中老年人群2型糖尿病危險因素識別和發(fā)生風險預測模型建立.pdf

1、糖尿病是由環(huán)境因素、遺傳因素及其交互作用引起的多因素復雜性疾病，目前已經成為世界性的嚴重公共衛(wèi)生問題。2015年全球約有4.15億糖尿病患者，而中國已成為糖尿病患者最多的國家，成人患者約有1億960萬，衛(wèi)生支出約為510億美元。糖尿病的流行，給中國造成了沉重的醫(yī)療和經濟負擔，而糖尿病患者中，大約90％的比例為2型糖尿病。此外，糖尿病和長期慢性高血糖還會導致血管并發(fā)癥、糖尿病腎病、眼底病變、神經系統(tǒng)損傷等，嚴重危害人們的生命健康。

2、　　隨著經濟水平的快速提高和城市化進程的不斷加快，人口老齡化問題日益加劇。中老年人群由于生理原因更容易受到包括糖尿病及其并發(fā)癥在內的多種慢性疾病的影響。因此，做好中老年人群糖尿病預防和治療工作，提高中老年人群身體素質和生活質量是十分重要的。
　　為降低糖尿病的患病率和發(fā)病率，更好地進行糖尿病的預防和治療工作，有針對性地建立糖尿病發(fā)生風險預測模型，篩選高危人群就顯得尤為重要。目前基于不同人群建立了不同的糖尿病風險評分模型。除了年齡、

3、肥胖、高血壓、吸煙、飲食和體力活動等傳統(tǒng)危險因素，這些模型包含的預測因素不盡相同。但是，由于種族異質性，若直接將這些模型應用到其他人群中，預測效力將大大降低。這也是基于高加索人群數據建立的預測模型應用在亞洲人群后預測效力并不理想的主要原因。盡管已有在中國人群中建立的糖尿病預測模型，但針對中老年人群的預測模型很少，且其中大多數預測模型都是建立在橫斷面研究的基礎上，預測效力并不理想。此外，糖尿病的危險因素眾多，識別新的糖尿病危險因素，基于前

4、瞻性隊列研究建立針對中老年人群的2型糖尿病發(fā)生風險預測模型十分必要。
　　為了解決上述問題，本研究以東風—同濟隊列2008年基線資料為基礎，根據2013年第一次隨訪得到的指標變化及疾病結局，試圖識別糖尿病新的危險因素并建立糖尿病風險預測模型。通過對夜間睡眠及午睡與2型糖尿病發(fā)生風險的前瞻性分析以及對幽門螺旋桿菌與2型糖尿病患病關聯的橫斷面研究來識別糖尿病新的危險因素；建立一個針對中老年人群的以傳統(tǒng)危險因素為基礎的2型糖尿病發(fā)生風險

5、預測模型；在模型中加入睡眠時間和幽門螺旋桿菌感染狀態(tài)，分析這些因素是否可以改善預測模型的效力。本研究的主要內容分為如下三部分：
　　第一部分 夜間睡眠及午睡時長與2型糖尿病發(fā)病關聯—前瞻性研究
　　目的：研究夜間睡眠時長及午睡時長與2型糖尿病的發(fā)生是否存在關聯，為進一步探索糖尿病的危險因素、做好糖尿病的預防工作提供科學依據。
　　方法：選擇東風—同濟隊列2008年基線人群中完成2013年第一次隨訪并且調查問卷資料和生化

6、檢測指標齊全的25,978人,排除基線患有糖尿病、自報冠心病、中風和腫瘤的對象共9,579人，最終納入16,399名研究對象進行2型糖尿病發(fā)病的前瞻性分析。2013年隨訪問卷與基線問卷相似，血樣采集、血糖、血脂等指標檢測也與08年方法相同。2型糖尿病患者和新發(fā)病例被定義為：基線或隨訪期間空腹血糖≥7.0mmo l/L，和/或使用降糖藥物，和/或在隨訪期內自報患有被醫(yī)生診斷的糖尿病。采用Cox比例風險模型計算2型糖尿病的風險比（hazar

7、d ratio,HR）和95%置信區(qū)間（confidence interval,CI）。
　　結果：本研究在東風—同濟隊列平均4.5年的隨訪期內總共觀察到1,123例2型糖尿病新發(fā)病例。在夜間睡眠方面，與睡眠7~8小時的研究對象相比，睡眠≥10小時的研究對象發(fā)生2型糖尿病的風險比為1.42(95%CI,1.08-1.87;P quadratic trend=0.013)。與不午睡的研究對象相比，午睡>90分鐘的研究對象發(fā)生2型糖尿

8、病的風險比為1.28(95%CI，1.03-1.59;P quadratic trend=0.002)。此外，與夜間睡眠7~8小時并且不午睡的研究對象相比，夜間睡眠≥10小時并且午睡>1小時的研究對象具有較高的2型糖尿病的發(fā)生風險（HR=1.72,95%CI,1.03-2.85;P=0.037）。
　　結論：本次前瞻性隊列研究發(fā)現較長的夜間睡眠時長和午睡時長可以單獨并協同增加中國中老年人群2型糖尿病的發(fā)生風險。
　　第二部分

9、 幽門螺旋桿菌與2型糖尿病的關聯研究—橫斷面研究
　　目的：在中國中老年人群中探討幽門螺旋桿菌與2型糖尿病的關系，為進一步探索糖尿病的危險因素、做好糖尿病的預防工作提供科學依據。
　　方法：選擇東風—同濟隊列2013年第一次隨訪人群中14C和空腹血糖檢測有效、生化指標檢測和生活方式調查問卷資料齊全的共30,810人分析幽門螺旋桿菌與2型糖尿病的關聯。采用問卷調查收集研究對象人口學資料、疾病史、家族史、生活習慣等信息。采用14

10、C尿素氮呼氣試驗檢測幽門螺旋桿菌；采用全自動生化儀檢測血糖、血脂等。2型糖尿病患者被定義為：空腹血糖≥7.0mmo l/L，和/或使用降糖藥物，和/或自報患有被醫(yī)生診斷的糖尿病。采用二元Logistic回歸模型分析研究對象罹患2型糖尿病風險。
　　結果：總研究人群的幽門螺旋桿菌感染率為49.6%，感染幽門螺旋桿菌的研究對象的糖尿病患病率顯著高于未感染的研究對象（21.3%vs.20.2%,P=0.026），糖尿病患者的幽門螺旋桿菌

11、感染率顯著高于非糖尿病患者（50.9%vs.49.3%,P=0.026）。在校正了年齡、性別、BMI、吸煙、飲酒、糖尿病家族史、運動當量、抗生素使用后，感染幽門螺旋桿菌的研究對象相對于未感染的研究對象2型糖尿病的比值比（Odd ratio,OR）和95%CI為1.08（1.02-1.14），P=0.008；在糖尿病診斷標準中加入糖化血紅蛋白（HbA1c）≥6.5%后，與未感染幽門螺旋桿菌的研究對象相比，幽門螺旋桿菌感染者仍具有較高的2型

12、糖尿病比值比（OR=1.07,95%CI,1.01-1.14;P=0.022）。
　　結論：本次在中國中老年人群中進行的幽門螺旋桿菌與2型糖尿病患病的關聯研究發(fā)現幽門螺旋桿菌與2型糖尿病存在關聯。由于橫斷面研究的局限性，幽門螺旋桿菌與2型糖尿病發(fā)生風險是否存在因果關聯還需要前瞻性研究提供深入證據。
　　第三部分 2型糖尿病發(fā)生風險預測模型建立
　　目的：在中國中老年人群中建立一個2型糖尿病發(fā)生風險預測模型。在模型中加入

13、前面兩部分識別的糖尿病危險因素睡眠時間和幽門螺旋桿菌感染狀態(tài)，分析新危險因素的加入是否可以改善模型的預測效力。
　　方法：本研究基于東風—同濟隊列2008年的基線研究對象，排除基線患有糖尿病和相關數據缺失的人群。采用問卷調查收集研究對象的人口學資料、疾病史、家族史、生活習慣等信息。采用全自動生化儀檢測血糖、血脂等。2型糖尿病基線患者和新發(fā)病例被定義為：基線或隨訪期間內空腹血糖≥7.0mmo l/L，和/或使用降糖藥物，和/或自報患

14、有被醫(yī)生診斷的糖尿病。隨訪期間共觀察到新發(fā)糖尿病1,390例。傳統(tǒng)危險因素被納入多因素Logistic回歸模型中并得出每個危險因素對應的β系數。另外，為了探討幽門螺旋桿菌的加入是否可以改善模型預測效力，本研究在2013年橫斷面研究基礎上將6,732名糖尿病患者作為病例，按照年齡、性別匹配6,732名對照進行病例對照研究。
　　結果：本研究建立的2型糖尿病發(fā)生風險評分模型包括的危險因素有BMI、腰圍、空腹血糖、高血壓、高血脂、吸煙，

15、和糖尿病家族史。模型的評分范圍從0至40分。評分模型的ROC曲線下面積AUC為0.749（95%CI:0.735-0.762）；截斷值為17，對應靈敏度和特異度分別為67.7%和71.5%。將以上傳統(tǒng)危險因素作為預測變量的預測模型具有較高的預測效力（AUC=0.763,95%CI:0.749-0.776）。將夜間睡眠和午睡納入模型后，模型的預測效力并未出現顯著改變。病例—對照研究中，在包括年齡、性別、BMI、吸煙、飲酒、糖尿病家族史、高