背景和目的糖尿病是由遗传和环境因素相互作用而引起的一组以高血糖为特征的代谢异常综合征。随着糖尿病病程的延长,可出现多种并发症,其中糖尿病神经病变(DN)是患者最常见的慢性并发症之一。DN指排除其他原因后糖尿病患者周围神经功能紊乱所表现出的症状和(或)体征,后期累及运动神经可导致肌力的减弱甚至瘫痪,是糖尿病足发生的重要原因之一,严重时可致患者截肢和致残。超重和肥胖是与社会经济发展密切相关的另一全球性疾病。随着经济的发展和人民生活水平的提高,中国的超重和肥胖人群的数量也在上升,根据《中国居民营养与健康状况(2004年)》报道,我国成人的超重率为22.2%,肥胖率为7.1%,估计患者数分别为2.0亿和6000多万,大城市成人超重和肥胖率分别高达30.0%和12.3%。众所周知,肥胖与超重是发生2型糖尿病(T2DM)为首的代谢相关性疾病的主要危险因素。据世界卫生组织报道,超重和肥胖人群中,44%的糖尿病负担,23%的缺血性心脏病负担,7%～41%的某些癌症负担可归因于超重和肥胖。而在我国,大约63%的糖尿病患者有超重或肥胖。研究报道了DN患病率波动在8.3%-75.1%,危险因素不一,而且研究对象主要为普通T2DM患者,对于超重肥胖T2DM患者的流行病学研究较少,有关建立Logistic回归预测模型的研究有限。中国是世界上糖尿病人数最多的国家之一,国际糖尿病联盟报告显示,2013年中国糖尿病患者人数达9840万,居世界第一,到2035年,糖尿病人数将达到1.43亿。中国上海报道了一份有关30岁以上T2DM患者神经病变的研究,整体患病率为61.8%。但是有关DN的大规模流行病学研究有限,有关建立Logistic回归预测模型的研究更少。因此,本研究的主要目的是分析广东省超重肥胖T2DM患者神经病变的患病率和危险因素,并验证神经病变Logistic回归预测模型的可靠性。研究方法1.研究对象2011年8月至2012年3月,对广东省医学会糖尿病分会委员所在的各级60家医院已确诊T2DM且合并超重肥胖的居民进行横断面调查。纳入标准为：诊断为T2DM；年龄≥20岁；体重指数(BMI)≥25；在广东省居住≥1年；自愿参与本调查并能完成调查问卷的患者。2.研究内容和方法采用本课题组制定的《广东省超重及肥胖2型糖尿病现状调查问卷》进行调查,调查内容包括人口学资料(性别、年龄、婚姻状况、教育水平等)、疾病诊断(糖尿病和糖尿病神经病变)和既往疾病史(有无糖尿病家族史、高血压及其他慢性疾病史等)、生活方式以及自我管理(吸烟、饮酒及运动等)、最近一次的实验室检测结果(血糖水平和血脂水平)和体格检查(身高、体重、腰围和血压)以及临床治疗方案等。对DN的患病率和相关危险因素进行分析。对构成比、患病率等计数资料采用卡方检验,两组数据符合正态分布且方差齐性的计量资料均数的比较采用t检验,两组以上计量资料均数的比较采用单因素方差分析(one-way ANOVA),方差不齐或两样本不符合正态分布选用秩和检验。用Logistic回归分析方法筛选相关危险因素,用比值比(odds ratio, OR)和95%可信区间(confidence interval, CI)表示。为进一步验证回归模型的预测效果,随机抽取70%的样本当作训练样本,用于建立Logistic回归预测模型；其余30%的样本为验证样本,验证模型的效果。用受试者工作特性曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)检验其敏感度和特异度,根据Youden旨数得出最好的临界值,Youden指数等于敏感度+特异度-1。研究结果1.广东省超重肥胖2型糖尿病患者的人口学及临床特征在纳入的3359例超重肥胖的2型糖尿病患者中,男性1607例(47.8%),女性1752例(52.2%)。年龄20～90岁,平均年龄58.77±13.00岁,其中,男性21～90岁,平均年龄56.11±13.96岁,女性20～89岁,平均年龄61.20±11.53岁,女性年龄大于男性年龄,差异具有统计学意义(t=-11.463,P<0.001)。男性患者在未婚、已婚有偶及离婚方面的比例均大于女性患者,差异具有统计学意义(χ2=57.238,P<0.001)。女性的高中/中专、大专和本科及以上的比例均小于男性,差异有统计学意义(χ2=335.337,P<0.001)。男性的中体力和重体力职业的比例均大于女性,差异具有统计学意义(χ2=4I.361,P<0.001)。男性人均月收入在3000～6000元及6000元及以上的比例均高于女性,差异具有统计学意义(χ2=115.549,P<0.001)。研究对象的糖尿病病程最短1年,最长57年,平均6.92±6.60年,男性患者的糖尿病病程平均为5.96±5.98年,女性患者的为7.79±7.01年,男女性糖尿病病程构成差异具有统计学意义(P<0.001)。男性和女性在有无糖尿病家族史、接受糖尿病教育方面的差异有统计学意义(P<0.05),在定期监测血糖层面无统计学差异(χ2=0.919,P=0.338)。2.广东省超重肥胖2型糖尿病神经病变患者分层分析结果在纳入的3359例超重肥胖T2DM患者中,1113例(33.1%)糖尿病患者有神经病变,2246例(66.9%)患者无神经病变,两组人群的BMI分布一致,差异无统计学意义(P=0.804)。两组人群的腰围(WC)分布一致,差异无统计学意义(P=0.118)。不同年龄组间有无神经病变患者的BMI和WC水平差异均具有统计学意义(P<0.001)；在糖尿病病程方面,有神经病变研究对象不同病程的BMI和WC分布差异无统计学意义(P>0.05),无神经病变研究对象不同病程的BMI和WC分布差异有统计学意义(P<0.05)。有神经病变研究对象的BMI和WC水平在不同婚姻状况、教育程度、职业方面无统计学差异(P>0.05),而在家庭人均月收入方面,BMI水平分布有统计学差异(P=0.033),WC水平分布无统计学差异(P>0.05)。无神经病变研究对象的BMI水平在不同婚姻状况、职业方面无统计学差异(P>0.05),WC水平在不同婚姻状况、教育程度、职业、家庭人均月收入方面有统计学差异(P<0.01)。有神经病变的T2DM患者中,不同病程、教育程度、职业及家庭收入的肥胖程度和类型构成差异均无统计学意义(P>0.05),而婚姻状况的肥胖类型构成差异有统计学意义(P<0.05),向心性肥胖的比例较高。无神经病变的T2DM患者中,不同病程、婚姻状况及职业的肥胖程度构成差异无统计学意义(P>0.05),而教育程度及家庭收入的肥胖程度构成有统计学意义(P<0.05),超重的人群比例均大于肥胖患者。不同病程及职业的肥胖类型构成差异无统计学意义(P>0.05),而不同婚姻状况、教育程度及家庭收入的肥胖类型构成差异有统计学意义(P<0.001)。3.广东省超重肥胖2型糖尿病神经病变和非糖尿病神经病变患者的临床特征分析DN组和非DN组研究对象在不同年龄、性别、收缩压和有无高血压病史和服用降压药以及吸烟方面的差异有统计学意义(P<0.05),两组研究对象在不同BMI、舒张压、FPG、2hPG、HbA1c、TC、TG、LDL、HDL和有无糖尿病家族史、规律运动、控制饮食和饮酒方面的差异无统计学意义(P>0.05)。4.广东省超重肥胖2型糖尿病神经病变的患病率和危险因素分析研究对象DN的整体患病率为33.1%。20-34岁、35～49岁、50～64岁和>65岁患者的糖尿病神经病变患病率分别为8.4%、22.7%、33.0%和42.4%,年龄和糖尿病神经病变的关系有显著性差异(P<0.001)。DN的患病率随着患糖尿病时间的增加而增高,其中大于15年的患病率为55.8%,差异具有统计学意义(P<0.001)。女性患者的糖尿病神经病变患病率高于男性(37.3%vs28.6%,P<0.001),有高血压的患者患病率高于无高血压的患者(36.5%vs26.4%,P<0.001),无吸烟患者的患病率高于有吸烟者(33.8%vs29.4%,P=0.030)。单因素回归分析显示,年龄、性别、腰围、糖尿病病程、糖化血红蛋白、收缩压、舒张压、吸烟和高血压与神经病变的发生有关(P<0.05),多因素回归分析显示,年龄、腰围、糖尿病病程、糖化血红蛋白和高血压为神经病变发生的独立危险因素。性别虽然在多因素回归分析时无统计学意义,由于其单因素分析时有统计学意义,并且考虑到可能的人口学影响因素,也将其纳入了神经病变回归预测模型：模型拟合优度检验(Hosmer-Lemeshow test)χ2=5.847,df=8,P=0.664,模型预测效果较好。最优临界值=0.356时,回归模型的预测效果最好。训练样本建立模型敏感度为0.575,特异度为0.705,ROC曲线下面积为0.680；验证样本建立模型敏感度为0.578,特异度为0.674,ROC曲线下面积为0.677。结论糖尿病神经病变在广东省T2DM合并超重肥胖患者中的患病率较高,且神经病变的发生与年龄、腰围、糖尿病病程、糖化血红蛋白和高血压的关系密切,进一步验证了神经病变Logistic回归预测模型包括年龄、性别、腰围、糖尿病病程、糖化血红蛋白和高血压。应早期干预控制体重或饮食,以降低血糖对神经病变的影响。本研究结果为降低T2DM合并超重肥胖患者神经病变的风险,进一步指导临床评估与制订预防措施提供了参考依据。