社区2型糖尿病患者空腹血糖波动轨迹及其影响因素分析
Trajectory and influencing factors of fasting blood glucose fluctuations in patients with type 2 diabetes mellitus in community作者机构:贵州医科大学公共卫生与健康学院流行病与卫生统计学系环境污染与疾病监控教育部重点实验室贵阳550025 陆军军医大学(第三军医大学)军事预防医学系军队流行病学教研室重庆400038 沙坪坝区双碑社区卫生服务中心重庆400032 重庆医科大学附属第三医院心血管疾病中心重庆401120
出 版 物:《陆军军医大学学报》 (Journal of Army Medical University)
年 卷 期:2023年第45卷第8期
页 面:786-793页
核心收录:
学科分类:1004[医学-公共卫生与预防医学(可授医学、理学学位)] 1002[医学-临床医学] 1010[医学-医学技术(可授医学、理学学位)] 100201[医学-内科学(含:心血管病、血液病、呼吸系病、消化系病、内分泌与代谢病、肾病、风湿病、传染病)] 100401[医学-流行病与卫生统计学] 10[医学]
主 题:社区人群 2型糖尿病 血糖波动 组基轨迹模型 影响因素
摘 要:目的构建社区2型糖尿病患者的空腹血糖波动的轨迹模型,并分析不同类别血糖波动轨迹的影响因素。方法本研究采用回顾性队列研究,纳入769例于2012年1月至2019年12月在重庆市沙坪坝区双碑社区卫生服务中心建立居民健康档案并加入社区随访管理的2型糖尿病患者,基于群体的轨迹模型(group-based trajectory modelling,GBTM)来识别、构建糖尿病患者的空腹血糖波动轨迹,利用贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)、平均验后分组概率(average posterior probability,AvePP)等评价指标选择最佳亚组数的轨迹,比较不同类别轨迹在人口学特征、个人健康状况、疾病史、生活方式、服药依从性等方面的差异,运用无序多分类Logistic回归模型分析不同波动轨迹的影响因素。结果运用GBTM分析,将社区769名2型糖尿病患者分为3个不同波动轨迹亚组,分别为“低水平平稳组、“高水平下降组和“中水平上升组。以低水平平稳组为对照,无序多分类Logistic回归分析结果显示:有高血压病史、未服药患者被归为“高水平下降组的可能性较低,即这些患者的血糖从高水平逐渐下降的可能性较低(OR=0.50,95%CI:0.28~0.90,P=0.021;OR=0.13,95%CI:0.03~0.56,P=0.006)。但是偶尔或不锻炼、饮酒或已戒酒的患者更倾向于被归为“高水平下降组(OR=2.02,95%CI:1.15~3.55,P=0.014;OR=2.32,95%CI:1.16~4.63,P=0.017)。与规律服药的糖尿病患者相比,间断服药的糖尿病患者更倾向于被归为“中水平上升组(OR=6.02,95%CI:2.86~12.66,P0.001)。结论社区2型糖尿病患者空腹血糖轨迹呈现不同的动态变化特征;高血压史、服药依从性、锻炼频率和饮酒可能影响患者出现不同血糖波动轨迹。