社區人群空腹血糖受損對估算腎小球濾過率的影響研究

劉林華，占錦峰，夏忠彬

隨著生活水平的提高和生活方式的改變，更多人常攝入高含糖量的食品且運動量不足，導致糖尿病前期患病率逐年增高。據2013年全國調查顯示，我國處于糖尿病前期的人群占人口總數的50.1%［1］。調查研究顯示，糖尿病前期的血糖升高增加了慢性腎臟病（CDK）發病風險［2-4］，但有關糖尿病前期血糖升高對腎臟功能直接影響的文獻報道不多，且常混雜多種影響因素。

CKD是一種常見的慢性病，人群患病率逐年增高，正逐步成為我國乃至全球的公共衛生問題［5］。估算腎小球濾過率（eGFR）是反映慢性腎臟病嚴重程度的量化指標之一，也是評價腎臟功能的“金標準”。影響eGFR的因素很多，如年齡、性別、尿酸［6］、體質指數（BMI）、血壓［7］、血脂等。本課題組通過對南昌大學第二附屬醫院體檢中心受試者采集數據，對影響eGFR多種因素進行匹配，分析空腹血糖（FPG）對eGFR直接影響。假定糖尿病前期血糖升高出現的CKD患病風險是由于FPG對eGFR直接影響導致的，探討FPG對eGFR直接影響將為FPG升高繼發CKD提供一種臨床推測。

1 對象和方法

1.1 研究對象 選取2020年1—12月于南昌大學第二附屬醫院體檢中心體檢且資料完整的受試者。納入標準：18歲以上資料完整受試者。排除標準：（1）既往病史中有高血壓、糖尿病、腎臟疾病、嚴重心腦血管疾病、癌癥、移植等；（2）此次檢測中出現以下三者之一：血壓≥140/90 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa）、FPG≥7.0 mmol/L 、腎功能不全包括eGFR≤60 ml·min-1·（1.73 m2）-1，和/或尿常規尿蛋白陽性。本研究通過南昌大學第二附屬醫院倫理委員會審查，批號〔研臨審【2019】第（107）號〕。

1.2 研究方法

1.2.1 數據測量 體檢者填寫調查問卷，經有經驗的醫生詳細詢問病史。血壓采用歐姆龍電子血壓計〔歐姆龍（大連）有限公司，HBP-9021〕測量，體檢者靜坐至少5 min后測量血壓，血壓測量時受試者前臂袖筒和心臟位于同一水平面，連續測量3次、期間至少間隔1 min，取三次測量的平均值。采用歐姆龍體重身高測量儀（北京歐姆龍有限公司，HNH-318）測量身高、體質量。BMI=體質量（kg）/身高（m2）。

1.2.2 實驗室檢查 體檢者晚餐后禁食8～10 h，次日清晨空腹采集靜脈血。檢測指標包括血清總膽固醇、三酰甘油（TG）、低密度脂蛋白膽固醇、尿酸、FPG等。尿液分析采用清晨中段尿。

1.2.3 分組和匹配后分組 采用美國糖尿病協會（ADA）標準［8］：FPG為5.6～7.0 mmol/L表明受試者血糖水平升高； FPG 為3.9～5.6 mmol/L表明受試者血糖水平正常。將受試者分為FPG正常組和FPG升高組，比較兩組血壓水平、FPG、eGFR、BMI、血脂、尿酸。為消除多種影響因子對研究結果影響，采用個案控制匹配進行變量控制1∶1匹配。變量浮動允許范圍：尿酸±10.0 mmol/L 、總膽固醇±1.0 mmol/L、年齡±5歲、BMI±1.0、性別相同、平均動脈壓±5 mm Hg。為明確FPG對eGFR影響，分別在全人群內部（包括FPG正常組、FPG升高組）、匹配后人群內部（包括FPG正常組、FPG升高組）進行FPG與eGFR之間的相關性分析。

1.2.4 eGFR計算 依據腎臟病膳食改良試驗（MDRD）簡 化 公 式［9］計 算 eGFR， 血 肌 酐 單 位 為 mg/dl，年齡單位為歲，慢性腎臟病為eGFR<60 ml·min-1·（1.73 m2）-1。

1.3 統計學方法 運用SPSS 20.0統計軟件進行數據分析。正態分布計量資料以（±s）表示，兩組間比較采用獨立樣本t檢驗；非正態分布計量資料采用M（P25，P75）表示，兩組間比較采用Mann-Whitney U秩和檢驗；計數資料以相對數表示，兩組間比較采用χ2檢驗；非正態分布計量資料采用Spearman秩相關檢驗，以P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 受試者基線特征 入選研究對象共28 601例，年齡18～90歲。其中FPG正常組25 539例、FPG升高組3 062例。兩組年齡、尿酸、eGFR、血清總膽固醇、低密度脂蛋白膽固醇、TG、血壓、BMI比較，差異有統計學意義（P<0.05），見表1。

表1 匹配前FPG正常組與FPG升高組人群基線特征比較Table 1 Comparison of general information between the two groups of subjects

2.2 匹配后兩組基線特征和eGFR的比較 采用個案控制匹配方法（case-control-matching），兩組按1∶1匹配后，成功匹配2 346對病例。結果顯示：經匹配后兩組年齡、尿酸、TG、MAP、BMI比較，差異無統計學意義（P>0.05），FPG、eGFR比較，差異有統計學意義（P<0.05），提示兩組間混雜變量匹配成功、混雜因素影響得以消除。比較消除干擾因素后兩組的eGFR，結果顯示FPG升高組高于FPG正常組（P<0.05），見表2。

表2 匹配后FPG正常組與FPG升高組eGFR的比較Table 2 Differences in estimated glomerular filtration rate between subjects with normal and elevated fasting plasma glucose at post-matching

兩組間eGFR頻數分布差異有統計學意義（χ2=17.158，P<0.05）。結果顯示eGFR值在60～100 mmol/L之間時，FPG正常組頻數更多；eGFR在100～140 mmol/L之間時，FPG升高組頻數更多，在140 mmol/L以上兩組頻數相差不大，見表3。

表3 匹配后FPG正常組與FPG升高組eGFR分布〔n（%）〕Table 3 Frequency distribution of eGFR in subjects with normal and elevated fasting plasma glucose

2.3 FPG和eGFR相關性分析 結果顯示，在全人群中FPG和eGFR呈負相關（rs=-0.047，P<0.05），而數據匹配后人群中FPG和eGFR呈正相關（rs=0.065，P<0.05）；匹配后人群中FPG升高組相關系數進一步升高（rs=0.127，P<0.05），見表4。

表4 FPG和eGFR相關性分析Table 4 Correlation analysis between FPG and eGFR before and after matching

3 討論

CKD是一種常見的慢性病，患者患病率逐年增高，正逐步成為我國乃至全球的公共衛生問題［5］。腎小球濾過率（GFR）是評價腎功能的金指標。鑒于采用核素成像測定GFR繁雜性，因此便捷實用的eGFR受到青睞。本研究采用依據腎臟病膳食改良試驗MDRD簡化公式計算eGFR值。

引起eGFR變化的因素很多，包括尿酸、血壓、血糖、血脂、年齡、性別等。隨著年齡增長，eGFR降低；女性一般較男性低［10］；高尿酸血癥者較尿酸正常人群eGFR水平低［6］。這些因素的混雜，可能是導致研究結果差異的原因。本研究采用個案匹配控制分析，匹配后經檢驗兩組間尿酸、血脂、年齡、性別、血壓等均無顯著差異，提示匹配成功，有效消除組間混雜變量影響。

CKD根據eGFR分為1～5期，1期可以出現eGFR正 常 或 升 高［11］。eGFR<60 ml·min-1·（1.73 m2）-1為CKD 3期。既往多采用縱向研究，集中在糖尿病前期血糖升高增加CKD風險［2-4］，但血糖升高對eGFR直接影響研究較少。本研究控制混雜變量前，FPG升高組eGFR較FPG正常組低；可能原因與兩組間年齡、性別、血壓、尿酸、血脂等不匹配相關。多個混雜變量成功匹配后，FPG升高組eGFR較FPG正常組升高。FPG和eGFR相關性分析顯示，在全人群兩者呈弱負相關；但當調整影響因子，兩者呈弱正相關，進一步印證了FPG升高增加了eGFR水平。在匹配人群的FPG升高亞組中，較之FPG正常亞組，FPG與eGFR相關系數進一步增大，提示FPG升高對eGFR影響增大。理論上，血糖異常升高引起近曲小管鈉-糖-氯重吸收增加、管-球反饋增加GFR，同時NO產生增加觸發GFR增加［12］。該理論支持本研究結果。

FPG異常升高時出現的這種eGFR升高，也符合慢性腎損傷初期一般變化規律。腎小球高濾過狀態是慢性腎臟損傷啟動方式之一。既往研究已經證實，糖尿病前期血糖升高是高濾過狀態危險因素，增加了高濾過狀態風險［13-14］。但在發展為高濾過狀態的過程中，eGFR是否存在一個逐步累積增加的過程尚未可知。

FPG升高出現的eGFR輕微升高意義尚不明確，是生理抑或病理意義尚不清楚，但非常明確的是血糖升高增加了CKD風險，是否eGFR升高是連接高濾過狀態繼而出現CKD因果關系尚不明確。本研究數據來源于日常正常體檢人群，血糖數據主要是FPG，而診斷糖尿病前期的糖化血紅蛋白、餐后2 h血糖未做分析，因此需要進一步完善。

綜上所述，本研究通過對混雜因素匹配后研究FPG與eGFR關系，證實FPG升高引起eGFR升高；為糖尿病前期FPG損傷出現的慢性腎功能不全提供一種臨床推斷。

作者貢獻：劉林華負責試驗設計并完成寫作及修改，并對文章整體負責；夏忠彬負責數據統計；占錦峰負責數據采集。

本文無利益沖突。