2型非增殖性糖尿病視網膜病變的影響因素分析

李秀倫+龍文莉

[摘要] 目的 探討2型非增殖性糖尿病視網膜病變（NPDR）的相關影響因素。 方法 選取本院2010年1月～2014年4月就診的176例2型NPDR患者作為NPDR組，選取同期就診的176例非糖尿病視網膜病變（NDR）患者作為NDR組，比較兩組的相關指標，采用Logistic回歸模型明確NPDR的獨立危險因素，并利用分類回歸樹（CART）進一步探討獨立危險因素在NPDR早期診斷中的價值。 結果 兩組的病程、BMI和Lp（a）水平比較，差異有統計學意義（P<0.05）。Logistic回歸分析顯示，Lp（a）升高是2型NPDR發生的獨立相關因子。ROC曲線顯示，Lp（a）判別2型NPDR發生的最佳界點為352.36 mg/L，此時判別2型NPDR的靈敏度和特異度分別為85.79%和98.67%。CART模型預測分析結果顯示，Lp（a）作為2型NPDR發生強有力的預測因子，當Lp（a）>353 mg/L時，2型糖尿病患者發生NPDR的概率為100%；當Lp（a）≤353 mg/L時，2型糖尿病患者發生NPDR的概率僅為2.5%。 結論 2型糖尿病患者病程、BMI及Lp（a）是NPDR的相關獨立危險因素，通過檢測以上指標對評價高危人群有一定的應用價值。

[關鍵詞] 2型糖尿病；非增殖性視網膜病變；體重指數；脂蛋白（a）

[中圖分類號] R774.1 [文獻標識碼] A [文章編號] 1674-4721（2016）03（c）-0012-04

[Abstract] Objective To explore the related influence factor of type 2 non-proliferative diabetic retinopathy （NPDR）. Methods 176 cases of type 2 diabetes with NPDR from January 2010 to April 2014 in our hospital were selected as the NPDR group，176 cases of non-diabetic retinopathy （NDR） in the same period were selected as the NDR group，The related clinical index between two groups was compared.The independent risk factor of NPDR were defined by using Logistic model，classification and regression tree （CART） was used to further explore the value of independent risk factor in the early diagnosis of NPDR. Results There was significant difference in the course of disease，BMI and Lp （a） between the NPDR group and the NDR group （P<0.05）.Logistic regression analysis showed that the increased Lp （a） had obvious relationship with NPDR.ROC curves showed that the best cutoff point of the occurrence of type 2 NPDR of Lp （a） identifying was 352.36 mg/L，the sensitivity and specificity of the discriminant 2 NPDR at this time was 85.79% and 98.67% respectively.CART model predictive analysis results showed，as the strong predictor for the occurrence of type 2 NPDR，when the level of Lp （a） was more than 353 mg/L，the incidence rate of type 2 diabetes with NPDR was 100%，but when the level of Lp （a） was less than or equal to 353 mg/L，the incidence rate of diabetes with type 2 NPDR was 2.5%. Conclusion Disease course，BMI and Lp （a） of type 2 diabetes are the independent risk factors of NPDR.By testing the above indicators for evaluation high-risk groups have certain application value.

[Key words] Type 2 diabetes；Non-proliferative diabetic retinopathy；Body mass index；Lipoprotein （a）

糖尿病視網膜病變（diabetic retinopathy，DR）是糖尿病最為常見和最具破壞性的微血管并發癥，已成為我國和全世界范圍內致盲的主要原因之一[1-2]。DR早期階段被命名為非增殖性糖尿病視網膜病變（non-proliferative diabetic retinopathy，NPDR），同時NPDR也根據其疾病發展和嚴重程度被分為輕、中、重三個階段。對于NPDR發病的相關危險因素的研究和干預是早期DR針對性預防的有力措施[3-4]。既往研究顯示[5]，NPDR的發病原因主要與血糖控制程度，血壓及血脂、血清糖基化終末產物含量等指標相關，而體重指數（body mass index，BMI）的增加也可導致NPDR病情進一步加重[6]。本研究通過比較2型NPDR和非糖尿病視網膜病變（non-diabetic retinopathy，NDR）患者之間的臨床相關因素，對2型NPDR的危險因素進行早期預防。

1 資料與方法

1.1 一般資料

根據1999年WHO糖尿病診斷及分型標準，選擇2010年1月～2014年4月在峨眉山市人民醫院內分泌科和眼科就診的176例2型NPDR患者作為NPDR組，其中男67例（38.1%），女109例（61.9%）；平均年齡（58.3±13.6）歲。2型NPDR的診斷依據中華醫學會眼科學分會眼底病學組制訂的標準（局部視網膜毛細血管閉塞，血管滲透性增強，表現為微血管瘤、點狀出血、硬性滲出和視網膜水腫），由專業眼科醫師根據眼底檢查和眼底熒光血管造影結果確診。選取同期就診的176例NDR患者作為NDR組，其中男67例（38.1%），女109例（61.9%）；平均年齡（57.7±12.8）歲。排除標準：①1型糖尿病患者；②并發其他嚴重全身性疾病者（急慢性感染，嚴重的心、肝、腦、腎疾病，血壓控制不佳者）；③單眼或雙眼屈光介質明顯混濁，影響眼底觀察者；④眼底病變已做過激光治療者；⑤伴有其他明顯眼底病變者；⑥屈光不正>±3.00 D者。本研究所有患者均知情同意。

1.2 方法

所有入選患者除進行相關體格檢查及病史資料外，均空腹8 h以上取肘靜脈血進行實驗室檢測，檢測指標包括血清葡萄糖（己糖激酶法）、總膽固醇（TC）、三酰甘油（TG）、高密度脂蛋白膽固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白膽固醇（LDL-C）（酶法）、血漿脂蛋白[Lp（a）]（免疫透射比濁法），采用日本Olympus AU5400全自動生化分析儀進行檢測。

1.3 統計學處理

采用SPSS 19.0統計學軟件對數據進行分析，計量資料以x±s表示，采用t檢驗或Wilcoxon秩和檢驗；計數資料采用χ2檢驗，應用條件Logistic回歸模型（SPSS的COXREG命令擬合條件Logistic模型）探討Lp（a）及其他血脂指標與2型NPDR的相關性；采用ROC曲線確定Lp（a）及其他血脂指標對2型NPDR的最佳篩選切點，并將連續性變量離散為二分類變量；應用分類回歸樹（CART）模型探討各指標對2型NPDR的早期診斷價值，以P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組臨床特征及血生化指標的比較

兩組的病程、BMI和Lp（a）水平比較，差異有統計學意義（P<0.05）（表1）。

2.2 2型NPDR與Lp（a）的Logistic回歸分析

Logistic回歸分析顯示，Lp（a）升高是2型NPDR發生的獨立相關因子（OR=1.12），提示Lp（a）每升高1 mg/L，糖尿病患者發生2型NPDR的風險將增加12%（表2）。

2.3 兩組Lp（a）值的ROC曲線圖分析

ROC曲線顯示，Lp（a）判別2型NPDR發生的最佳界點為352.36 mg/L，此時判別2型NPDR的靈敏度和特異度分別為85.79%和98.67%（圖1）。

2.4 CART模型預測2型NPDR的分析

CART模型預測分析結果顯示，Lp（a）作為2型NPDR發生強有力的預測因子，當Lp（a）>353 mg/L時，糖尿病患者發生2型NPDR的概率為100%；當Lp（a）≤353 mg/L時，糖尿病患者中發生NPDR的概率僅為2.5%（圖2）。

3 討論

流行病學資料顯示[7-9]，糖尿病患者的病程和BMI與NPDR的發生有明顯相關性，主要表現為病程越長，BMI越大，NPDR以及PDR的發生率就越高，本研究也證實了這一點，但本研究Logistic回歸分析未發現病程和BMI為NPDR的風險因素，這可能與本次研究所納入的糖尿病患者患病期間血糖控制平穩及BMI偏低有關。另外，最近的國內研究顯示[10]，2型糖尿病患者的BMI越高，其NPDR的流行程度卻越低，推測原因可能與肥胖患者的胰島β細胞功能更好有關，所以關于BMI是否為NPDR的影響因素仍需進一步研究。

此外，本研究亦未發現2型NPDR和血脂（TG、TC和LDL-C升高，HDL-C降低）紊亂指標具有相關性，這與田婷等[11-13]的研究結果一致。本研究結果還顯示，Lp（a）與糖尿病血管并發癥密切相關，這與相關研究結果一致[11]，其機制主要為Lp（a）可通過競爭性抑制血纖維蛋白溶酶原的纖溶功能促進動脈粥樣硬化的形成以及其能抑制轉化生長因子（TGF-β）的纖溶活性[14-16]，因此，Lp（a）也可造成視網膜小血管阻塞及微循環功能障礙，促使組織缺血、缺氧，最終導致視網膜病變。本研究結果顯示，兩組的Lp（a）水平比較，差異有統計學意義（P<0.01）；多因素分析結果顯示，糖尿病患者的Lp（a）水平每升高1 mg/L，其發生2型NPDR的風險將增加12%，這與Chopra等[17]的研究結果一致。有研究顯示[18]，不同人群種族、性別、糖尿病類型、視網膜病變分級也會影響外周血Lp（a）水平，這也可以在一定程度上解釋不同研究結果之間的差異。本次研究充分利用數據信息，采用卡方自動交互式檢測樹（CHAID）方法進行建模，所建模型的預測變量只有1個Lp（a），模型簡單明了，而且該變量檢測方便經濟。通過分析，本研究得到了非常容易理解的規則，例如，當Lp（a）>353 mg/L時，糖尿病患者發生2型NPDR的概率達100%，可見該模型的可操作性和實用性都比較強，有助于臨床醫生準確快速地識別2型NPDR高危患者，及時采取有針對性的治療措施，以免延誤治療時機。

綜上所述，病程較長（一般>10年）、BMI>25以及Lp（a）>353 mg/L對評價2型NPDR高危人群和患者病情有一定的應用價值，可通過大樣本前瞻性研究進一步證實以上臨床指標在2型NPDR診斷中的應用。

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（收稿日期：2015-10-19 本文編輯：祁海文）