人体测量指标对糖尿病前期的预测作用分析

目的探讨人体测量指标对糖尿病前期的预测作用。方法为横断面研究。自2020年6月至2021年4月招募18~70岁糖尿病高风险人群及中国医科大学附属第一医院体检中心健康人群共239例作为研究对象。收集所有研究对象的性别、年龄、身高、体重、收缩压、舒张压、心率等资料, 行口服葡萄糖耐量试验(OGTT), 检测胰岛功能及糖化血红蛋白(HbA1c)。计算人体测量指标, 包括腹部容积指数(AVI)、身体圆度指数(BRI)、身体肥胖指数(BAI)、锥度指数(C-index)、体型指数(ABSI)、身体肥胖估计量(CUN-BAE)及稳态模型评估胰岛素抵抗指数(HOMA-IR)等。依据OGTT检测结果将研究对象分为糖耐量正常(NGT)组和糖尿病前期组, 使用秩和检验及χ2检验比较两组间基线资料及人体测量指标的差异, 采用Spearman相关分析法分析HbA1c、HOMA-IR与人体测量指标的相关性, 采用受试者工作特征(ROC)曲线分析人体测量指标对糖尿病前期的预测作用。利用logistic回归分析法分析糖尿病前期的影响因素。结果 NGT组119例(其中体检中心健康人群46例), 糖尿病前期组120例。两组间AVI、BRI、BAI、C-index、ABSI、CUN-BAE差异均有统计学意义(P<0.05), 且均与HbA1c和HOMA-IR均呈正相关(P<0.05)。ROC曲线分析显示, BRI以3.698为界值, ROC曲线下面积最大为0.710。单因素logistic回归分析结果显示, 校正年龄、性别、收缩压、舒张压、心率后, BRI、BAI、C-index为糖尿病前期的影响因素(OR值分别为4.408、2.915和4.540, 均P<0.05)。多因素逐步logistic回归分析结果显示, 校正年龄、性别、收缩压、舒张压、心率后, AVI、BAI、ABSI对糖尿病前期的影响作用最大(OR值分别为2.925、2.713、2.222, 均P<0.05)。AVI、BAI、ABSI联合应用预测糖尿病前期的ROC曲线下面积最大为0.735。结论 BRI、C-index对糖尿病前期预测作用较好, 但不能作为预测糖尿病前期的独立指标, AVI、BAI、ABSI联合应用预测糖尿病前期的效果较好。