上海市2型糖尿病患者血糖控制的影响因素分析

[目的]评价上海市2型糖尿病患者血糖控制情况,了解血糖控制的影响因素。[方法]采用随机抽样方法,在210个社区抽取2型糖尿病患者1710人,开展问卷调查和体格检查,得到有效问卷1624份。分别依据美国糖尿病协会(ADA)和中华医学会糖尿病学分会(CDS)标准评估2型糖尿病患者的血糖、血压和血脂的控制情况。根据ADA的血糖控制目标[糖化血红蛋白(HbA1c)<7%],将被调查者分为血糖控制组和血糖控制不良组,运用多因素非条件Logistic回归分析,探讨血糖控制的影响因素。[结果]1624例2型糖尿病患者的HbA1c平均值为7.5%。根据CDS的控制目标,27.9%的患者HbA1c达标(<6.5%),5.1%的患者HbA1c、血压(Bp)和低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)(HbA1c<6.5%,BP<130/80mmHg,LDL-C<2.5mmol/L)均达标。根据ADA控制目标,43.6%的患者HbA1c达标(<7.0%),9.9%的患者三者(HbA1c<7.0%,BP<130/80mmHg,LDL-C<2.6mmol/L)均达标。多因素Logistic回归分析结果显示,影响血糖控制效果的因素有年龄小、病程长、居住地为郊区、不控制饮食及腰臀比(WHR)大。[结论]目前上海市2型糖尿病血糖控制达标率较低,血糖控制受多种因素影响。

两种糖尿病筛查模型在社区应用的比较与评估

[目的]探索适合社区居民糖尿病筛查经济且高效的方法。[方法]在2007年上海市闵行区社区40岁以上无糖尿病史人群流行病学调查资料的基础上,建立危险因素评分模型及BP人工神经网络模型,并比较两者的筛查效度和效益。训练组(1970人)用于危险因素评分模型及BP人工神经网络模型的建立;测试组(1977人)用于验证两种模型筛查的真实性和可靠性,并对两种模型的效率和效益进行比较。[结果]当以危险因素的累计分值<27作为判别阈值时,危险因素评分模型的灵敏度为63.64%,特异度为72.28%;当以网络输出值为≥0.16作为判别阈值时,BP人工神经网络2型糖尿病(T2DM)模型的灵敏度为71.82%,特异度为63.60%。危险因素评分模型发现每例T2DM或糖调节受损(IGR)患者的花费为24.29元人民币;BP人工神经网络模型为27.04元人民币。[结论]两种筛查方法在筛查效度上差异不大;在效益上,BP人工神经网络模型发现1例T2DM或IGR患者的成本比危险因素评分模型增加了11.32%;且危险因素评分模型更易于操作,适合在基层日常应用。