1小时血糖:预测未来糖尿病发病风险
在OGTT化验单中,除了空腹和2小时血糖,往往还有30分钟、60分钟和180分钟血糖。其中,由于2小时血糖变化与糖尿病视网膜病变等并发症发生密切相关,它在诊断糖尿病中的地位已经确立,这一点毋庸置疑。
目前,糖尿病前期的诊断标准依旧使用的是2小时血糖,它是否是最合适的呢?
所谓“最合适”,是指该诊断标准应该能准确预测糖尿病的发生,甚至与未来的各项并发症发病率相关。而事实上,空腹和2小时血糖预测长期糖尿病发病风险并不完美。
2008年发表在DiabetesCare的一项研究[1]提示我们,按照目前诊断标准,30%-40%的糖尿病患者基线时是糖耐量正常(NGT),而20年内糖耐量异常(IGT)的患者转变为糖尿病的概率仅为50%。这说明还存在空腹及2小时血糖之外发生糖尿病的风险因素。因此,目前糖尿病前期的诊断标准更多是“约定俗成”,还有待完善。
那么,有什么更好的糖尿病前期诊断标准吗?
2009年,同样发表在DiabetesCare的Botnia研究[2]试图解决这个问题:
该研究发现,基线为NGT、空腹血糖受损IFG、IGT、和IFG/IGT这4组人群7-8年后糖尿病发病率依次上升,从2.4%到13.5%。
当加上OGTT基线上的另一点——1小时血糖155mg/dL即8.6mmol/L为切点后发现,正常糖耐量但1小时血糖>155mg/dL的,7-8年后糖尿病发生率由2.4%上升到8.5%,糖耐量异常人群但1小时血糖<155mg/dL的,7-8年糖尿病发生率由5.1%下降至1.8%。
随后,这8组人群又根据是否合并代谢综合征进行划分,正常糖耐量、1小时血糖>155mg/dL,合并代谢综合征的人群糖尿病发病率进一步上升至14.3%,而糖耐量异常,1小时血糖<155mg/dL,无代谢综合征的糖尿病发病率下降至0.8%,接近于0%。
该研究也指出,用动态血糖监测过程中的不同曲线下面积(ROC)预测未来糖尿病发生的作用大小时,1小时血糖的作用度最高,甚至高于2小时血糖、空腹血糖等。
既往研究发现,1小时血糖与β细胞功能和胰岛素抵抗指数的相关性比2小时更高,1小时血糖更能反映第一时相和第二时相的胰岛素分泌,尤其是第一时相胰岛素分泌,因而具有较好的预测价值。
小结
面对糖尿病前期患者,可以通过1小时血糖水平(155mg/dL为切点)及是否有代谢综合征等细分患者,判断患者的糖尿病风险。
在OGTT所有点血糖中,1小时血糖对未来糖尿病的发生预测作用最大。
OGTT1小时血糖<155mg/dL有较好的阴性预测率。
2血糖波动次数:反映β细胞功能
我们偶尔会看到1小时血糖低于2小时血糖的情况,甚至会被患者投诉“做错化验”。实际上,这种情况很可能是正常现象,并非贴错管子。
2011年某研究[3]选取正常人群做OGTT实验,0-3小时每半小时测1次,共7个点血糖数据。随后,根据血糖值在OGTT试验中的波动次数将血糖曲线分为:单相(先升高后下降)、双相(先升高后下降再升高)、3相和4-5相。结果发现:
双相、3相、4-5相的人群总和约占50%,也就是说一半人群的血糖并非单纯先升后降。
血糖波动次数越大,糖代谢状态越好,β细胞功能也越强,对胰岛素的敏感性也越强。在双相曲线中,未来发生糖尿病和糖耐量受损人群几乎占50%,而4-5相曲线中100%未来随访中血糖正常。
2012年DiabetesCare的研究[4]则对正常人进行0-2小时OGTT试验(每半小时测一次),发现其中约1/3为双相曲线(标准为4.5mg/dL),且年轻人中双相比例更高(平均年龄15-16岁),验证双相曲线人群β细胞功能更强。
有些医生可能会疑问,为何在实际工作中,我们见到的双相甚至3相的患者很少呢?那是因为大部分时候做OGTT的患者都已经发生了β细胞功能受损,以单相曲线为主。因此,如果下次碰到1小时血糖低于2小时血糖,可以自信地告诉患者,这是β细胞功能良好的证明。
小结
血糖波动次数越多,说明β细胞功能越好,这可能与胰岛β细胞脉冲式分泌是否完好有关。
3血糖回到基线的时间:同样反映β细胞功能
OGTT曲线中,血糖回到基线的时间是否也能反映β细胞功能,从而预测糖尿病发生风险呢?
答案是肯定的。在2006年的一项糖代谢正常人群OGTT研究[5]中,研究者按血糖回到基线的时间将人群分为4组,发现血糖回到基线时间越早(如I组,在30分钟血糖甚至低于基线),胰岛素敏感性和β细胞功能更好,即使这4组人群2小时血糖差别不明显。对这些人群做随访发现,回到基线时间越早,8年内糖尿病发病率越低(I组0%,II组0.9%,III组3.2%,IV组6.4%)。
小结
血糖越早回到基线,β细胞功能越好,未来发展为糖尿病的风险越低。
《医学界》小编将张教授讲授的以上内容总结为一句话:
OGTT曲线除了用空腹血糖和2小时血糖诊断糖尿病,还可以根据1小时血糖、曲线波动次数、回到基线时间来分析患者的β细胞功能,预测未来糖尿病发生率。
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