社區(qū)動態(tài)觀察支持下的糖尿病視網(wǎng)膜病變發(fā)病及預(yù)警研究.pdf

1、目的:
　　隨著糖尿病患病率的上升，糖尿病及其并發(fā)癥也隨之高發(fā)，利用流行病學(xué)原理和方法分析糖尿病視網(wǎng)膜病變的患病和發(fā)病情況對于糖尿病視網(wǎng)膜病變的防治具有重要的意義，目前國內(nèi)外關(guān)于糖尿病視網(wǎng)膜病變的患病率研究報告較多，但是國內(nèi)關(guān)于糖尿病視網(wǎng)膜病變的發(fā)病密度尚未見報告，因此本論文首先分析糖尿病性視網(wǎng)膜病變(diabetic retinopathy，DR)發(fā)病密度。由于糖尿病視網(wǎng)膜病變是成年人致盲的主要原因，早診早治對于糖尿病視網(wǎng)膜病變

2、的預(yù)后至關(guān)重要。在了解DR發(fā)病情況的基礎(chǔ)上，建立早期預(yù)警模型對于糖尿病視網(wǎng)膜病變疾病的早期發(fā)現(xiàn)具有重要意義，因此論文進(jìn)一步揭示糖尿病患者視網(wǎng)膜病變發(fā)生的相關(guān)危險因素，進(jìn)而借助BP(Back Propagation)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平臺，建立適合城市社區(qū)人群的視網(wǎng)膜病變預(yù)警模型。此外，糖尿病視網(wǎng)膜病變發(fā)病機(jī)制十分復(fù)雜，遺傳因素發(fā)揮著重要作用。本論文在社區(qū)流行病學(xué)調(diào)查的基礎(chǔ)上，初步探索性分析IL-8啟動子區(qū)-251T/A(rs4073)多態(tài)性與

3、中國漢族人群糖尿病視網(wǎng)膜病變疾病的相關(guān)性，探討基因多態(tài)性在糖尿病視網(wǎng)膜病變發(fā)病過程中的作用。
　　方法:
　　研究DR的發(fā)病密度是在建立前瞻性動態(tài)隊(duì)列的基礎(chǔ)上開展研究，2010年8月至2014年8月隨訪于沈陽市沈河區(qū)風(fēng)雨壇社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心的有健康檔案的2型糖尿病患者。所有患者都接受了生化檢驗(yàn)及全面的眼科檢查。利用壽命表法分析糖尿病視網(wǎng)膜病變發(fā)病密度。預(yù)警模型的建立和評價采用橫斷面研究方法分析沈陽市風(fēng)雨壇街道覆蓋社區(qū)中糖尿病視

4、網(wǎng)膜病變的患病情況，利用單因素Logistic回歸分析揭示視網(wǎng)膜病變發(fā)生的相關(guān)危險因素，進(jìn)而借助BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平臺，運(yùn)用MATALAB2010軟件建立適合城市社區(qū)人群的糖尿病視網(wǎng)膜病變預(yù)警模型，探討B(tài)P人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的有效性和實(shí)用性。以受試者工作特征曲線(ROC)下面積(AUC)，靈敏度、特異度等評價BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測糖尿病視網(wǎng)膜病變的效果。分析IL-8與DR的相關(guān)性采用病例-對照研究設(shè)計，共包含研究對象110例，其中病例組包括增

5、殖性糖尿病視網(wǎng)膜病變患者(proliferative diabetic retinopathy，PDR)30例，對照組包括正常對照人群(normal control，NC)25例，糖尿病患者(diabetes mellitus，DM)26例，非增殖性糖尿病視網(wǎng)膜病變患者(non-proliferativediabetic retinopathy，NPDR)29例，抽提所有研究對象基因組DNA，采用聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)—限制性片段長度多態(tài)性(p

6、olymerase chain reaction-the restrictionfragment length polymorphism，PCR-RFLP)技術(shù)，對IL-8基因(rs4073)多態(tài)性進(jìn)行分型。計算各位點(diǎn)等位基因及基因型頻率，并進(jìn)行Hardy-Weinberg平衡檢驗(yàn);比較各組等位基因頻率和基因型頻率(Dominant、Recessive和Additive模型)分布差異。
　　結(jié)果:
　　累計觀察動態(tài)隊(duì)列5年后

7、發(fā)現(xiàn)，2010年-2014年期間風(fēng)雨壇社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心糖尿病視網(wǎng)膜病變的發(fā)病密度為1.81(95％CI:1.32-2.29)/100人年。Cox風(fēng)險回歸顯示，男性(aHR:1.47，95％CI:1.21-1.62)，高血壓(aHR:1.49，95％CI：1.12-1.73)，糖尿病病程大于10年(aHR:2.28，95％CI：2.05-2.42)，未控制血糖(aHR:1.76，95％CI:1.41-2.01)，總膽固醇≥200 mg/d

8、L(aHR:1.54，95％CI:1.34-1.72)和糖化血紅蛋白≥7％(aHR:2.12，95％CI:1.87-2.32)是糖尿病視網(wǎng)膜病變發(fā)生的獨(dú)立危險因素。DR預(yù)警模型的建立是以2011年沈陽市風(fēng)雨壇社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心基于健康人群和糖尿病人群的調(diào)查數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，共調(diào)查了530例研究對象，其中DR51人，患病率為9.62％(95％CI:7.11-12.13％)。多變量Logistic回歸模型顯示，糖尿病病程(OR:1.11，95％CI

9、:1.06-1.16)，糖化血紅蛋白(OR:1.31，95％CI:1.11-1.55)是DR發(fā)生的獨(dú)立危險因素;經(jīng)過反復(fù)模擬和訓(xùn)練最終確定的糖尿病視網(wǎng)膜病變診斷的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為采用4-n-1結(jié)構(gòu)，即1個輸入層，4個輸入變量（糖尿病病程、糖化血紅蛋白、糖尿病家族史、腰臀比），1個隱含層，設(shè)置n個節(jié)點(diǎn)(1≤n≤13)，1個輸出層，設(shè)置1個節(jié)點(diǎn)（糖尿病視網(wǎng)膜病變患病與否）;以糖尿病病程、糖化血紅蛋白、糖尿病家族史、腰臀比為輸入變量擬合的B

10、P人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在糖尿病視網(wǎng)膜病變的預(yù)測中獲得比較理想效果，AUC為0.843(95％CI:0.782-0.904)，當(dāng)設(shè)置閾值為0.107時，即若擬合值大于0.107判定為有DR，小于等于0.107時判定為非DR，約登指數(shù)最大為0.550，此時靈敏度為72.5％，特異度82.5％，均高于傳統(tǒng)Logistic回歸和判別分析。IL-8(rs4073)多態(tài)性與DR的相關(guān)性分析結(jié)果顯示A等位基因在PDR組的構(gòu)成比顯著高于DM組(51.7％ vs

11、.25％，OR：3.21，95％CI:1.43-7.18，p＜0.05)，A等位基因在PDR組的構(gòu)成比同樣顯著高于Normal control組(51.7％ vs.30％，OR:2.49，95％CI:1.13-5.49，p＜0.05)。PDR組與DM組相比Additive模型(OR:8.43，95％CI:1.45-48.85,p＜0.05);Dominant模型(OR:3.75,95％CI:1.22-11.52,p＜0.05);Rece

12、ssive模型(OR:5.14，95％CI:1.00-26.52)。PDR與NC組相比Additive模型(OR:6.75，95％CI:1.14-36.79，p＜0.05);Recessive模型(OR:4.93，95％CI:0.95-25.47，p＜0.05)。校正年齡、性別、糖尿病病程因素后，PDR組與DM組相比Additive模型(OR:7.93，95％CI:1.25-37.15，p＜0.05);Dominant模型(OR:3.6

13、4，95％CI:1.33-12.53，p＜0.05);Recessive模型(OR:5.24，95％CI:1.16-24.57，p＜0.05);PDR與NC組相比Additive模型(OR:7.15，95％CI:1.24-39.89,p＜0.05);Dominant模型(OR:5.64,95％CI:1.12-10.79,p＜0.05);Recessive模型(OR:5.88,95％CI:1.05-29.67，p＜0.05);PDR與NP

14、DR組相比Additive模型(OR:4.37，95％CI:1.01-15.71，p＜0.05);Recessive模型(OR:3.68，95％CI:1.08-10.98，p＜0.05);可見校正以上因素后，與TT基因型相比，AA基因型可能增加增殖性糖尿病視網(wǎng)膜病變的發(fā)病風(fēng)險。
　　結(jié)論:
　　沈陽市風(fēng)雨壇地區(qū)糖尿病視網(wǎng)膜病變的發(fā)病密度低于相關(guān)研究報告的數(shù)據(jù)，對于城市社區(qū)男性伴有高血壓病史，病程較長且血糖控制不良的糖尿病患者