论著 尿微量清蛋白对不同糖代谢状态人群脑卒中发生风险的研究 周洪仿, 万沁 * 摘要 目的探讨在不同糖代谢人群中, 尿微量清蛋白 (MAU) 对其脑卒中发生风险的影响, 为不同糖代谢状态

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1 论著 尿微量清蛋白对不同糖代谢状态人群脑卒中发生风险的研究 周洪仿, 万沁 * 摘要 目的探讨在不同糖代谢人群中, 尿微量清蛋白 (MAU) 对其脑卒中发生风险的影响, 为不同糖代谢状态人群脑卒中的预防提供参考依据 方法选取 2011 年 4 11 月参加由中华医学会内分泌分会发起的 中国 2 型糖尿病患者肿瘤发生风险的流行病学研究 (REACTION 研究 ) 中四川泸州部分地区 40 岁以上基线人群为研究对象, 共 例 收集研究对象的一般资料 ( 性别 年龄 BMI 糖尿病家族史 吸烟史 心血管疾病史) 相关实验室检查结果 总胆固醇 (TC) 三酰甘油(TG) 高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C) 低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C) 空腹血糖 (FPG) 糖化血红蛋白(HbA 1c ) MAU 并依据研究对象糖代谢状况分为糖代谢正常(NGT) 人群 糖尿病前期 (IGR) 人群 糖尿病人群 根据研究对象是否合并 MAU 升高分为 NGT+MAU 正常组 (A 组 ) IGR+MAU 正常组 (B 组 ) 糖尿病 +MAU 正常组 (C 组 ) NGT+MAU 升高组 (D 组 ) IGR+MAU 升高组 (E 组 ) 糖尿病 +MAU 升高组 (F 组 ) 于 2016 年 4 6 月随访研究对象脑卒中发生情况 结果 例研究对象中糖尿病 735 例 (21.0%), IGR 例 (34.6%),NGT 例 (44.4%) A 组 866 例,B 组 837 例,C 组 458 例,D 组 688 例,E 组 375 例, F 组 277 例 B 组 MAU 低于 C 组,F 组 MAU 高于 C 组,B 组 D 组 E 组 F 组 MAU 高于 A 组 (P<0.05) NGT IGR 和糖尿病人群随访期间脑卒中发病率分别为 2.7%(42/1 554) 3.1%(37/1 212) 5.0%(37/735); 糖尿病人群随访期间脑卒中发病率高于 IGR NGT 人群 (P<0.05);A 组 B 组 C 组 D 组 E 组 F 组随访期间脑卒中的发生率分别为 1.4%(12/866) 1.8%(15/837) 3.7%(17/458) 4.4%(30/688) 5.9%(22/375) 7.2%(20/277) NGT 人群中,MAU 升高者发生脑卒中的风险为 MAU 正常者的 倍 95%CI(1.649,6.386),P<0.05 ;IGR 患者中,MAU 升高者发生脑卒中的风险为 MAU 正常者的 倍 95%CI(1.751,6.661),P<0.05 ; 糖尿病患者中, MAU 升高者发生脑卒中的风险为 MAU 正常者的 倍 95%CI(1.039,3.924),P<0.05 MAU 升高者脑卒中发病率 (5.4%,72/1 340) 高于 MAU 正常者 (2.0%,44/2 161)(P<0.05) 多因素 Logistic 回归分析结果显示,MAU 是不同糖代谢人群脑卒中发生的独立危险因素 OR=1.026,95%CI(1.018,1.033),P<0.001 结论 MAU 异常在不同糖代谢人群中的发生率不同, 且 MAU 是不同糖代谢人群发生脑卒中的独立危险因素, 因此及早对糖代谢异常患者 MAU 进行干预, 可有效降低其脑卒中的发生风险 关键词 糖尿病 ; 糖尿病前期 ; 尿微量白蛋白 ; 卒中 中图分类号 R 589 文献标识码 A DOI: /j.issn 周洪仿, 万沁. 尿微量清蛋白对不同糖代谢状态人群脑卒中发生风险的研究 [J]. 中国全科医学,2018,21(21): [ ZHOU H F,WAN Q.Role of microalbuminuria in the prediction of stroke in populations with different glycometabolic conditions[j].chinese General Practice,2018,21(21): Role of Microalbuminuria in the Prediction of Stroke in Populations with Different Glycometabolic Conditions ZHOU Hong-fang,WAN Qin * Department of Endocrinology,the Affiliated Hospital of Southwest Medical University,Luzhou ,China * Corresponding author:wan Qin,Chief physician,master Abstract Objective To investigate the role of microalbuminuria (MAU) in the prediction of stroke among populations with different glycometabolic conditions,providing a reference for the prevention of stroke.methods The enrolled participants over 40 years old were from part of Sichuan's Luzhou who participated in the Risk Evaluation of Cancer in Diabetic Chinese Individuals:a Longitudinal (REACTION) Study initiated by the Chinese Society of Endocrinology from April to November 2011.We collected their baseline characteristics,such as demographic data (sex,age,bmi,family history of diabetes,history of smoking and cardiovascular disease),and laboratory findings total cholesterol (TC),triacylglycerol(TG), 基金项目 : 国家科技部重点研发项目 (2016YFC ,2016YFC ) 四川省泸州市, 西南医科大学附属医院内分泌科 * 通信作者 : 万沁, 主任医师, 硕士生导师, 教授

2 high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C),low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C),fasting plasma glucose (FPG), glycated hemoglobin (HbA 1c ),and MAU.We divided them into diabetes mellitus (DM)group,impaired glucose regulation (IGR) group,and normal glucose tolerance (NGT) group based on the status of glucose metabolism.furthermore,in accordance with the level of MAU,we divided them into NGT with normal MAU subgroup(subgroup A),IGR with normal MAU subgroup(subgroup B),DM with normal MAU subgroup(subgroup C),NGT with increased MAU subgroup(subgroup D),IGR with increased MAU subgroup(subgroup E),DM with increased MAU subgroup(subgroup F).The occurrence of stroke was recorded during a follow-up visit from April to June 2016.Results There were 735 cases of DM(458 with normal MAU and 277 with increased MAU),1 212 cases of IGR(837 with normal MAU and 375 with increased MAU),and cases of NGT(866 with normal MAU and 688 with increased MAU),accounting for 21.0%,34.6%,and 44.4% of the total participants,respectively.the level of MAU in subgroup C was significantly lower than that of subgroup F but much higher when compared with that of subgroup B(P<0.05).Subgroup A demonstrated much lower level of MAU compared with subgroups of B,D,E and F(P<0.05).The follow-up showed that,the incidence of stroke in NGT,IGR,and DM groups was 2.7% (42/1 554),3.1% (37/1 212), and 5.0% (37/735),respectively,indicating that DM group had the highest incidence (P<0.05);the incidence of stroke in subgroups of A,B,C,D,E,and F was 1.4% (12/866),1.8%(15/837),3.7%(17/458),4.4%(30/688),5.9%(22/375), and 7.2% (20/277),respectively.Among NGT cases,those with increased MAU having a risk of stroke times that of those with normal MAU 95%CI(1.649,6.386),P<0.05.The risk of stroke in IGR cases with increased MAU was times that of IGR cases with normal MAU 95%CI(1.751,6.661),P< 0.05.For DM cases with increased MAU,the risk of stroke was times that of DM cases with normal MAU 95%CI(1.039,3.924),P<0.05.The incidence of stroke was much higher in the participants with increased MAU compared with those with normal MAU 5.4%(72/1 340) vs 2.0% (44/2 161) (P<0.05).Multivariate Logistic regression analysis showed that elevated MAU was an independent risk factor for stroke in people with different glycometabolic conditions OR=1.026,95%CI(1.018,1.033),P<0.001.Conclusion Although people with different glycometabolic conditions have different prevalence of abnormal MAU,elevated MAU is an independent risk factor for stroke for all of them.therefore,the risk of having stroke could be effectively reduced by early intervention addressing increased MAU in those with glycometabolism disorder. Key words Diabetes mellitus;prediabetic state;microalbuminuria;stroke 流行病学研究表明, 糖尿病已成为目前我国主要公 共健康问题, 与非糖尿病人群相比, 糖尿病患者发生脑 卒中的风险增加 2~4 倍, 其高发病率及低治愈率均给社 会带来了巨大负担 [1] 近年来, 随着人们生活方式的 改变, 糖尿病前期 (IGR) 人群的患病率也呈现明显上 升趋势, 目前我国 IGR 患病率高达 50.1% [2] IGR 即 糖代谢异常, 其可通过多种途径导致脑损伤, 而脑卒中 患者普遍存在糖代谢异常及尿微量清蛋白 (MAU) 升 高 [3-4] [5] SLOWIK 等首先报道了 MAU 和脑卒中严重 程度的显著相关关系 随着人们对 MAU 研究的进一步 深入, 已逐渐认识到 MAU 与早期糖尿病肾病及心脑血 管疾病密切相关, 但目前关于不同糖代谢状态下 MAU 对脑卒中发生风险的研究却鲜有报道, 本研究拟探讨不 同糖代谢状态下 MAU 对脑卒中的影响, 为不同糖代谢 状态人群早期进行脑卒中筛查及采取干预措施提供理论 依据 1 资料与方法 1.1 一般资料选取 2011 年 4 11 月参加由中华医学会内分泌分会发起的 中国 2 型糖尿病患者肿瘤发生风险的流行病学研究 (REACTION 研究 ) 中四川泸州部分地区基线人群为研究对象, 共 例, 年龄均 >40 岁 本研究价值 : 本研究在既往研究的基础上对不同糖代谢状态人群进行了长期随访, 进一步探索了尿微量清蛋白对异常糖代谢状态人群脑卒中发生的影响, 由于尿微量清蛋白是常规检查中易于开展的检查指标, 其对糖尿病及糖尿病前期患者脑卒中的预测有重要意义 但本研究尚存在一定的不足, 如未对尿微量清蛋白水平进行具体的分层分析, 不能得出尿微量清蛋白水平与脑卒中的关系, 其次在随访过程中未进行尿微量清蛋白的检测 ; 而且本研究仅限于泸州地区, 代表性稍差 排除标准 : 已明确诊断为脑血管疾病者 ; 病历资料不全者 ; 缺乏 MAU 检查指标者 ; 有泌尿系统感染 恶性肿瘤及其他非糖尿病肾病等可导致 MAU 异常者 ; 精神疾病者 ; 不合作 中途退出或因其他原因死亡者 研究对象对本研究知情同意并签署知情同意书, 并愿意接受随访 1.2 研究方法收集研究对象的一般资料, 包括性别 年龄 BMI 糖尿病家族史 吸烟史( 连续或累积吸烟 6 个月或以上者定义为吸烟, 其中包括偶尔吸烟 : 每周吸烟超过 4 次, 但平均每天不足 1 支 ; 经常吸烟 : 每天

3 吸烟 1 支以上 ) 心血管疾病史等; 相关实验室检查结果, 包括总胆固醇 (TC) 三酰甘油(TG) 高密度脂蛋白胆固醇 (HDL-C) 低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C) 空腹血糖 (FPG) 糖化血红蛋白(HbA 1c ) MAU 等 依据研究对象糖代谢状况分为糖代谢正常 (NGT) 人群 IGR 人群 糖尿病人群 根据研究对象是否合并 MAU 升高分为 NGT+MAU 正常组 (A 组 ) IGR+MAU 正常组 (B 组 ) 糖尿病 +MAU 正常组 (C 组 ) NGT+MAU 升高组 (D 组 ) IGR+MAU 升高组 (E 组 ) 糖尿病 +MAU 升高组 (F 组 ) 1.3 脑卒中发生情况于 2016 年 4 6 月分别进行随访, 记录所有研究对象脑卒中发生情况 1.4 测量方法及诊断标准使用身高体重仪测量身高 ( 精确到 0.1 cm) 和体质量 ( 精确到 0.1 kg); 使用柔软卷尺测定腰围 臀围和颈围 ( 精确到 0.1 cm) 采用欧姆龙智能电子血压计测量血压 ; 采用 Optium Xceed 121 全自动生化仪测量血糖 ; 采用日立 7600 自动生化免疫分析仪测量血脂 FPG 为禁食 8 h 后测定的指尖血糖 口服葡萄糖耐量试验 (OGTT)2 h 血糖为正常人 5 min 内饮用完葡萄糖水 (82.5 g 葡萄糖溶于 100~150 ml 温水 ), 糖尿病患者 10 min 内吃完 1 个二两馒头 (100 g 面粉 ), 可与 200~300 ml 白开水同服 ; 从口服第一口葡萄糖水或馒头开始 2 h 后采集静脉血, 采用己糖激酶法测量空腹血糖及 OGTT 2 h 血糖 留取患者即时尿液标本 ( 留尿期间避免剧烈运动及高蛋白饮食 ), 采用透射免疫比浊法测定 MAU 采用离子交换高压液体色谱法 (HPLC) 测定 HbA 1c 糖尿病 : 参考 中国 2 型糖尿病防治指南 (2013 年版 ) [6], 有典型的 三多一少 的临床症状, FPG 7.0 mmol/l(126 mg/dl) 或 OGTT 2 h 血糖 11.1 mmol/l(200 mg/dl), 或虽达不到上述诊断标准但正在进行治疗的既往已经明确诊断为糖尿病的患者 IGR 即糖代谢异常, 包括空腹血糖调节受损 (IFG) 和 / 或糖耐量受损 (IGT); 诊断标准 :FPG 6.1~7.0 mmol/l (110~125 mg/dl) 和 / 或 OGTT 2 h 血糖 7.8~11.0 mmol/l (140~199 mg/dl) MAU 升高 :MAU 20 mg/l 血脂异常 [7] :TC 5.2 mmol/l(200 mg/dl) 或 TG 1.7 mmol/l(150 mg/dl) 或 LDL-C 3.4 mmol/l(130 mg/dl) 肥胖:BMI 25 kg/m 2 脑卒中: 符合 中国脑血管疾病分类 2015 [8] 诊断标准 ( 包括缺血性 出血性脑血管疾病 ), 并经颅脑 CT 或磁共振成像 (MRI) 等影像学检查确诊 1.5 统计学方法采用 SPSS 17.0 统计学软件进行数据分析 符合正态分布的计量资料以 (x±s) 表示, 多组间比较采用单因素方差法分析, 组间两两比较采用 LSD-t 检验 ; 计数资料以相对数表示, 组间比较采用 χ 2 检验, 或计算风险比值比 (OR); 影响因素分析采用多因素 Logistic 回归分析 双侧检验水准 α= 结果 2.1 研究对象基本情况 例研究对象中男 例, 女 例 ;NGT 例 (44.4%),IGR 例 (34.6%), 糖尿病 735 例 (21.0%) A 组 866 例, B 组 837 例,C 组 458 例,D 组 688 例,E 组 375 例,F 组 277 例 2.2 各组基线资料比较 6 组性别 年龄 BMI TC TG HDL-C LDL-C FPG HbA 1c MAU 糖尿病家族史比较, 差异有统计学意义 (P<0.05);6 组吸烟史比较, 差异无统计学意义 (P>0.05) A 组 B 组 D 组 E 组年龄均低于 C 组,B 组 D 组 F 组年龄高于 A 组, 差异有统计学意义 (P<0.05);B 组 BMI 低于 A 组, 差异有统计学意义 (P<0.05);A 组 B 组 D 组 TC 低于 C 组, 差异有统计学意义 (P<0.05);A 组 B 组 D 组 TG 低于 C 组,B 组 E 组 F 组 TG 高于 A 组, 差异有统计学意义 (P<0.05);E 组 F 组 HDL-C 低于 A 组, 差异有统计学意义 (P<0.05);A 组 B 组 D 组 LDL-C 低于 C 组, 差异有统计学意义 (P<0.05); A 组 B 组 D 组 FPG 低于 C 组,B 组 F 组 FPG 高于 A 组, 差异有统计学意义 (P<0.05);A 组 B 组 D 组 E 组 HbA 1c 低于 C 组,B 组 D 组 E 组 F 组 HbA 1c 高于 A 组, 差异有统计学意义 (P<0.05);B 组 MAU 低于 C 组,F 组 MAU 高于 C 组,B 组 D 组 E 组 F 组 MAU 高于 A 组, 差异有统计学意义 (P<0.05, 见表 1) 2.3 各组合并其他疾病率比较 6 组合并肥胖 高血压 心血管疾病率比较, 差异有统计学意义 (P<0.05);6 组合并血脂异常率比较, 差异无统计学意义 (P>0.05) C 组合并高血压率高于 B 组, 差异有统计学意义 (P<0.05);E 组合并高血压率高于 D 组, 差异有统计学意义 (P<0.05);F 组合并高血压率高于 E 组, 差异有统计学意义 (P<0.05) B 组合并心血管疾病率高于 A 组, 差异有统计学意义 (P<0.05);C 组合并心血管疾病率高于 B 组, 差异有统计学意义 (P<0.05, 见表 2) 表 2 6 组合并其他疾病率比较 n(%) Table 2 Comparison of the prevalence of comorbidities in 6 subgroups 组别 例数 血脂异常 肥胖 高血压 心血管疾病 A 组 (42.6) 116(13.3) 100(11.5) 26(3.0) B 组 (42.8) 81(9.7) 123(14.8) 36(4.1) a C 组 (39.5) 58(12.7) 98(21.4) b 40(8.7) b D 组 (38.4) 65(9.4) 102(14.8) 24(3.5) E 组 (40.0) 21(5.6) 70(18.7) c 16(4.3) F 组 (40.0) 27(9.7) 61(22.0) d 26(9.4) χ 2 值 P 值 <0.001 <0.001 注 : 与 A 组比较, a P<0.05; 与 B 组比较, b P<0.05; 与 D 组比较, c P<0.05; 与 E 组比较, d P<0.05

4 组别 例数 性别 ( 男 / 女 ) 年龄 ( 岁 ) BMI (kg/m 2 ) Table 1 TC 表 1 6 组基线资料比较 Comparison of the baseline data in 6 subgroups TG HDL-C LDL-C FPG HbA 1c (%) MAU (mg/l) 糖尿病吸烟史家族史 n(%) n(%) A 组 / ±9.8 a 25.0± ±1.1 a 1.4±1.0 a 1.3± ±0.8 a 5.4±0.7 a 5.8±0.5 a 3.0±1.6 64(7.4) 107(13.5) B 组 / ±10.1 ab 24.6±2.6 b 4.7±1.2 a 1.7±1.4 ab 1.4± ±0.8 a 5.6±1.0 ab 6.0±0.8 ab 7.7±3.4 ab 87(10.4) 90(11.7) C 组 / ± ± ± ± ± ± ± ± ±1.9 50(10.9) 53(12.7) D 组 / ±10.6 ab 24.4± ±1.2 a 1.6±1.3 a 1.3± ±0.9 a 5.6±1.4 a 6.0±0.9 ab 36.3±18.8 b 55(8.0) 90(14.7) E 组 / ±10.4 a 24.1± ± ±1.3 b 1.2±0.3 b 2.6± ± ±1.0 ab 42.3±18.2 b 35(9.3) 59(17.8) F 组 / ±10.0 b 24.4± ± ±1.9 b 1.2±0.3 b 2.7± ±3.1 b 7.4±1.9 b 49.9±17.9 ab 39(14.1) 28(20.2) χ 2 (F) 值 P 值 <0.001 <0.001 <0.001 <0.001 < <0.001 <0.001 < 注 :A 组 = 糖代谢正常 (NGT)+ 尿微量清蛋白 (MAU) 正常组,B 组 = 糖尿病前期 (IGR)+MAU 正常组,C 组 = 糖尿病 +MAU 正常组, D 组 =NGT+MAU 升高组,E 组 =IGR+MAU 升高组,F 组 = 糖尿病 +MAU 升高组 ; 与 C 组比较, a P<0.05; 与 A 组比较, b P<0.05;TC= 总胆固醇, TG= 三酰甘油,HDL-C= 高密度脂蛋白胆固醇,LDL-C= 低密度脂蛋白胆固醇,FPG= 空腹血糖,HbA 1c = 糖化血红蛋白 ; c 为 χ 2 值 2.4 不同糖代谢人群随访期间脑卒中发病率比较 NGT IGR 糖尿病人群随访期间脑卒中发病率分别为 2.7%(42/1 554) 3.1%(37/1 212) 5.0%(37/735), 不同糖代谢人群随访期间脑卒中发病率比较, 差异有统计学意义 (χ 2 =8.858,P=0.012); 糖尿病人群随访期间脑卒中发病率高于 NGT 人群, 差异有统计学意义 (χ 2 =8.139,P<0.05); 糖尿病人群随访期间脑卒中发病率高于 IGR 人群, 差异有统计学意义 (χ 2 =4.912, P<0.05),NGT 人群和 IGR 人群脑卒中发病率比较, 差异无统计学意义 (χ 2 =0.301,P>0.05) 2.5 各组随访期间脑卒中发病风险随访期间,A 组 B 组 C 组 D 组 E 组 F 组脑卒中的发病率分别为 1.4% (12/866) 1.8%(15/837) 3.7%(17/458) 4.4% (30/688) 5.9%(22/375) 9.0%(20/277) NGT 中, MAU 升高者发生脑卒中的风险为 MAU 正常者的 倍 95%CI(1.649,6.386),P<0.05 ;IGR 患者中, MAU 升高者发生脑卒中的风险为 MAU 正常者的 倍 95%CI(1.751,6.661),P<0.05 ; 糖尿病患者中,MAU 升高者发生脑卒中的风险为阴性 MAU 正常者的 倍 95%CI(1.039,3.924),P< 不同 MAU 者随访期间脑卒中发病率比较 MAU 升高者 例, 随访期间发生脑卒中 72 例, 发病率为 5.4%;MAU 正常者 例, 随访期间发生脑卒中 44 例, 发生率为 2.0% MAU 升高者脑卒中发病率高于 MAU 正常者, 差异有统计学意义 (χ 2 =28.751, P<0.001) 2.7 不同糖代谢状态人群发生脑卒中影响因素的多因素 Logistic 回归分析以是否发生脑卒中为因变量, 以性别 年龄 糖尿病家族史 合并高血压 合并心血管疾病 TC TG HDL-C LDL-C HbA 1c MAU 为自变量 ( 赋值见表 3) 进行多因素 Logistic 回归分析, 结果 显示,MAU 是不同糖代谢人群脑卒中发生的独立危险因素 OR=1.026,95%CI(1.018,1.033),P<0.001 ( 见表 4) 表 3 不同糖代谢状态人群发生脑卒中影响因素的多因素 Logistic 回 归分析赋值表 Table 3 Assignment for factors possibly associated with stroke in people by glycometabolic conditions included in multivariate Logistic regression models 变量 赋值 脑卒中发生情况 1= 发生,0= 未发生 性别 1= 男,0= 女 年龄 ( 岁 ) 糖尿病家族史 1= 有,0= 无 合并高血压 1= 是,0= 否 合并心血管疾病 1= 是,0= 否 TC TG HDL-C LDL-C HbA 1c (%) MAU(mg/L) 表 4 不同糖代谢状态人群发生脑卒中影响因素的多因素 Logistic 回 归分析 Table 4 Multivariate Logistic regression analysis of the factors possibly associated with stroke in people by glycometabolic conditions 变量 β SE Wald χ 2 值 P 值 OR 值 95%CI 性别 (0.995,2.212) 年龄 (0.993,1.032) 糖尿病家族史 (0.554,2.443) 合并高血压 (0.913,1.481) 合并心血管疾病 (0.425,2.866) TC (0.387,1.389) TG (0.964,1.461) HDL-C (0.558,3.594) LDL-C (0.732,2.948) HbA 1c (0.893,1.183) MAU < (1.018,1.033)

5 讨论 有调查显示, 我国脑卒中患者中糖代谢异常患病率 高达 68.7%, 其中糖尿病 ( 包括新诊断和既往诊断 ) 占 42.3%, 糖调节受损 ( 包括 IFG 和 IGT) 占 26.4% [9] IGR 发展成糖尿病的风险比正常糖代谢人群增加了 10 倍 [10], 糖尿病是与 MAU 相关的非致死性脑卒中的独 立危险因素 [11],IGR 介于 NGT 和糖尿病之间, 也与脑 卒中的发生相关 有研究表明, 从 NGT IGR 进展到糖 尿病的过程中, 合并高血压 血脂异常 腹型肥胖 糖 耐量异常的比例逐渐增多 [12] 本研究结果显示,IGR 人群脑卒中发生率低于糖尿病人群 ; 但 IGR 并 MAU 升 高人群高血压发生率高于 NGT 并 MAU 升高人群, 表明 脑血管的危险因素在 IGR 阶段就已经出现 糖尿病前 期时 MAU 升高的患者发病风险为 MAU 正常者的 倍, 较 NGT 人群 (3.245) 及糖尿病人群 (2.019) 高 ; 提示 IGR 阶段 MAU 升高可显著增加脑卒中的发病风险 ; 在不同糖代谢状态下,MAU 升高人群 4~5 年后的脑卒 中发病率均较 MAU 正常组人群高, 表 MAU 与脑卒中 的发病风险增加有关, 不仅存在于糖尿病人群中, 而且 存在于 IGR 人群和 NGT 人群中 有研究表明 IGR 阶段 出现 MAU 就已增加了脑卒中发生的风险 [13-15] 关于 糖代谢异常患者 MAU 升高增加脑卒中发生的机制可能 有以下几方面 :(1) 体内异常糖代谢状态导致多元醇 通路激活 ; 晚期糖基化终末产物 (AGEs) 形成增加 一系列活性氧簇 (ROS) 形成及炎性递质释放损伤了血 管内皮细胞,MAU 的出现提示全身广泛内皮细胞功能 受损 [16], 内皮细胞功能紊乱导致机体凝血和纤溶异常 血流动力学紊乱, 促使动脉硬化的发生发展 (2) 胰 岛素抵抗 (IR) 与高胰岛素血症 [17] ;IR 通过引起应激 反应 炎性反应和激素改变等多种途径影响机体代谢, 从而引起动脉粥样硬化, 而 MAU 升高与 IR 有关 [18], [19] JOTIC 等研究证实, 缺血性脑卒中患者 IR 和凝血 酶原激活因子抑制因子 (PAI-1) 升高, 而糖尿病患者 IR PAI-1 升高较非糖尿病患者更为显著 (3) 脂联 素 C 肽 12- 脂氧化酶等递质的改变 ; 研究表明, 内 皮祖细胞可以修复损伤的血管内皮, 而脂联素可抑制 ROS/p38 MAPK/p16INK4A 通路防止内皮祖细胞的衰老 凋亡 [20], 并通过抑制核因子 κb(nf-κb) 的信号通 路调节内皮细胞功能 [21], 脂联素水平的降低可加重机 体 IR [22] ;2 型糖尿病患者由于 MAU 升高, 血清脂联 素浓度减少, 从而促进脑血管病变的发生 发展 [20] (4) 线粒体功能障碍 [23] ; 糖代谢紊乱时细胞内钙离子水平 自由基形成 细胞色素 C 等产物增加, 激活凋亡蛋白酶 促进细胞凋亡 / 坏死, 加重缺血性脑损伤 此外, 正常 人体大脑活动靠葡萄糖供能, 糖代谢紊乱时发生的低血 糖可导致脑组织损伤, 从而增加脑血管疾病的发生风险 [24] CHO 等研究显示,60% 的急性脑卒中患者 MAU 升高, [25] 70% 的 MAU 升高患者再次发生了脑血管事件 LEE 等 的荟萃分析也表明, 控制其他心脑血管危险因素,MAU 升高患者脑卒中发生风险更高 肾和脑具有相似的血管 床及血流动力学特征, 二者均是早期血管内皮损伤的靶 器官 [26] ;MAU 提示早期肾脏受损, 因此也可用于预测 脑血管疾病的发生 MAU 作为一种无创 快速 易于 检出的指标, 可预测不同糖代谢状态下人群脑卒中的发 [27] 生, 但目前指南尚未对糖尿病前期患者的慢性并发 症筛查做出明确的要求, 通过早期识别和治疗异常糖代 谢状态患者 MAU 可有效降低脑卒中的发生 综上所述,MAU 异常在不同糖代谢人群中的发生 率不同, 不同糖代谢人群脑卒中发生率不同, 且 MAU 是不同糖代谢人群发生脑卒中的独立危险因素, 因此及 早对糖代谢异常患者 MAU 进行干预, 可有效降低脑卒 中的发生风险 作者贡献 : 周洪仿进行文章的构思与设计, 研究的 实施, 文章的可行性分析, 收集 整理数据并进行统计 学处理, 对结果进行分析与解释, 负责论文的撰写, 对 文章整体负责 ; 万沁负责文章的质量控制及审校, 对论 文进行修订, 监督管理 参考文献 本文无利益冲突 [1] 中华医学会糖尿病学分会. 中国 2 型糖尿病防治指南 (2013 年 版 )[J]. 中国糖尿病杂志,2014,6(7): [2]XU Y,WANG L,HE J,et al.prevalence and control of diabetes in Chinese adults[j].jama,2013,310(9): DOI: /jama [3] 由成金, 钟镝, 李国忠. 脑卒中患者中糖代谢异常的临床分析 [J]. 卒中与神经疾病,2013,20(4): DOI: /j. issn [4]G U M B I N G E R C, S Y K O R A M, D I E D L E R J, e t a l. Microalbuminuria:a potential prognostic marker for acute stroke[j].nervenarzt,2012,83(10): doi: /s [5]SLOWIK A,TURAJ W,ISKRA T,et al.microalbuminuria in nondiabetic patients with acute ischemic stroke:prevalence,clinical correlates,and prognostic significance[j].cerebrovasc Dis, 2002,14(1): [6] 中华医学会糖尿病学分会. 中国 2 型糖尿病防治指南 (2013 年 版 )[J]. 中国糖尿病杂志,2014,22(8):2-3. [7] 中国成人血脂异常防治指南修订联合委员会. 中国成人血脂异 常防治指南 (2016 年修订版 )[J]. 中国循环杂志,2016,31 (10): [8] 中华医学会神经病学分会, 中华医学会神经病学分会脑血管 病学组. 中国脑血管疾病分类 2015[J]. 中华神经科杂志, 2017,50(3): [9]JIA Q,ZHENG H,ZHAO X,et al.abnormal glucose regulation in patients with acute stroke across China:prevalence and baseline

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