糖尿病

HbA1c與死亡率相關性是否存在U型曲線

作者:美國紐約西奈山醫學院 步查珂(Zachary Bloomgarden) 美國洛杉磯貢達糖尿病中心 德雷克斯勒(Andrew Drexler) 來源:中國醫學論壇報 日期:2012-06-25
導讀

兩年前一項報告中,柯裏(Currie)等人通過英國全科醫學數據庫獲取了27965例口服多種降糖藥及20005例初始口服降糖藥隨後胰島素治療的糖尿病患者信息,隨訪5年發現,死亡率最低的是平均糖化血紅蛋白(HbA1c)7.5%的患者,HbA1c平均值高於或低於這個數值都與存活率低相關。特別是胰島素治療的患者,HbA1c10.5%或6.0%患者死亡率幾乎是HbA1c7.5%患者的2倍。

關鍵字: U型曲線 | HbA1c

  兩年前一項報告中,柯裏(Currie)等人通過英國全科醫學數據庫獲取了27965例口服多種降糖藥及20005例初始口服降糖藥隨後胰島素治療的糖尿病患者信息,隨訪5年發現,死亡率最低的是平均糖化血紅蛋白(HbA1c)7.5%的患者,HbA1c平均值高於或低於這個數值都與存活率低相關。特別是胰島素治療的患者,HbA1c10.5%或6.0%患者死亡率幾乎是HbA1c7.5%患者的2倍。

  近期發表了兩項結果相似、糖尿病伴腎功能不全患者的流行病學研究。① 舒羅(Shurraw)等人的研究:在23296例腎小球濾過率(GFR)<60 ml/分·1.73 m2的患者中,盡管終末期腎病(ESRD)進展加劇隻發生在HbA1c>9%的患者,但HbA1c>8%或<6.5%的患者存活率都較低。② 裏克斯(Ricks)等人的研究:在54757例持續血液透析患者中,與HbA1c7%~ 7.9%的患者相比,HbA1c≥10%或≤5%的患者死亡率分別高出19%、35%。

U形曲線的生物學意義

  盡管吸煙者與非吸煙者在體質指數(BMI)和死亡率之間的差異(吸煙者在BMI較低時死亡率較高,而非吸煙者在BMI較高時死亡率較高)引出了低體重的影響是疾病所致假說,但對肥胖與疾病關係的理解也由此受阻。有研究排除了吸煙者、飲酒者及被診斷疾病的人群,但仍提示較低/較高體重人群的死亡率都更高。存在類似U型曲線的報告包括血壓、飲酒量、空腹胰島素以及睡眠時間。

  因糖尿病患者HbA1c控製至低水平(非糖尿病人群正常水平)與不良預後相關,那麼U型曲線是否意味著2型糖尿病患者最好將HbA1c控製在一個適度升高水平?抑或該效應是由造成HbA1c水平降低以及不良預後的混雜因素所致?

如何評估HbA1C與預後

  隨疾病進展,高血糖與預後的一致性可能減弱。在Shurraw的研究中,隻有GFR>40 ml/分·1.73 m2的患者HbA1c與進展至ESRD顯著相關,且基線GFR水平越高、相關性越明顯。可能是因為並發症進展到某種程度時就不能從改善血糖中受益,此時強化降糖隻會使低血糖危害可能性更大。

  另外,Ricks的研究顯示,可用HbA1c解釋的血糖變化僅>1/3,低血糖與死亡率的關係弱於低HbA1c與死亡率的關係。這可能是因為HbA1c並不足以精確反映全部血糖狀態,尤其是腎功能不全或貧血患者HbA1c更容易被誤讀。要知道,約20%糖尿病患者測出的HbA1c與來自平均血糖中的HbA1c預測值相差>1%。

  ■結語

  U形曲線現象是否暗示控製糖尿病患者血糖至正常水平是一種誤導?對此目前尚無定論,但對那些相對早期的糖尿病患者而言,我們應繼續優化血糖控製,防止並發症發生,同時確保避免治療帶來尤其是與低血糖相關的不良反應。

  [本文經威立-布萊克威爾(Wiley-Blackwell)授權譯自Bloomgarden ZT and Drexler A. Is there a U-shaped curve of A1c versus mortality? J Diabetes 2012,4:107-108.]

  ■對話作者

個體化評估HbA1c

  □本報記者 張致媛

如果U型曲線被證實,HbA1c控製目標是否會升高

  在概念上很難理解,對非糖尿病人群而言正常的血糖水平為什麼在糖尿病人群中會(直接)引起不良的後果。不過,重要的是要認識到,隨疾病進展,高血糖與預後的一致性可能會減弱。換言之,對於那些病情較重、控製HbA1c水平至正常不大可能使疾病好轉且不良轉歸風險增加的患者,其最佳HbA1c應設在輕度升高水平,約為7.5%。

如何客觀評估HbA1c水平才能減少誤讀

  評估具體患者HbA1c的方法是同時測定患者血糖水平。

  腎功能不全與貧血都可導致HbA1c與平均血糖之間的關係出現變化,同時還有大量的遺傳因素及其他因素也可以影響兩者關係。

除血糖之外,還有哪些因素可能會影響糖尿病患者預後,如何預測患者預後

  有大量可能會影響糖尿病預後的因素,包括血壓、血脂、腎功能、既往動脈粥樣硬化疾病、吸煙、抑鬱症/焦慮症以及社會支持情況。

  目前已有許多方法通過這些因素來預測糖尿病患者預後情況,但是,我們還不能夠確定這些模型是否最適於評估糖尿病患者的治療。

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