背景 糖化血红蛋白（HbA_1c）控制达标可降低老年2型糖尿病患者的并发症发生风险，维持良好的HbA_1c是管理老年2型糖尿病的重要手段，但近年来有越来越多的研究表明老年2型糖尿病患者HbA_1c达标率普遍较低，而HbA_1c预测模型可以辅助降低老年糖尿病患者HbA_1c控制不达标的风险。目的 寻找影响老年2型糖尿病患者HbA_1c控制达标的因素，建立HbA_1c达标预测模型及评分表，为老年2型糖尿病患者的血糖管理提供一种可靠工具。方法 采用面对面的问卷调查方式收集2018年3月—2019年12月在四川省人民医院内分泌科就诊的老年2型糖尿病患者的性别、年龄、在岗情况、民族、婚姻状况、文化程度、体型、中心性肥胖、糖尿病家族史、前次HbA_1c、糖尿病病程、空腹血糖监测情况、本次HbA_1c检查结果、空腹血糖、现阶段治疗方案维持时间、服药依从性情况、使用口服药物种类、是否使用胰岛素、降糖药物日花费、是否高血压、是否高脂血症、是否合并糖尿病并发症、每日运动时间、睡眠情况、是否合理控制饮食、抑郁状态等信息，并根据患者本次HbA_1c检查结果分为HbA_1c达标组（224例）及HbA_1c未达标组（259例）。使用单因素Logistic分析及Lasso-Logistic回归分析筛选变量，以HbA_1c为结局指标建立Logistic回归模型与评分表。采用Bootstrap方法对模型进行内部验证，使用受试者工作特征曲线（ROC曲线）和校准图评价模型的区分度和校准度、使用评分-发生概率图验证评分表性能，并找出评分表的最佳切点。结果 两组老年2型糖尿病患者年龄、中心性肥胖、前次HbA_1c、糖尿病病程、空腹血糖、服药依从性、使用口服药物种类、使用胰岛素情况、糖尿病并发症情况、每日运动时间、合理控制饮食情况、抑郁状态比较，差异均有统计学意义（P＜0.05）。单因素Logistic回归分析结果显示，年龄、前次HbA_1c、糖尿病病程、空腹血糖、服药依从性、使用胰岛素情况、糖尿病并发症情况、每日运动时间、合理控制饮食情况、中心性肥胖情况是HbA_1c达标的影响因素（P＜0.05）；Lasso-Logistic回归分析结果显示，前次HbA_1c、糖尿病病程、空腹血糖、服药依从性、使用胰岛素情况、每日运动时间、合理控制饮食情况是老年2型糖尿病患者HbA_1c达标的影响因素（P＜0.05）。根据Lasso-Logistic分析结果构建的模型回归方程为Logit（P）=-3.89+1.72×〔前次HbA_1c（＞7%）〕 +0.97×〔糖尿病病程（2～10年）〕 +1.41×〔糖尿病病程（＞10年）〕+1.51×〔空腹血糖（≥7 mmol）〕+1.02×〔服药依从性（一般或差）〕+0.85×〔是否使用胰岛素（是）〕+0.58×〔每日运动时间（＞0～0.5 h）〕 +1.21×〔每日运动时间（无运动）〕+1.09×〔是否合理控制饮食（否）〕（满足〔〕中的条件为1，不满足为0）。模型进行内部验证结果显示，模型的校准曲线与标准线接近，模型的ROC曲线下面积（AUC）为0.86〔95%CI（0.83，0.89）〕。将Lasso-Logistic回归方程中自变量的回归系数四舍五入、取整为评分表赋值，形成总分为9分的HbA_1c预测评分表，0～9分对应的HbA_1c控制不达标发生概率为3.7%～100.0%，最大约登指数为0.56时，评分表切点为5分，该分值下评分表的灵敏度为79.54%、特异度为76.79%、准确率为78.26%。结论 联合患者前次HbA_1c、糖尿病病程、是否使用胰岛素、是否定量合理进食、服药依从性、每日运动时间与空腹血糖构建的预测评分表可对老年2型糖尿病患者未来的HbA_1c达标情况做出有效预测，有一定临床应用和推广价值。

文章来源：《实用糖尿病杂志》 网址: http://www.sytnbzz.cn/qikandaodu/2021/0412/990.html

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