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維持性血液透析患者合并糖尿病的危險因素分析及預測模型構建

2022-02-16 05:33:48夏福海王雪芬王國慶
中國醫藥導報 2022年35期
關鍵詞:糖尿病質量模型

夏福海 王雪芬 王國慶

1.武漢大學人民醫院護理部,湖北武漢 430060;2.武漢大學人民醫院血透室,湖北武漢 430060

終末期腎臟病已發展為全球公認的公共健康衛生問題,其在世界范圍內一般人群患病率高達14.3%,且仍不斷增高[1]。而維持性血液透析(maintenance hemodialysis,MHD)是其首選治療措施[2]。據報道,糖尿病是造成發達國家終末期腎臟病的最主要病因[3],同時也是我國終末期腎臟病的第二大病因[4]。有研究顯示,MHD 合并糖尿病的患者5 年死亡率超過70%[5]。因此,提前識別合并糖尿病的危險因素并及時做出臨床干預就顯得極為重要。目前尚缺乏透析合并糖尿病的危險因素分析及預測模型構建研究,故本研究旨在探究MHD 合并糖尿病的危險因素,以期為制訂有效的護理干預措施提供參考。

1 對象與方法

1.1 研究對象

采用便利抽樣法,于2021 年6 月至9 月選取武漢大學人民醫院和武漢大學中南醫院血液透析室行MHD 的患者為研究對象。為得到可靠的參數估計,樣本量應為協變量個數的10~15 倍[6]。本研究擬進行10~12 個因素的logistic 回歸分析,按15 倍計算總樣本量227 例滿足要求。糖尿病符合世界衛生組織的統一診斷標準[7]。納入標準:①接受MHD 治療時間≥3 個月;②年齡≥18 歲;③意識清楚,溝通良好;④知情同意并愿意參加本研究。排除標準:①合并心、腦、肺等急/危重癥;②患有精神病史;③在參與本研究期間還參與其他臨床試驗。依據是否合并糖尿病分為MHD合并糖尿病組91 例,MHD 未合并糖尿病組136 例。本研究已獲武漢大學健康學院倫理委員會批準(2020YF0067)。

1.2 調查方法

1.2.1 調查工具

1.2.1.1 一般資料①基本資料:年齡、性別、文化程度、婚姻狀況、家庭人均月收入、職業狀況、活動能力、醫療費用支付方式、透析齡、血管通路類型;②生理生化指標:體重指數(body mass index,BMI)、脈壓差、前白蛋白、血紅蛋白、腎小球濾過率、維生素B12、甲狀旁腺素、β2-微球蛋白、補體、血清鈣、磷、鈣磷乘積、透析充分性(Kt/V)。

1.2.1.2 阿森斯失眠量表(Athens insomnia scale,AIS)該量表由Soldatos 等[8]編制,是國際公認的睡眠質量自測量表,主要用于評估個體近1 個月內的睡眠質量。量表包含8 個條目,采用Likert 4 級評分法,“沒問題”至“延遲嚴重或沒有睡覺”依次計0~3 分,總分0~24 分,得分越高表示個體睡眠質量越差,0~3 分為無睡眠障礙,4~6 分為可疑失眠,7~24 分為失眠。量表Cronbach’s α 系數為0.868。

1.2.2 問卷調查

調查在患者接受MHD 治療期間進行。研究員通過問卷星的方式收集問卷,在首頁向患者介紹研究目的、知情同意及填寫方法,由患者獨立或在研究員指導下完成。生理、生化指標均在透析前抽血檢測,尿素氮和肌酐在透析前后檢測,用于計算Kt/V。每個手機僅能作答1 次,答題時長<180 s 或選項全部一致為無效問卷。

1.3 統計學方法

采用SPSS 26.0 軟件對所得數據進行統計分析。服從偏態分布的計量資料以中位數或四分位數[M(P25,P75)]表示,采用Mann-Whitney U 檢驗。計數資料以例數或百分比表示,采用χ2檢驗。采用logistic 回歸分析危險因素,并計算受試者工作特征曲線(receiver operating characteristic curve,ROC)曲線下面積評估模型的準確性。以P<0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組相關指標比較

兩組婚姻狀況、活動能力、睡眠質量、Kt/V、前白蛋白、BMI、脈壓差、維生素B12及年齡比較,差異有統計學意義(P<0.05)。見表1。

表1 兩組相關指標比較

2.2 MHD 患者合并糖尿病的多因素logistic 回歸分析

以是否合并糖尿病作為因變量(MHD 合并糖尿病=1,MHD 未合并糖尿病=0),將單因素分析中差異有統計學意義(P<0.05)的變量作為自變量進行logistic回歸分析。自變量賦值方式:活動能力(0=不能活動、1=活動受限、2=自由活動),BMI(0=<18.5 kg/m2、1=18.5~<24.0 kg/m2;2=24.0~<28.0 kg/m2、3=≥28.0 kg/m2),Kt/V(0=<1.2、1=≥1.2),前白蛋白(0=<280 mg/L、1=280~360 mg/L、2=>360 mg/L),脈壓差[0=<30 mmHg(1 mmHg=0.133 kPa)、1=30~40 mmHg、2=>40 mmHg],睡眠質量以0~3 分為參照設置啞變量,婚姻狀況以已婚為參照設置啞變量。其中計數資料以原值錄入,設定α剔除=0.10,α入選=0.05。結果顯示,活動能力、BMI、睡眠質量、Kt/V、前白蛋白、脈壓差是MHD 患者合并糖尿病的影響因素(P<0.05)。見表2。

表2 MHD 患者合并糖尿病的多因素logistic 回歸分析

2.3 預測模型構建

構建的預測模型:Logit(P)=-6.823-0.986×活動能力+0.553×BMI+1.303×睡眠質量(4~6 分)+1.345×睡眠質量(7~24 分)-1.063×Kt/V-0.550×前白蛋白+2.065×脈壓差。Hosmer-Lemeshow 擬合優度檢驗顯示,χ2=12.458,P=0.132,提示該模型擬合較好。模型的ROC 曲線下面積為0.813(95%CI:0.758~0.868,P<0.01),約登指數最大值為0.515,最佳臨界值為0.371,靈敏度為0.802,特異度為0.713。見圖1。

圖1 MHD 患者合并糖尿病的ROC 曲線

3 討論

3.1 MHD 患者合并糖尿病的現狀

結果顯示,MHD 患者的糖尿病合并率為40.09%,低于Lok 等[9]研究結果(51.00%),原因可能為腹膜透析患者也會合并糖尿病,且歐美國家糖尿病患病率較高。研究報道糖尿病會嚴重影響MHD 患者的生活量,且死亡率較高[10]。因此,明確導致MHD 患者合并糖尿病的危險因素,并對危險因素進行干預則顯得尤為重要。

3.2 MHD 患者合并糖尿病的影響因素分析

3.2.1 活動能力

結果顯示,活動能力越好的MHD 患者合并糖尿病的風險越小。原因可能為活動量的增加能使肌肉中葡萄糖轉運蛋白增加,有助于提高胰島素敏感性、降低糖化血紅蛋白和增加峰值耗氧量[11]。研究報道,MHD患者普遍存在久坐不動的生活方式,而久坐又是2 型糖尿病的主要病因[12]。Mori 等[13]也指出缺乏體力活動會導致肌少癥,從而增加死亡風險。因此,醫務人員應根據患者病情制訂個體化運動計劃,如透析中有氧運動、抗阻力運動和有氧聯合抗阻力運動等,預防糖尿病的發生。

3.2.2 BMI

BMI 是一種可接受的肥胖衡量標準,較高的BMI被認為是糖尿病的危險因素[14],這與本研究結果一致。原因可能為肥胖患者體內的脂肪酸含量、極低密度脂蛋白與甘油三酯水平較高,從而產生胰島素抵抗和β 細胞氧化受損,使機體不能充分降解葡萄糖,進而導致糖尿病發生[15]。有研究顯示,隨著透析的進行患者會逐漸失去肌肉并增加身體脂肪[16]。因此,透析患者應增加運動和均衡膳食來調節體重,減少并發糖尿病的風險。

3.2.3 睡眠質量

結果顯示,睡眠障礙(睡眠質量7~24 分)是MHD 患者合并糖尿病的獨立危險因素。既往研究顯示,睡眠障礙與糖尿病密切相關,潛在的機制可能是睡眠障礙會導致交感神經系統和腎上腺皮質活動增加,從而導致炎癥、氧化應激、糖耐量受損和胰島素抵抗等不利的代謝影響[17]。研究報道,MHD 患者普遍存在睡眠障礙且高于一般人群,本研究中睡眠障礙的患病率為49.8%,接近國內常模(50%~80%)[18]。因此,應關注MHD 患者睡眠情況,采取干預措施,提高睡眠時間和睡眠質量。

3.2.4 透析充分性

本研究結果顯示,透析充分性越好的MHD 患者合并糖尿病的風險越小。原因可能為透析充分性越好越能更好地清除甲狀旁腺素等大中分子毒素,提高機體的免疫水平,減少炎癥反應,降低胰島素抵抗來預防糖尿病的發生[19]。因此,應加強對MHD 患者的宣教和管理,通過設定個體化的透析處方、規律透析、使用高通量透析器等措施提高透析的充分性。

3.2.5 前白蛋白

前白蛋白是一種肝臟分泌蛋白,反映蛋白質能量狀態,低前白蛋白水平被認為是MHD 患者死亡的獨立危險因素[20]。本研究結果顯示,低前白蛋白水平的MHD 患者合并糖尿病的風險更大,這與Dalrymple 等[21]研究結果一致。原因可能為低前白蛋白水平會導致蛋白質-能量消耗和炎癥的產生,而炎癥反應又可通過引起胰島素抵抗來促進2 型糖尿病的發生,并且在高血糖的情況下又會加劇,從而導致糖尿病的長期并發癥[22-24]。因此,MHD 患者的前白蛋白水平應該引起關注。

3.2.6 脈壓差

結果顯示,脈壓差增大是MHD 患者合并糖尿病的獨立危險因素,這與國內外研究結果一致。Zhang等[25]指出脈壓差增大與中國女性的2 型糖尿病發病有關,Yasuno 等[26]指出脈壓差增大是日本高危高血壓患者新發糖尿病的獨立預測因子。原因可能為高脈壓差會增加胰島素抵抗和β 細胞功能,致胰腺β 細胞的分泌需求增加,從而介導糖尿病的發作[27-28]。因此,對于合并糖尿病的防治,醫護人員應重點考慮胰島素抵抗的降低和β 細胞數量和功能的正常維持。

3.3 ROC 曲線分析

模型的ROC 曲線下面積為0.813,提示本預測模型具有良好的預測效果。本研究中最佳臨界值為0.371,因此當截斷值≥0.371 時,提示MHD 患者極有可能發生糖尿病,臨床護士需提高警惕,及早進行護理干預,必要時需在醫生指導下進行藥物干預治療;當截斷值處于臨界值狀態時,也應該引起重視。

4 小結

綜上所述,BMI、睡眠質量和脈壓差是MHD 患者合并糖尿病的獨立危險因素,活動能力、Kt/V 和前白蛋白是其保護因素,構建的預測模型有一定的預測價值。提示醫護人員應當為MHD 患者制訂日常鍛煉計劃、均衡膳食、合理控制血壓等健康宣教措施,改善其睡眠質量,設定個性化的透析方案,監測前白蛋白水平,依據實測值遵醫囑單獨給藥。但本研究中的樣本量相對較少,且僅局限于本地區,應進一步擴大樣本量和研究范圍。未來可從對該模型增加外部驗證和糖尿病分型深入研究,以便醫護人員提前干預,降低MHD患者合并糖尿病的風險。

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