糖尿病风险评分 ——预测2型糖尿病风险的实用工具外文翻译资料

糖尿病风险评分

——预测2型糖尿病风险的实用工具

原文作者 JAANA LINDSTROuml;M , MSC ；JAAKKO TUOMILEHTO, MD, PHD

摘要： 糖尿病风险评分是一种简单、快速、廉价、非侵入性和可靠的工具，可用于识别2型糖尿病高危人群。本文通过对35-64岁人群中随机抽样，选取基线水平中没有抗糖尿病治疗的人群，随访观察10年并采用多元logistic回归模型系数对每个变量类别进行糖尿病风险评分，评估患病风险，从而更好针对患糖尿病风险高的个人采取干预策略与措施。

关键词：糖尿病； 高危人群； 风险评分；

2型糖尿病在全世界人群中的患病率在增加。其是许多非致死性并发症及死亡的主要危险因素，给患者、家人和医疗保健系统带来巨大的疾病负担。最近的一些研究表明，通过改变高危个体的生活方式可以有效地预防2型糖尿病。如今，公共卫生管理的主要目标是确定哪些人将从健康生活方式中获得益处。空腹血糖筛查已被用来或被提议作为一种工具来识别糖尿病高危个体或无症状糖尿病患者。关于空腹血糖筛查是否能充分检测，或者是否需要增加口服葡萄糖耐量试验来检测无症状糖尿病还存在一定的争议。测量空腹或餐后血糖是一种侵入性的操作，其成本高，耗时长。且血糖检测存在很大的随机性，只能获取受试者当前血糖水平的信息数据。然而，真正的一级预防应该是在高危人群处于正常血糖状态时对他们进行测评，并采取干预措施防止他们从正常血糖发展成糖耐量受损和明显症状的糖尿病。本研究的目的是开发一种简单、实用和信息丰富的评分系统，根据个体未来患2型糖尿病的风险评分来确定个体高危风险的特征。此外，我们还对横断面研究中无症状糖尿病的风险评分系统的有效性进行了检测。

一、研究设计和方法

从国家人口登记处随机抽取在1987年的样本，1992年抽取另一个独立样本(FINRISK研究)。样本包括6.6%的25-64岁的人口，并采用分层分析。从北卡雷利亚、库奥皮奥和芬兰西南部以及1992年的赫尔辛基-万塔地区选择了至少250名男女和间隔10岁年龄组的受试者。1987年调查的参与率为82%(n=4746人)，1992年调查的参与率为76%(n=4615人)。基线调查是从1987年1月-4月(模型开发数据)和1992年2月-5月(模型验证数据)进行的。受试者将会收到一份关于疾病史和健康行为的调查问卷以及一份临床检查邀请函的邮件，其中包括体重(穿着轻便的衣服)，身高(不穿鞋)和腰围(位于肋骨最低处和髂骨顶部中间)的测量。体重指数(BMI)是用体重(Kg)除以身高的平方(M²)计算出来的。

随访的观察终点是采用药物治疗糖尿病。所有数据是通过国家社会保险机构收集得到，还可以获得接受包括糖尿病在内的一些慢性疾病治疗的所有芬兰人的信息。受试者的年龄小于等于34岁以及基线资料调查时服用抗糖尿病药物的患者不会被纳入研究

用Logistic回归模型计算已知的糖尿病危险因素的系数。我们的目的是制作一个简易的风险评分模型，既可以应用于初级卫生保健，也可以个人使用。所以我们只将简易评估的参数纳入到模型中，而不需要任何实验室测试或其他需要特殊的临床测量。以随访期间确诊的药物治疗糖尿病为因变量，采用SAS软件的LOGISTIC程序进行Logistic回归分析。未考虑独立变量之间的交互作用，因为我们想要制作的糖尿病风险评分更易于使用。采用回归模型系数为每个变量的一个积分值，并将分数的总和作为糖尿病风险评估综合评分。在区分有无药物治疗糖尿病的受试者时，计算每个糖尿病风险评分水平95%的灵敏性和特异性。然后，绘制糖尿病危险评分的受试者-操作特征(ROC)曲线；在y轴上绘制灵敏度，在x轴上绘制假阳性率(1-特异度)。判别试验越准确，ROC曲线的上行部分越陡，曲线下面积(AUC)越高，最佳切割点为曲线的峰值。FREQ 趋势选项用于计算利率的趋势。

在1987年的调查中，为了解糖尿病的流行情况，要求受试者在检查之前禁食至少4小时。测定空腹血糖水平的血液样本来自45-64岁的受试者，然后进行2h口服葡萄糖耐量试验，2h后采集第二次血样，选取静脉全血，放入含草酸氟化物的试管中邮寄至中心实验室。采血后即刻用己糖激酶-葡萄糖-6磷酸脱氢酶法测定血糖水平。

在1992年的调查中，对45-64岁的人第一次调查后进行随访，然后再接受标准的口服葡萄糖耐量试验，并采集血样用于测定空腹和2h血糖水平。测试同样是在禁食后完成的。用肝素化和氟化试管采集血糖测定样品，并立即离心。血浆样本在同一天被邮寄到中心实验室用己糖激酶法测定葡萄糖浓度。

若受试者的禁食时间不足4小时，则不接受其血糖值测定结果。如果没有消耗葡萄糖溶液，或者太早或太晚采集5分钟负荷后血样，则不接受负荷后血糖值。在这种情况下，受试者只能根据较高的血糖值评定糖尿病风险。

根据世界卫生组织（WHO）1999年标准，如果未接受降糖治疗的受试者空腹血糖ge;7.0mmol或（和）空腹全血糖ge;6.1mmol或（和）2h餐后血糖ge;11.1mmol会被诊断为糖尿病。

二、结果

在1987年的基线调查中，4746名未接受抗糖尿病药物治疗的受试者中，有196人在10年的随访间患上了需药物治疗糖尿病。

1.模型开发

10年随访期间，药物治疗糖尿病的发病率为4.1%。且发病率随着年龄、BMI和腰围的增加而增加。基线调查问卷包括了几个关于血压的问题，结果显示，高血压与药物治疗糖尿病的发病率有着较高相关。血压服药史的问题因其是临床明显高血压的明确标志，被选入糖尿病风险评分，可以在不测量血压的情况下确定其评分情况。关于潜伏期糖尿病或糖尿病病史的问题（包括临界性血糖升高和妊娠期糖尿病，以及基线调查时仅采用饮食治疗的糖尿病），共有35名受试者告知其患有糖尿病，但从未接受过任何降糖药物治疗。在这些人中，有32人至少在基线调查时测量了空腹血糖水平；16人的血糖值被判定为糖尿病。在随访期间，根据登记数据，这些人中有21人开始使用降糖药物(其中15人的血糖水平在基线调查时被判定是糖尿病)。

表1显示了基于1987年调查随访的多变量Logistic回归模型。年龄、体重指数、腰围、抗高血压药物治疗和高血糖病史是未来药物治疗糖尿病统计学上有意义的独立预测因素。简明的模型只包括这些具有统计学意义的变量。完整的模式还包括体力活动、水果和蔬菜的消耗量。尽管这两个变量没有增加统计模型的预测力，但其被纳入到糖尿病风险评分中，以强调体力活动和饮食在预防糖尿病中的重要性。在多变量模型中，体重指数在25-30 kg/m²之间的变量不是一个有统计学意义的预测因子。但是其也被纳入最终的糖尿病风险评分中，因其是正常体重和肥胖之间的中间阶段，即使模型中有其他的危险因素，它对糖尿病风险的影响也很高(优势比2.53)。

在多变量模型中，性别为男性是药物治疗糖尿病发病风险的显著预测因子；在简明模型中的优势比OR为1.58(95%可信区间1.15~2.18)，在全模型中优势比为1.67(1.19~2.34)。此外，在模型中纳入或排除性别后，对其他自变量的系数只有非常小的影响。因此，我们没有将性别包括在最终的多变量模型和最终的糖尿病风险评分中。

共有4595名受试者有完整简明模型的基线数据，其中194人在随访期间发生了药物治疗的糖尿病。共有4435名受试者拥有完整模型的基线数据，其中182名受试者患上了药物治疗的糖尿病。糖尿病风险分值是使用全模型来计算的：对于系数=0.01-0.2，得1分；对于系数=0.21-0.8，得2分；对于系数=0.81-1.2，得3分；对于系数=1.21-2.2，得4分；对于系数＞2.2，得5分。每个变量最低得分为0。糖尿病风险总分以个体得分之和计算，范围从0到20。

2.模型验证

1992年调查的4615名受试者中，有67人在5年随访中患上了药物治疗的糖尿病。糖尿病风险评分可为每个拥有危险因素和完整基线信息的受试者计算。1987年和1992年的调查存在类似的数据，除蔬菜、水果的摄入量；如果总频率为＜33/月，则该个体被归入较低摄入量类别。1992年调查中只有15%的受试者属于这一低水平组别，而在1987年的调查中这一比例为52%，这可能反映了两次调查5年间蔬菜和水果摄入量的真实增长，也可能是由于偏倚差异所致。

基于1987年队列人群的糖尿病风险评分可以很好地预测药物治疗糖尿病发病风险。这一预测在1992年的队列中也同样有不错的效果。被选为药物治疗糖尿病风险增加的临界点，在1987年队列中的灵敏性为0.78，特异性为0.77,1992年队列中的灵敏性为0.81，特异性为0.76。阳性预测值，即糖尿病风险评分ge;9分的受试者，在随访期间发生药物治疗的糖尿病的概率，在1987年队列中为0.13,1992年队列为0.05。由于随访期较短，1992年队列中的总体糖尿病发病率较低。在表2中，两个队列的男性和女性被分为四个糖尿病风险评分类别。药物治疗糖尿病的发病率有明显升高趋势。在1987年，25%的男性和女性都属于最高的两个类别；在1992年的队列中，26%的男性和24%的女性被归入两个最高的类别。因此，糖尿病风险评分的分界点确定了人群的高危四分位数，确定了70%的药物治疗糖尿病病例评分界值。

我们还对识别空腹或2h血糖水平超过糖尿病阈值的受试者的糖尿病风险评分进行了横断面分析。1987年队列中的2525名受试者和1992年队列中的1976名受试者可根据口服葡萄糖耐量试验的结果进行分类，并拥有完整的糖尿病风险评分数据。1987年调查未确诊糖尿病粗患病率为3.5%，1992年调查未确诊糖尿病粗患病率为5.7%。ROC曲线表明糖尿病风险评分在横断面设置中也表现良好。糖尿病危险分值的灵敏度分别为0.77(95%CI为0.66~0.85)和0.76(0.67~0.83)，特异度分别为0.66(0.64~0.68)和0.68(0.66~0.70)，阳性预测值分别为0.07(0.06~0.09)和0.12(0.10~0.15)。1987年和1992年参与调查的受试者口服糖耐量试验的阴性预测值分别为0.99(0.98~0.99)和0.98(0.97~0.99)。

三、结论

最新研究表明，在糖耐量受损的高危人群中，通过生活方式干预可以预防2型糖尿病发病。因此，有一个强有力的论据支持对糖尿病风险偏高的受试者进行筛查。我们的研究独特之处在于，集中预测了未来药物治疗糖尿病的几个因素，这些因素已知与2型糖尿病的风险相关，且易用非侵入性方法测量，可以直接关注糖尿病的可改变危险因素。药物治疗的糖尿病在糖尿病风险分数较低的个体中发生的可能性很小。因此，这些人被排除在进一步的筛查中，如葡萄糖测试，从而避免造成假阴性结果的问题。在灵敏性和特异性相对最优处取到合适的临界点。我们的分析中包括了所有基线调查时没有接受抗糖尿病药物治疗的受试者。因此，只接受饮食治疗的糖尿病患者也被包括在随访中，观察终点是抗糖尿病的药物治疗。药物治疗的开始表明，在基线调查的水平上，只接受过饮食治疗的患者可能也出现了葡萄糖异常的情况。此方法减少了偏倚的可能性，因为在随访期间，不可能确定病例是否只是饮食治疗的病例。因此，我们也意识到，基于同样的危险因素来识别糖尿病，可能会引发医生进行血糖测试，从而遗漏了不太典型的病例的诊断。然而，糖尿病风险评分在横断面分析中同样出色的表现，减轻了这一担忧。我们没有排除基线调查中血糖水平高的人，因为我们假设在此阶段中未进行生化测试的情况下，进行糖尿病风险评分。正如我们在基线调查中有血糖值的子集中分析所显示，使用糖尿病风险评分作为主要筛查工具将有效地识别未被识别的糖尿病病人。大多数糖尿病病例会在随后的口服葡萄糖耐量试验中被诊断出来，而这些人的糖尿病风险分值往往比较高。糖尿病风险分值是从Logistic模型的系数中得出的，将其分为五类。一种更为精确的方法是对原始系数展开求和。但这些系数之和的分布范围很广，因此在临床上是不符合实际的。如果糖尿病风险评分被用作计算机化版本，则可以从系数公式中计算出任何风险因素组合的药物治疗糖尿病的估计概率。在表1中，我们显示了用于计算糖尿病风险评分的完整模型以及变量较少的简明模型的系数。我们还计算了排除那些在基线时报告他们接受饮食治疗的糖尿病的受试者的模型。也可以看到，高血糖病史相关系数由2.263降至1.860(优势比9.61~6.45)。

少数报告提出了筛查未确诊糖尿病的方法。在随访时间为8年的随访研究中，基线调查中BMI预测糖尿病以及空腹或2小时血糖；在该研究中，没有分析糖尿病的其他危险因素。在最近的一项后续研究中，斯特恩等人开发了两个模型来预测糖尿病发病率：一个临床模型包括年龄、性别、种族、空腹血糖、收缩压、高密度脂蛋白胆固醇、体重指数和糖尿病家族史；另一个完整模型还包括2小时餐后血糖、舒张压、总胆固醇和低密度脂蛋白以及甘油三酯。因此，他们的模型中包含了世卫组织会诊定义的大部分代谢综合征的参数。众所周知，有代谢综合征症状的人患2型糖尿病的风险更高。已报道的用于识别流行的、未诊断的糖尿病的预测模型的阳性预测值介于5.6%和10%之间。我们的糖尿病风险评分的表现，在1987年和1992年的横断面研究中，阳性预测值分别为7%和12%，且具有可比性。因此，尽管我们的方法是以偶发药物治疗糖尿病为结果来开发的，但在预测早期2型糖尿病方面也可能是准确的。当我们的糖尿病风险评分在将来应用于此类情况时，我们将证明这一点。

还有一些其他的风险因素，我们没有相关信息来证明，因此不能包括在糖尿病风险评分中。糖尿病家族史反映了疾病的遗传易感性，被认为是糖尿病风险增加的重要标志。遗传易感性对2型糖尿病的发生可能是必要的，但不是充分的。有了健康的生活方式，即使有糖尿病遗传易感性的人也可以避免患病。我们建议在这类

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