有低血糖或血糖波动幅度大,这样需要根据病人的具体血糖波动信息来确定最佳诊疗方案㊂本次研究联合HbA1c和TIR 并未显示出对DMAP有更好的预测价值,可能与样本量较小有关,需进一步扩大样本量来进一步研究㊂在临床中应该利用CGM血糖指标和HbA1c的各自优势,充分发挥它们在血糖水平管理中的重要作用㊂本次研究亦存在部分不足:总体样本量偏较小,需进一步扩大样本量来确认TIR和HbA1c与DMAP的相关性㊂虽然DMAP主要为DR和DN,但并不能等同于DR和DN㊂本次研究受试者皆为住院病人,CGM监测期间治疗方案的调整会影响TIR 造成偏倚,从而影响分析结果的可信度㊂[参考文献][1]　谭垚.2型糖尿病患者微血管病变与血糖波动的关系及其影响因素分析[D].延安:延安大学,2019.[2]　ANDERSSON E,PERSSON S,HALLÉN N,et al.Costs ofdiabetes complications:hospital⁃based care and absence fromwork for392200people with type2diabetes and matched controlparticipants in Sweden[J].Diabetologia,2020,63(12):2582.[3]　BECK RW,CONNOR CG,MULLEN DM,et al.The fallacy ofaverage:how using HbA1c alone to assess glycemic control can bemisleading[J].Diabetes Care,2017,40(8):994. [4]　蔡璟浩,周健.‘2021年美国糖尿病学会糖尿病医学诊疗标准“解读[J/CD].中国医学前沿杂志(电子版),2021,13(2):13.[5]　中国2型糖尿病防治指南(2017年版)[J].中国实用内科杂志,2018,38(4):292.[6]　邝嘉敏,顾炽昌,梁勇前.血糖控制目标范围内时间与糖尿病视网膜病变的相关性分析[J].广州医科大学学报,2021,49(4):99.[7]　唐青青,郭英,张广栋,等.葡萄糖目标范围内时间和糖化血红蛋白水平与糖尿病视网膜病变风险的相关性研究[J].中华眼底病杂志,2022,38(1):20.[8]　郗光霞,安平,梁登耀,等.糖化血红蛋白水平和血糖波动与氧化应激关系的研究[J].中国糖尿病杂志,2021,29(2):99.[9]　CHATZIRALLI IP.The role of glycemic control and variability indiabetic retinopathy[J].Diabetes Ther,2018,9(1):431. [10]　白倩,陈琰,代闪,等.2型糖尿病患者血糖波动指标与MAU的相关性[J].临床与病理杂志,2019,39(8):1698. [11]　吕玲.葡萄糖目标范围内时间与2型糖尿病肾脏疾病的相关性研究[D].长春:吉林大学,2021.[12]　AGIOSTRATIDOU G,ANHALT H,BALL D,et al.Standardizingclinically meaningful outcome measures beyond HbA1c for type1diabetes:a consensus report of the American Association ofClinical Endocrinologists,the American Association of DiabetesEducators,the American Diabetes Association,the EndocrineSociety,JDRF international,the Leona M.and Harry B.HelmsleyCharitable Trust,the pediatric Endocrine Society,and the T1Dexchange[J].Diabetes care,2017,40(12):1622. [13]　BECK RW,BERGENSTAL RM,RIDDLESWORTH TD,et al.Validation of time in range as an outcome measure for diabetesclinical trials[J].Diabetes care,2019,42(3):400. [14]　LU J,MA X,ZHOU J,et al.Association of time in range,asassessed by continuous glucose monitoring,with diabeticretinopathy in type2diabetes[J].Diabetes Care,2018,41(11):2370.[15]　陆静毅,戴冬君,周健.糖尿病管理新指标:葡萄糖在目标范围内时间的研究现状及展望[J].中华医学杂志,2020,100(38):2961.[16]　中国2型糖尿病防治指南(2020年版)(上)[J].中国实用内科杂志,2021,41(8):668.(本文编辑　刘璐)。

糖尿病患者血糖值及其波动幅度与并发症的关系摘要】目的：探讨糖尿病患者血糖值高低及其波动幅度与患者并发症的关系，为防治糖尿病患者并发症提供参考依据。

方法：统计分析来我院就诊的糖尿病患者80例，按血糖值高低分为高血糖组（GLU≥120mmol/L）和一般血糖组（62mmol/L≤GLU≤120mmol/L）；同时分别根据各组中血糖值波动幅度是否超过正负两个标准差的患者，分为高波幅组和一般波幅组，再分别统计分析各组患者心血管并发症的发生情况。

结果：高血糖组33例，其中高波幅者29例；一般血糖值组47例，其中高波幅者33例。

高血糖组中有明显心血管并发症的28例，占高血糖组的848%，其中高波幅者26例；一般血糖值中有明显心血管并发症的29例，占该组的617%，其中高波幅者24例。

结论：高血糖患者较一般血糖值患者有较高的并发症风险，血糖值高波幅者较同类患者有更大的并发症风险。

控制血糖浓度及其波动幅度，有助于减少糖尿病并发症的机率。

【关键词】血糖;糖尿病;并发症【中图分类号】R5873【文献标识码】B【文章编号】1003-5028(2013)10-0465-01糖尿病是由于患者体内胰岛素分泌绝对或相对不足或外周组织与胰岛素不敏感而引起的以糖代谢紊乱为主的全身性疾病。

其临床表现为血糖水平升高，伴随胰岛素分泌不足或作用缺陷引起的糖、脂肪和蛋白质代谢紊乱，是一种全身代谢障碍性疾病。

随着我国人民生活水平的提高及生活习性的改变，人口老龄化比例增加，糖尿病的发病率和死亡率呈现逐年增加的趋势。

单纯糖尿病不是一种致命性疾病，但是其引发的全身性并发症却是人类健康的大敌，为了解糖尿病人血糖水平与其并发症的关系，我们回顾统计了来我院就诊的糖尿病患者80例，就其相关资料归纳如下。

1资料和方法11一般资料：统计来我院就诊的糖尿病确诊患者80例，患者病程从1~19年不等，其中男43例，女37例，平均年龄（435±46）岁；患者均按照世界卫生组织制定的糖尿病诊断标准进行诊断分型。

血糖波动大的危害在我们的日常生活中，血糖的稳定对于身体健康至关重要。

然而，很多人可能没有意识到，血糖波动大所带来的危害远远超出了我们的想象。

血糖，简单来说，就是血液中葡萄糖的含量。

正常情况下，我们的身体会通过一系列复杂的机制来调节血糖水平，使其保持在一个相对稳定的范围内。

但当某些因素导致血糖波动过大时，就会给身体各个器官和系统带来一系列不良影响。

首先，血糖波动大对心血管系统的影响不容小觑。

长期的血糖波动会损伤血管内皮细胞，这就像是给血管内部的“保护屏障”造成了破坏。

内皮细胞受损后，容易引发炎症反应，促使胆固醇等脂质在血管壁上沉积，从而加速动脉粥样硬化的形成。

动脉粥样硬化是许多心血管疾病的“罪魁祸首”，比如冠心病、脑卒中等。

而且，血糖波动还会增加血液黏稠度，影响血液循环，进一步加重心血管系统的负担，增加心血管疾病的发病风险。

其次，血糖波动大对神经系统也是一大“威胁”。

神经系统对于血糖的变化非常敏感，尤其是周围神经系统。

当血糖波动频繁时，神经细胞容易受到损害，导致神经传导功能障碍。

这可能会引起手脚麻木、疼痛、感觉异常等症状，严重的甚至会影响到自主神经功能，出现心率失常、胃肠道功能紊乱等问题。

长期下去，还可能发展为糖尿病性神经病变，给患者的生活质量带来极大的困扰。

再者，血糖波动大对肾脏的损害也不可忽视。

肾脏是人体的重要排泄器官，负责过滤和排泄体内的代谢废物。

高血糖和低血糖的反复交替，会使肾脏处于一种“应激”状态，增加肾脏的工作负担。

久而久之，可能导致肾脏的结构和功能发生改变，出现蛋白尿、肾功能不全等问题。

如果不加以控制，最终可能会发展为肾衰竭，需要进行透析或肾移植治疗。

此外，血糖波动大还会影响眼睛的健康。

眼睛中的视网膜血管丰富，对血糖的变化非常敏感。

长期的血糖波动会损伤视网膜微血管，引起视网膜病变。

患者可能会出现视力下降、视物模糊、眼前黑影等症状，严重的甚至会导致失明。

对于糖尿病患者来说，血糖波动大更是一个需要高度关注的问题。

血糖波动的研究概况作者：田盼盼张惠莉来源：《医学信息》2020年第20期摘要：血糖波动是血糖平衡的一个重要组成部分，尽管尚无明确证据证实血糖波动是糖尿病并发症的独立危险因素，但血糖波动与糖尿病相关并发症关系密切。

已有研究证实，血糖波动可以代表体内过度的血糖游离，并由此预测高血糖或低血糖的风险。

本文主要从血糖波动对糖尿病血管病变、神经病变的影响，及其与认知障碍、外科术后感染、低血糖的关系等进行综述，旨在明确血糖波动对糖尿病患者的影响。

关键词：糖尿病;血糖波动;血管病变;糖尿病并发症中图分类号：R589; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标识码：A; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2020.20.010文章编号：1006-1959（2020）20-0034-04Research Overview of Blood Glucose FluctuationTIAN Pan-pan1，ZHANG Hui-li2（1.Qinghai University，Xining 810000，Qinghai，China;2.Department of Endocrinology，the Affiliated Hospital of Qinghai University，Xining810000，Qinghai，China）Abstract：Blood glucose fluctuations are an important part of blood glucose balance. Although there is no clear evidence that blood glucose fluctuations are independent risk factors for diabetes complications， blood glucose fluctuations are closely related to diabetes-related complications. Studies have confirmed that blood glucose fluctuations can represent excessive blood glucose free in the body， and thereby predict the risk of hyperglycemia or hypoglycemia. This article mainly reviews the effects of blood glucose fluctuations on diabetic vascular disease and neuropathy， and its relationship with cognitive impairment， postoperative infections， and hypoglycemia， in order to clarify the impact of blood glucose fluctuations on diabetic patients.Key words：Diabetes;Blood sugar fluctuations;Vascular disease;Diabetic complications慢性高血糖、低血糖和血糖波動是糖尿病患者血糖管理的三个主要组成部分，影响着糖尿病并发症的发生发展[1]。

中国临床保健杂志　２０２４年２月第２７卷第１期　ＣｈｉｎＪＣｌｉｎＨｅａｌｔｈｃ，Ｆｅｂｒｕａｒｙ２０２４，Ｖｏｌ．２７，Ｎｏ．１·论著·肥胖２型糖尿病患者脂肪因子水平、内脏脂肪指数与血糖波动及糖尿病微血管并发症的关系陈丽莉，吴翔，寻英，毛盛程浙江省立同德医院内分泌科，杭州３１００１２［摘要］　目的　探究肥胖２型糖尿病（Ｔ２ＤＭ）患者脂肪因子镍纹样蛋白（Ｍｅｔｒｎｌ）、内脏脂肪指数（ＣＶＡＩ）与血糖波动及糖尿病微血管并发症的关系。

方法　纳入２０２０年５月至２０２２年１１月浙江省立同德医院收治的１２０例肥胖Ｔ２ＤＭ患者为研究组，其中发生微血管并发症患者作为并发症组，Ｔ２ＤＭ无微血管并发症患者作为无并发症组，并招募同期非肥胖Ｔ２ＤＭ患者１００例作为对照组。

比较各组Ｍｅｔｒｎｌ、ＣＶＡＩ及血糖情况，分析Ｍｅｔｒｎｌ水平与ＣＶＡＩ、血糖波动及临床指标的相关性，用ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型分析Ｍｅｔｒｎｌ、ＣＶＡＩ及血糖波动指标与微血管并发症的关系。

结果　研究组体重指数和收缩压（ＳＢＰ）高于对照组（Ｐ＜０．０５）；并发症组病程长于无并发症组，ＳＢＰ高于无并发症组（Ｐ＜０．０５）。

研究组Ｍｅｔｒｎｌ、ＣＶＡＩ、平均血糖标准差（ＳＤＢＧ）、最大血糖波动幅度（ＬＡＧＥ）及餐后血糖波动幅度（ＰＰＧＥ）高于对照组（Ｐ＜０．０５），但平均血糖值（ＭＢＧ）水平的比较，差异无统计学意义（Ｐ＞０．０５）；并发症组Ｍｅｔｒｎｌ、ＣＶＡＩ、ＳＤＢＧ、ＬＡＧＥ及ＰＰＧＥ高于无并发症组（Ｐ＜０．０５），ＭＢＧ水平的比较，差异无统计学意义（Ｐ＞０．０５）。

肥胖Ｔ２ＤＭ患者血清Ｍｅｔｒｎｌ水平与ＣＶＡＩ、ＳＤＢＧ、ＬＡＧＥ及ＰＰＧＥ呈正相关（ｒ＝０．５１１、０．４４２、０．４８５、０．４７７，Ｐ＜０．０５）。

ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析结果显示，Ｍｅｔｒｎｌ、ＣＶＡＩ和ＬＡＧＥ是肥胖Ｔ２ＤＭ患者发生微血管并发症的独立危险因素（Ｐ＜０．０５）。

2型糖尿病患者血糖波动与血管并发症关系研究作者：杨少勇来源：《中国医学创新》2013年第05期【摘要】目的：探讨2型糖尿病患者血糖波动对血管并发症发生情况的影响。

方法：回顾性分析86例2型糖尿病患者的临床资料，以12周内平均血糖标准差（SDMG）和12周后血清糖化血红蛋白（HbAlc）值作为分组依据，观察并对患者进行随访，对比各组间糖尿病慢性血管并发症发生率。

结果：A1组（6.5%9.0%；SDMG≥2 mmol/L）慢性血管并发症发病率（36.8%）高于B2组（HbA1c>9.0%；SDMG【关键词】糖化血红蛋白；平均血糖标准差；血糖波动性；血管并发症doi：10.3969/j.issn.1674-4985.2013.05.039糖尿病（diabetes mellitus）是一组以慢性血糖水平增高为特征的代谢性疾病，可引起多系统损害，导致心、眼、肾、神经及血管等组织器官的慢性进行性病变、功能减退，甚至衰竭[1]。

临床研究表明，大多数糖尿病患者死于心、脑血管动脉粥样硬化或糖尿病肾病[2]。

糖尿病可引起急性严重代谢紊乱、感染性并发症以及慢性并发症，其中慢性并发症以血管病变为主，此外还包括神经系统并发症和糖尿病足等。

高血糖是导致慢性血管并发症的高危因素，是糖尿病患者糖代谢紊乱的重要标志之一，血糖波动对血管的危害不容忽视。

有研究表明，糖尿病慢性血管并发症的发生及发展不仅与整体血糖水平有关，血糖的波动性更与之密切相关[3]。

糖尿病慢性血管并发症包括大血管病变和微血管病变，病变范围广，涉及组织器官多，本研究通过对2型糖尿病患者血糖波动情况的监测，以及其与糖尿病慢性血管并发症发生关系的分析，探讨2型糖尿病患者血糖波动对血管并发症的影响作用，现报道如下。

1 资料与方法1.1 一般资料选择2007年6月-2010年6月在本院住院的2型糖尿病患者86例，其中，男52例，女34例，年龄58～74岁，平均（69.5±8.2）岁。