住院2型糖尿病病人血糖波动异常与身体成分的相关性

方琼蕾，胡竞成，吴梦娇，马紫珺，杜宣，施毕旻

作者单位：苏州大学附属第一医院内分泌科，江苏 苏州215000

连续血糖监测（CGM）数据表明，与糖耐量正常的健康人相比，2型糖尿病病人血糖波动显著增加［1］，血糖波动的异常是各类因素调节紊乱的结果，其中胰岛β细胞分泌的胰岛素发挥关键作用，同时饮食、运动和降糖药物等因素也参与其中［2］。血糖的异常波动与糖尿病并发症的发生发展密切相关，因此关注血糖波动俨然成为糖尿病血糖管理的重要内容，探索血糖异常波动的影响因素对延缓2型糖尿病病人其并发症的发生发展具有重要作用［3］。

身体成分主要由脂肪、蛋白质、无机盐和水分组成。有研究报道，内脏脂肪含量是非裔美国肥胖女性发生糖耐量受损的独立影响因素［4］，且2型糖尿病病人较血糖正常人群更容易发生肌肉力量和功能减退［5］，因此，内脏脂肪和骨骼肌含量等身体成分因素可能均在血糖代谢和胰岛素抵抗过程中发挥重要作用。在非糖尿病人群中，Klimontov［6］研究发现内脏脂肪含量是平均血糖波动幅度（MAGE）和血糖水平标准差（SDBG）的独立影响因素，但目前尚无2型糖尿病人群中相关报道。因此，本研究拟探讨住院2型糖尿病病人血糖波动与身体成分中内脏脂肪面积（VFA）、骨骼肌含量（SMM）的潜在关系。

1 资料与方法

1.1 一般资料 收集2018年6月至2019年12月在苏州大学附属第一医院内分泌科189例住院就诊的2型糖尿病（T2DM）病人临床资料，其中男性113例，女性76例，符合1999年WHO糖尿病诊断标准，近3个月降糖方案保持稳定不变。排除标准：1型糖尿病、特殊类型糖尿病、妊娠糖尿病以及糖尿病合并急性并发症、严重肝肾功能不全、恶性肿瘤、近期有激素类药物使用史、自身免疫性疾病，甲状腺功能亢进/减退等其他内分泌疾病病人，妊娠期妇女。本研究获得苏州大学附属第一医院伦理委员会批准（批号：伦研批第96号），所有研究对象均签署知情同意书。

1.2 研究方法

1.2.1 一般资料采集 所有受试者记录性别、年龄，病程，穿单衣单裤，脱鞋袜，量身高、体质量、腰围，计算身体质量指数（BMI）。使用直接节段多频率生物电阻抗（DSM-BIA）设备（Inbody770，拜斯倍斯医疗器械有限公司，上海，中国）收集体脂肪百分比、VFA、SMM、细胞外水分比等。收集病人用药记录及糖尿病并发症诊断资料。根据2017年发布的《糖尿病病人血糖波动管理专家共识》［7］，MAGE＜3.9 mmol/L作为正常血糖波动的参考标准，分为正常血糖波动组和异常血糖波动组。

1.2.2 临床生化指标检测 受试者均禁食12 h，次日晨空腹采集外周血，分别用于检测临床生化指标（全自动7600生化分析仪，日本Hitachi公司），包括空腹血糖（FPG）、总胆固醇（TC）、三酰甘油（TG）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、尿酸（UA）等；糖化血红蛋白（HbA1c）使用日本Tosoh公司HLC-723G8高压液相色谱法检测；空腹C肽（FCP）采用电化学发光免疫分析法（AIA-2000ST，日本Tosoh公司）检测。使用FCP替代血清胰岛素改良稳态模型（HOMA）计算胰岛素抵抗指数（HOMA-IR） HOMA-IR=1.5+FBG×FCP/2800，胰岛素分泌指数（HOMA-β），HOMA-β=0.27×FCP/（FBG-3.5）［8］。

1.2.3 CGM 病人入院后维持原降糖方案，行标准化糖尿病饮食，均参加科内每日两次的适量体育锻炼。使用动态血糖监测系统（CGMS，美国 Medtronic MiniMed公司）连续72 h记录受试者皮下组织间液葡萄糖水平，监测范围为2.2～22.2 mmol/L。每24小时可记录288个连续感应值。采用血糖仪每天测定4次指尖末梢血糖水平进行校准。72 h监测结束后，计算MAGE和SDBG。

1.2.4 血糖波动参数的评估 采用CGM检测结果计算得到：（1）MAGE，筛选24 h内波动幅度大于1个血糖标准差的有效血糖波动，MAGE为所有有效血糖波动幅度的平均值；（2）SDBG，为24 h内多点偏离平均血糖水平的标准差［9］。

1.3 统计方法 采用SPSS 24.0统计软件进行数据统计。采用Kolmogorov-Smirnov检验对连续变量进行正态检验，正态分布计量资料以表示，两组间比较采用独立样本t检验。偏态分布的计量资料以中位数（第25、第75百分位数），即M（P25，P75）表示，两组间比较采用Mann-WhitneyU检验。计数资料使用χ2检验进行组间比较。采用Spearman相关检验VFA、SMM与MAGE、SDBG的相关性。采用多重线性回归分析MAGE、SDBG与VFA、SMM的关系，二元logistic回归分析MAGE与VFA的关系。P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组临床资料比较 两组病程、FBG、HbA1c、TG、TC、LDL-C、细胞外水分比较，均差异无统计学意义（P＞0.05）。两组间年龄、体质量、BMI、腰围、UA、HDL-C、HOMA-IR、HOMA-β、VFA和SMM比较，差异有统计学意义（P＜0.05）。见表1。

2.2 VFA与血糖波动指标的相关性分析 Spearman相关分析结果表明，VFA分别与MAGE（r=-0.25，P=0.001）、SDBG（rs=0.25，P＜0.001）呈负相关。见图1。

图1 VFA与血糖波动指标的相关分析：A为VFA与MAGE呈负相关；B为VFA与SDBG呈负相关

2.3 SMM与血糖波动指标的相关性分析 Spearman相关分析结果表明，SMM与MAGE、SDBG呈负相关（rs分别为-0.22，-0.23，P分别为0.002，0.001）。见图2。

2.4 多重线性逐步回归分析MAGE、SDBG与VFA的关系 分别以MAGE、SDBG为因变量，行多重线性逐步回归，结果显示VFA是MAGE、SDBG的影响因素。随着VFA的增加，MAGE逐渐减小（模型1，β=-0.24，P=0.001）；依次调整年龄、病程、细胞外水分比、骨骼肌质量、BMI、腰围、TC、LDL-C、TG、HDL-C、UA、FPG、HbA1c、HOMA-IR、HOMA-β后显示，VFA与MAGE仍相关（模型5，β=-0.39，P=0.01）；随着VFA的增加，SDBG逐渐降低（模型1，β=-0.26，P＜0.001）；依次调整年龄、病程、细胞外水分比、骨骼肌质量、BMI、腰围、TC、LDL-C、TG、HDL-C、UA、FPG、HbA1c、HOMA-IR、HOMA-β后显示，VFA与SDBG仍显著相关（模型5，β=-0.32，P=0.033）。见表2。

表2 多元线性回归分析MAGE、SDBG与VFA的关系

2.5 多重线性逐步回归分析MAGE、SDBG与SMM的关系 分别以MAGE、SDBG为因变量，行多重线性逐步回归分析，结果显示SMM不是MAGE、SDBG的独立影响因素。随着SMM的增加，MAGE逐渐减小（模型1，β=-0.22，P=0.003）；依次调整年龄、病程、细胞外水分比、VFA、BMI、腰围、TC、LDL-C、TG、HDL-C、UA、FPG、HbA1c、HOMA-IR、HOMA-β后显示，SMM与MAGE无相关性（模型5，β=-0.21，P=0.069）；随着SMM的增加，SDBG逐渐降低（模型1，β=-0.23，P=0.001）；依次调整年龄、病程、细胞外水分比、VFA、BMI、腰围、TC、LDL-C、TG、HDL-C、UA、FPG、HbA1c、HOMA-IR、HOMA-β后显示，SMM与SDBG无相关性。（模型5，β=-0.19，P=0.101）。见表3。

表3 多元线性回归分析MAGE、SDBG与SMM的关系

2.6 二元logistic逐步回归分析MAGE与VFA的关系 二元logistic逐步回归结果显示高VFA是血糖波动异常发生的独立保护因素。随着VFA的增加，MAGE逐渐减小［模型1，OR=0.99，OR的95%CI：（0.98，1.00），P=0.013］；依次调整年龄、病程、细胞外水分比、TC、LDL-C、TG、HDL-C、UA、FPG、HbA1c、HOMA-IR、HOMA-β、BMI、腰围、SMM后显示，VFA与血糖波动异常发生仍显著相关［模型5，OR=0.98，OR的95%CI：（0.97，1.00），P=0.039］。见表4。

表4 二元logistic回归回归分析MAGE与VFA的关系

3 讨论

身体成分包括身体内各种成分含量，如骨骼、肌肉、脂肪、矿物质和水等。已有研究报道，2型糖尿病病人的瘦身体质量含量、躯干及四肢瘦身体质量含量均是HbA1c的独立影响因素［10］，目前对于身体成分与血糖波动潜在的关系尚未明确。本研究就住院T2DM病人身体成分与血糖波动指标关系的分析结果显示：（1）较正常血糖波动组，血糖波动幅度较大的2型糖尿病病人胰岛功能相对较差，内脏脂肪面积和骨骼肌质量水平偏低；（2）相关分析结果提示内脏脂肪面积与MAGE、SDBG呈负相关；多元线性回归分析显示VFA分别是与MAGE和SDBG的独立影响因素，且二元logistic逐步回归结果显示高VFA是血糖波动异常发生的独立保护因素，而骨骼肌含量不是MAGE和SDBG的独立影响因素，揭示2型糖尿病病人的血糖波动与内脏脂肪含量密切相关。

本研究结果显示，内脏脂肪面积是血糖波动的影响因素，证实内脏脂肪面积与血糖波动密切相关，与既往结果研究一致［11］。CGM专家共识指出，MAGE和SDBG是评估血糖波动的重要指标［12］。血糖的变异性增加与低血糖的发生风险、糖尿病并发症的发生密切相关，有研究发现其潜在的机制可能因胰岛β细胞的功能障碍所引起，而通过改善糖尿病病人病程初期胰岛β细胞功能，可以显著降低血糖的变异性［13-14］；也有研究结果显示， HOMA-IR与血糖波动指标呈负相关［15］，胰岛素抵抗在2型糖尿病的发生、发展过程中发挥重要的作用。发生胰岛素抵抗的糖尿病病人胰岛素敏感性下降［16］，可降低血糖波动幅度。胰岛素促进血糖波动异常可以通过增加胰岛素抵抗来减轻，而内脏脂肪面积的增加参与胰岛素抵抗的发生机制［17-18］。因此，胰岛β细胞功能和胰岛素抵抗也许是参与内脏脂肪面积调节2型糖尿病病人血糖波动指标的潜在因素。

适量的内脏脂肪含量是人体所必需，内脏脂肪围绕腹内脏器，对肝、肾、脾脏等起到支撑、稳定和保护的作用。但是长期内脏脂肪含量增加必然会导致严重的代谢疾病［19］。本文发现经过多因素校正后，内脏脂肪面积对血糖波动参数的负相关性仍然存在且差异有统计学意义，提示其对血糖波动的保护作用可独立于胰岛素抵抗、胰岛功能、病程、糖脂代谢指标而存在，故笔者考虑维持适量的内脏脂肪面积对减轻血糖波动有着独特意义，但是其适量的切点仍需收集大样本数据进一步统计分析，且其背后的机制有待进一步探索。

目前关于血糖波动与身体成分的相关性研究较少，本研究结果提示骨骼肌质量不是血糖波动指数的影响因素，而内脏脂肪面积是血糖波动的独立影响因素。因此，调整生活方式和选择降糖药物在控制血糖的同时，可以兼顾其对身体成分组成的影响从而达到减少血糖波动的目的。笔者还将继续探讨躯干骨骼肌含量和四肢骨骼肌含量对血糖波动的影响，探索身体成分对血糖波动的影响和机制。