住院2型糖尿病病人血糖波動異常與身體成分的相關性

方瓊蕾，胡競成，吳夢嬌，馬紫珺，杜宣，施畢旻

作者單位：蘇州大學附屬第一醫院內分泌科，江蘇 蘇州215000

連續血糖監測（CGM）數據表明，與糖耐量正常的健康人相比，2型糖尿病病人血糖波動顯著增加［1］，血糖波動的異常是各類因素調節紊亂的結果，其中胰島β細胞分泌的胰島素發揮關鍵作用，同時飲食、運動和降糖藥物等因素也參與其中［2］。血糖的異常波動與糖尿病并發癥的發生發展密切相關，因此關注血糖波動儼然成為糖尿病血糖管理的重要內容，探索血糖異常波動的影響因素對延緩2型糖尿病病人其并發癥的發生發展具有重要作用［3］。

身體成分主要由脂肪、蛋白質、無機鹽和水分組成。有研究報道，內臟脂肪含量是非裔美國肥胖女性發生糖耐量受損的獨立影響因素［4］，且2型糖尿病病人較血糖正常人群更容易發生肌肉力量和功能減退［5］，因此，內臟脂肪和骨骼肌含量等身體成分因素可能均在血糖代謝和胰島素抵抗過程中發揮重要作用。在非糖尿病人群中，Klimontov［6］研究發現內臟脂肪含量是平均血糖波動幅度（MAGE）和血糖水平標準差（SDBG）的獨立影響因素，但目前尚無2型糖尿病人群中相關報道。因此，本研究擬探討住院2型糖尿病病人血糖波動與身體成分中內臟脂肪面積（VFA）、骨骼肌含量（SMM）的潛在關系。

1 資料與方法

1.1 一般資料 收集2018年6月至2019年12月在蘇州大學附屬第一醫院內分泌科189例住院就診的2型糖尿病（T2DM）病人臨床資料，其中男性113例，女性76例，符合1999年WHO糖尿病診斷標準，近3個月降糖方案保持穩定不變。排除標準：1型糖尿病、特殊類型糖尿病、妊娠糖尿病以及糖尿病合并急性并發癥、嚴重肝腎功能不全、惡性腫瘤、近期有激素類藥物使用史、自身免疫性疾病，甲狀腺功能亢進/減退等其他內分泌疾病病人，妊娠期婦女。本研究獲得蘇州大學附屬第一醫院倫理委員會批準（批號：倫研批第96號），所有研究對象均簽署知情同意書。

1.2 研究方法

1.2.1 一般資料采集 所有受試者記錄性別、年齡，病程，穿單衣單褲，脫鞋襪，量身高、體質量、腰圍，計算身體質量指數（BMI）。使用直接節段多頻率生物電阻抗（DSM-BIA）設備（Inbody770，拜斯倍斯醫療器械有限公司，上海，中國）收集體脂肪百分比、VFA、SMM、細胞外水分比等。收集病人用藥記錄及糖尿病并發癥診斷資料。根據2017年發布的《糖尿病病人血糖波動管理專家共識》［7］，MAGE＜3.9 mmol/L作為正常血糖波動的參考標準，分為正常血糖波動組和異常血糖波動組。

1.2.2 臨床生化指標檢測 受試者均禁食12 h，次日晨空腹采集外周血，分別用于檢測臨床生化指標（全自動7600生化分析儀，日本Hitachi公司），包括空腹血糖（FPG）、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）、尿酸（UA）等；糖化血紅蛋白（HbA1c）使用日本Tosoh公司HLC-723G8高壓液相色譜法檢測；空腹C肽（FCP）采用電化學發光免疫分析法（AIA-2000ST，日本Tosoh公司）檢測。使用FCP替代血清胰島素改良穩態模型（HOMA）計算胰島素抵抗指數（HOMA-IR） HOMA-IR=1.5+FBG×FCP/2800，胰島素分泌指數（HOMA-β），HOMA-β=0.27×FCP/（FBG-3.5）［8］。

1.2.3 CGM 病人入院后維持原降糖方案，行標準化糖尿病飲食，均參加科內每日兩次的適量體育鍛煉。使用動態血糖監測系統（CGMS，美國 Medtronic MiniMed公司）連續72 h記錄受試者皮下組織間液葡萄糖水平，監測范圍為2.2～22.2 mmol/L。每24小時可記錄288個連續感應值。采用血糖儀每天測定4次指尖末梢血糖水平進行校準。72 h監測結束后，計算MAGE和SDBG。

1.2.4 血糖波動參數的評估 采用CGM檢測結果計算得到：（1）MAGE，篩選24 h內波動幅度大于1個血糖標準差的有效血糖波動，MAGE為所有有效血糖波動幅度的平均值；（2）SDBG，為24 h內多點偏離平均血糖水平的標準差［9］。

1.3 統計方法 采用SPSS 24.0統計軟件進行數據統計。采用Kolmogorov-Smirnov檢驗對連續變量進行正態檢驗，正態分布計量資料以表示，兩組間比較采用獨立樣本t檢驗。偏態分布的計量資料以中位數（第25、第75百分位數），即M（P25，P75）表示，兩組間比較采用Mann-WhitneyU檢驗。計數資料使用χ2檢驗進行組間比較。采用Spearman相關檢驗VFA、SMM與MAGE、SDBG的相關性。采用多重線性回歸分析MAGE、SDBG與VFA、SMM的關系，二元logistic回歸分析MAGE與VFA的關系。P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組臨床資料比較 兩組病程、FBG、HbA1c、TG、TC、LDL-C、細胞外水分比較，均差異無統計學意義（P＞0.05）。兩組間年齡、體質量、BMI、腰圍、UA、HDL-C、HOMA-IR、HOMA-β、VFA和SMM比較，差異有統計學意義（P＜0.05）。見表1。

2.2 VFA與血糖波動指標的相關性分析 Spearman相關分析結果表明，VFA分別與MAGE（r=-0.25，P=0.001）、SDBG（rs=0.25，P＜0.001）呈負相關。見圖1。

圖1 VFA與血糖波動指標的相關分析：A為VFA與MAGE呈負相關；B為VFA與SDBG呈負相關

2.3 SMM與血糖波動指標的相關性分析 Spearman相關分析結果表明，SMM與MAGE、SDBG呈負相關（rs分別為-0.22，-0.23，P分別為0.002，0.001）。見圖2。

2.4 多重線性逐步回歸分析MAGE、SDBG與VFA的關系 分別以MAGE、SDBG為因變量，行多重線性逐步回歸，結果顯示VFA是MAGE、SDBG的影響因素。隨著VFA的增加，MAGE逐漸減?。Ｐ?，β=-0.24，P=0.001）；依次調整年齡、病程、細胞外水分比、骨骼肌質量、BMI、腰圍、TC、LDL-C、TG、HDL-C、UA、FPG、HbA1c、HOMA-IR、HOMA-β后顯示，VFA與MAGE仍相關（模型5，β=-0.39，P=0.01）；隨著VFA的增加，SDBG逐漸降低（模型1，β=-0.26，P＜0.001）；依次調整年齡、病程、細胞外水分比、骨骼肌質量、BMI、腰圍、TC、LDL-C、TG、HDL-C、UA、FPG、HbA1c、HOMA-IR、HOMA-β后顯示，VFA與SDBG仍顯著相關（模型5，β=-0.32，P=0.033）。見表2。

表2 多元線性回歸分析MAGE、SDBG與VFA的關系

2.5 多重線性逐步回歸分析MAGE、SDBG與SMM的關系 分別以MAGE、SDBG為因變量，行多重線性逐步回歸分析，結果顯示SMM不是MAGE、SDBG的獨立影響因素。隨著SMM的增加，MAGE逐漸減?。Ｐ?，β=-0.22，P=0.003）；依次調整年齡、病程、細胞外水分比、VFA、BMI、腰圍、TC、LDL-C、TG、HDL-C、UA、FPG、HbA1c、HOMA-IR、HOMA-β后顯示，SMM與MAGE無相關性（模型5，β=-0.21，P=0.069）；隨著SMM的增加，SDBG逐漸降低（模型1，β=-0.23，P=0.001）；依次調整年齡、病程、細胞外水分比、VFA、BMI、腰圍、TC、LDL-C、TG、HDL-C、UA、FPG、HbA1c、HOMA-IR、HOMA-β后顯示，SMM與SDBG無相關性。（模型5，β=-0.19，P=0.101）。見表3。

表3 多元線性回歸分析MAGE、SDBG與SMM的關系

2.6 二元logistic逐步回歸分析MAGE與VFA的關系 二元logistic逐步回歸結果顯示高VFA是血糖波動異常發生的獨立保護因素。隨著VFA的增加，MAGE逐漸減?。勰Ｐ?，OR=0.99，OR的95%CI：（0.98，1.00），P=0.013］；依次調整年齡、病程、細胞外水分比、TC、LDL-C、TG、HDL-C、UA、FPG、HbA1c、HOMA-IR、HOMA-β、BMI、腰圍、SMM后顯示，VFA與血糖波動異常發生仍顯著相關［模型5，OR=0.98，OR的95%CI：（0.97，1.00），P=0.039］。見表4。

表4 二元logistic回歸回歸分析MAGE與VFA的關系

3 討論

身體成分包括身體內各種成分含量，如骨骼、肌肉、脂肪、礦物質和水等。已有研究報道，2型糖尿病病人的瘦身體質量含量、軀干及四肢瘦身體質量含量均是HbA1c的獨立影響因素［10］，目前對于身體成分與血糖波動潛在的關系尚未明確。本研究就住院T2DM病人身體成分與血糖波動指標關系的分析結果顯示：（1）較正常血糖波動組，血糖波動幅度較大的2型糖尿病病人胰島功能相對較差，內臟脂肪面積和骨骼肌質量水平偏低；（2）相關分析結果提示內臟脂肪面積與MAGE、SDBG呈負相關；多元線性回歸分析顯示VFA分別是與MAGE和SDBG的獨立影響因素，且二元logistic逐步回歸結果顯示高VFA是血糖波動異常發生的獨立保護因素，而骨骼肌含量不是MAGE和SDBG的獨立影響因素，揭示2型糖尿病病人的血糖波動與內臟脂肪含量密切相關。

本研究結果顯示，內臟脂肪面積是血糖波動的影響因素，證實內臟脂肪面積與血糖波動密切相關，與既往結果研究一致［11］。CGM專家共識指出，MAGE和SDBG是評估血糖波動的重要指標［12］。血糖的變異性增加與低血糖的發生風險、糖尿病并發癥的發生密切相關，有研究發現其潛在的機制可能因胰島β細胞的功能障礙所引起，而通過改善糖尿病病人病程初期胰島β細胞功能，可以顯著降低血糖的變異性［13-14］；也有研究結果顯示， HOMA-IR與血糖波動指標呈負相關［15］，胰島素抵抗在2型糖尿病的發生、發展過程中發揮重要的作用。發生胰島素抵抗的糖尿病病人胰島素敏感性下降［16］，可降低血糖波動幅度。胰島素促進血糖波動異?？梢酝ㄟ^增加胰島素抵抗來減輕，而內臟脂肪面積的增加參與胰島素抵抗的發生機制［17-18］。因此，胰島β細胞功能和胰島素抵抗也許是參與內臟脂肪面積調節2型糖尿病病人血糖波動指標的潛在因素。

適量的內臟脂肪含量是人體所必需，內臟脂肪圍繞腹內臟器，對肝、腎、脾臟等起到支撐、穩定和保護的作用。但是長期內臟脂肪含量增加必然會導致嚴重的代謝疾?。?9］。本文發現經過多因素校正后，內臟脂肪面積對血糖波動參數的負相關性仍然存在且差異有統計學意義，提示其對血糖波動的保護作用可獨立于胰島素抵抗、胰島功能、病程、糖脂代謝指標而存在，故筆者考慮維持適量的內臟脂肪面積對減輕血糖波動有著獨特意義，但是其適量的切點仍需收集大樣本數據進一步統計分析，且其背后的機制有待進一步探索。

目前關于血糖波動與身體成分的相關性研究較少，本研究結果提示骨骼肌質量不是血糖波動指數的影響因素，而內臟脂肪面積是血糖波動的獨立影響因素。因此，調整生活方式和選擇降糖藥物在控制血糖的同時，可以兼顧其對身體成分組成的影響從而達到減少血糖波動的目的。筆者還將繼續探討軀干骨骼肌含量和四肢骨骼肌含量對血糖波動的影響，探索身體成分對血糖波動的影響和機制。