作者：张前 北京大学人民医院

为了探索高血压患者不同指标识别血糖异常的适宜切点值，对2013年入组的102例受试者5年后再召回进行了横断面研究。测定患者口服葡萄糖耐量试验（OGTT）,空腹、OGTT中２h血糖 和HbA1c（糖化血红蛋白）水平。利用Pearson相关分析对体质量指数（BMI）、腰臀比（WHR）、腰围身高比（WHtR）、体脂率、周次均运动时间与血糖指标，包括空腹血糖（FPG）、OGTT中2 h血糖（2hPG）、糖化血红蛋白（HbA1c）进行分析。
1.统计学方法：采用SPSS25.0软件进行统计学分析。计量资料采用均数±标准差（x±s）表示，两组间比较采用t检验，计数资料采用频数和构成比描述，两组间比较采用 χ2检验。绘制BMI、腰臀比（waist to hip ratio，WHR）、腰围身高比（waist to height ratio，WHtR）、体脂率（Body fat rate）、周次均运动时间（Number of sports per week）诊断 Pre-DM/DM 的受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic，ROC）并计算相应曲线下面积（area under ROC，AUROC），分别计算BMI、腰臀比（waist to hip ratio，WHR）、腰围身高比（waist to height ratio，WHtR）、体脂率（Body fat rate）、周次均运动时间（Number of sports per week）切点诊断 DM 和血糖异常的敏感性、特异性和约登指数，根据敏感性、特异性和约登指数得出相应的最优切点。定义约登指数 （Youden Index，YI= 敏感性 + 特异性 -1）最大。P＜0.05为差异有统计学意义。绘制决策曲线分析法（Decision Curve Analysis，DCA）评价五项指标对识别血糖异常的效用度。
２ 结果
2.1研究对象基本特征
本研究共入选无糖代谢异常病史的高血压患者114例，有11例因资料不完善退组。有效数据共103例（男53、女50），平均年龄为63.79±12.56岁。男性与女性一般特征差异无统计学意义，见表１。其中血糖异常检出率：总人群：79.41%，男性占：88.46%，女性占：70.00%。

注：HDL-C：高密度脂蛋白胆固醇；LDL—C：低密度脂蛋白胆固醇。计量资料以（x±s）表示。

2.2 体质量指数（body mass index，BMI）、腰臀比（waist to hip ratio，WHR）、腰围身高比（waist to height ratio，WHtR）、体脂率（Body fat rate）、周次均运动时间（Number of sports per week）与血糖指标的相关性如表2。结果显示，体质量指数（body mass index，BMI）、腰臀比（waist to hip ratio，WHR）、腰围身高比（waist to height ratio，WHtR）、体脂率（Body fat rate）均与血糖指标呈正相关（r=0.140～0.748，P＜0.05），而周次均运动时间（Number of sports per week）与血糖指标呈负相关（r=-0.162～-0.920，P＜0.05）。而其中，男性与女性表现不同，女性在腰臀比与3项血糖指标的正相关性上及体脂率与空腹血糖和OGTT2小时血糖的正相关性上显著性更强。同样女性在周次运动时间与3项血糖指标的负相关性上显著性更强。

BMI：体质量指数（body mass index），WHR：腰臀比（waist to hip ratio），WHtR：腰围身高比（waist to height ratio），Body fat rate：体脂率，Number of sports per week：周次均运动时间。
**：P＜0.01，*:P＜0.05。
a:不同性别组间比较：aP＜0.05。

2.3 五项指标在高血压患者在识别血糖异常（糖尿病和糖尿病前期）的受试者工作特征（ROC）曲线评价。其中BMI 用于诊断血糖异常的 AUROC 男性 >女性 （P <0.05），男性以BMI诊断血糖异常的准确性较高（AUROC＞0.7），但女性受试者及受试者整体评价诊断准确性均较低（AUROC<0.7）。除此之外，腰臀比、腰围身高比、体脂率、周次均运动时间用于诊断血糖异常的准确性均较高（AUROC＞0.7），但各指标组间比较比较差异无统计学意义（P＞0.05）。且男女性别组间比较差异无统计学意义（P＞0.05）。详见表3、图1、图2。

图1.女性五项指标识别血糖异常的ROC曲线

图2.男性五项指标识别血糖异常的ROC曲线

参考文献：
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