【摘 要】
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目的:本文通过应用扫描式葡萄糖监测系统（Flash glucose monitoring,FGM）监测2型糖尿病（Type 2 diabetic mellitus,T2DM）患者动态血糖变化情况,探讨血糖波动指标与血清胱抑素C（Cystatin C,Cys-C）的相关性,分析血清Cys-C的影响因素。方法:1.本研究收集了2020年12月至2021年12月期间在南昌大学第二附属医院内分泌科住院的T
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目的:本文通过应用扫描式葡萄糖监测系统（Flash glucose monitoring,FGM）监测2型糖尿病（Type 2 diabetic mellitus,T2DM）患者动态血糖变化情况,探讨血糖波动指标与血清胱抑素C（Cystatin C,Cys-C）的相关性,分析血清Cys-C的影响因素。方法:1.本研究收集了2020年12月至2021年12月期间在南昌大学第二附属医院内分泌科住院的T2DM患者共204例,其中男性105例,女性99例,平均年龄为（59±7）岁。根据糖尿病肾病（Diabetic kidney disease,DKD）诊断标准分为非DKD组（n=131例）和DKD组（n=73例）。根据研究对象血清Cys-C水平由低至高进行四分位间距分组,分为A1组≤1.00mg/L,A2组（1.01,1.22）mg/L;A3组（1.23,1.57）mg/L;A4组≥1.58mg/L,A1组（n=50例）,A2组（n=50例）,A3组（n=50例）,A4组（n=54例）。2.收集并记录入选患者的临床资料、实验室指标及血糖波动指标,运用SPSS 26.00统计学软件进行数据分析处理,评估血清Cys-C对DKD的预测价值,比较T2DM患者不同血清Cys-C水平与各项指标的相关性并分析血清CysC的影响因素。结果:1.与非DKD组比较,DKD组血清Cys-C水平升高明显[（1.68±0.56）vs（1.13±0.27）mg/L],且具有统计学差异,P＜0.05,而两组间在性别比、年龄、体质指数（BMI）之间无明显差异,P＞0.05。2.血清Cys-C对DKD的预测价值的结果显示:血清Cys-C预测DKD发生的曲线下面积（AUC）为0.820（95%CI 0.752~0.887）优于SCr的AUC0.656（95%CI 0.572~0.739）优于BUN的AUC 0.647（95%CI 0.565~0.729）和优于e GFR的AUC 0.332（95%CI 0.248~0.416）（P＜0.001）。当约登指数达到最大值0.563时,血清Cys-C的最佳截点为1.445mg/L,相应的敏感性和特异性分别为68.5%和86.3%。3.按照血清Cys-C水平由低到高四分位间距分组比较:1)与A1组相比,A3组和A4组的高于目标范围内血糖时间（TAR）、平均血糖水平（MBG）、血糖水平的标准差（SDBG）更高,目标范围内血糖时间（TIR）更低,具有统计学差异（P＜0.05）,最大血糖波动幅度（LAGE）随着血清Cys-C水平升高而升高,具有统计学差异（P＜0.01）,而四组间在低于目标范围内血糖时间（TBR）未见明显差异,P＞0.05;2)与A1组相比,A3组和A4组的空腹血糖（FPG）、糖化血红蛋白（Hb A1c）、糖尿病病程、收缩压（SBP）更高,估算的肾小球滤过率（e GFR）更低,具有统计学差异（P＜0.05）;与A1组相比,A4组的餐后2h血糖（PPG）、甘油三脂（TG）、血肌酐（SCr）、尿素氮（BUN）、尿ACR（UACR）、血尿酸（SUA）更高,具有统计学差异（P＜0.05）;而四组间在空腹血清C肽（FCP）、餐后2h血清C肽（PCP）、总胆固醇（TC）和舒张压（DBP）指标上未见明显差异,P＞0.05。4.血清Cys-C与各指标间的相关性分析显示:血清Cys-C与糖尿病病程、SBP、TAR、SDBG、LAGE、MBG、FPG、PPG、Hb A1c、SCr、BUN、SUA、UACR、TG呈正相关（P＜0.05）,与TIR、e GFR呈负相关（P＜0.05）。5.血清Cys-C升高的影响因素的二元Logistic回归分析结果表明:SDBG升高（OR=16.075,95%CI 4.606~56.107,P＜0.001）、糖尿病病程、UACR、TG是血清Cys-C升高的独立危险因素。结论:1.血清Cys-C对预测DKD的发生具有较高的敏感性和特异性,可作为DKD筛查的可靠、敏感的血清学指标。2.T2DM患者血清Cys-C水平升高不仅与患者糖尿病病程、收缩压、血脂、血糖、血尿酸具有相关性,同时也与血糖波动密切相关。因此,我们在糖尿病肾病的临床防治工作中,不仅要注意血糖、血脂、血压、血尿酸等多因素控制,还要兼顾血糖波动的影响,制定平稳降糖方案,减少血糖波动,从而延缓糖尿病肾病的发生和发展。
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