邢新軍 楊金奎

(1.首都醫(yī)科大學附屬北京同仁醫(yī)院內(nèi)分泌科，北京100730;2.北京市垂楊柳醫(yī)院急診科，北京100022)

2型糖尿病早期可無任何癥狀，而許多人又因各種原因不能或不愿到醫(yī)院抽血化驗血糖，因此，大量糖尿病患者或糖尿病前期者未被及時診斷，等出現(xiàn)心、腦、眼、腎等合并癥再來就診時往往為時已晚。因此我們迫切需要一種簡便的預測方法，以及早在高危人群中發(fā)現(xiàn)糖尿病或糖尿病前期患者，從而更好地開展糖尿病三級預防工作。

許多研究［1-2］均顯示，遺傳、增齡及肥胖是2型糖尿病患病的重要危險因素。本研究對109例有遺傳因素的高危人群(2型糖尿病患者子女)的年齡及反映肥胖程度的指標(如頸圍、腰圍、腰臀比及體質(zhì)量指數(shù)等)進行了ROC曲線分析，測定了各相關(guān)危險因素的ROC曲線下面積，尋找出Youden指數(shù)最大值所對應(yīng)的診斷界點，并根據(jù)以上結(jié)果建立了預測2型糖尿病發(fā)病風險決策樹以及2型糖尿病和糖尿病前期發(fā)病風險決策樹。通過決策樹，2型糖尿病子女在家中即可方便地預測出自己患2型糖尿病或糖尿病前期的風險，從而敦促高危人群及早到醫(yī)院化驗血糖，做到早發(fā)現(xiàn)、早治療，盡可能地減少糖尿病合并癥的發(fā)生。

1 資料和方法

1.1 調(diào)查對象及入選方法

2型糖尿病患者來自2011年4月至2011年9月在首都醫(yī)科大學附屬北京同仁醫(yī)院內(nèi)分泌病房住院的患者，為保證子代遺傳背景的統(tǒng)一性，要求其配偶無糖尿病。選擇糖尿病患者的子女年齡≥35周歲且＜60周歲，如兄弟姐妹眾多，要求入選率≥75%。

最終入選109人，其中①性別構(gòu)成:男性35人，占32%，女性74人，占68%。②年齡構(gòu)成:以5歲為一年齡段劃分，35～39歲共20人，40～44歲共21人，45～49歲共22人，50～54歲共25人，55歲及以上共21人。③患病情況:患糖尿病者共18人，占16.5%;糖尿病及糖尿病前期者共45人，占41.3%。

1.2 測量方法

1)血糖:檢測空腹＞10 h的晨靜脈血糖及服用75 g葡萄糖后2 h的靜脈血糖，單位mmol/L。

2)身高:脫鞋后測量身高，單位米。

3)體質(zhì)量:脫外衣及鞋后測體質(zhì)量，單位千克。

4)頸圍:與頸的長軸垂直，測量喉結(jié)正下方周長，單位厘米。

5)腰圍:直立，兩腳與肩等寬，雙手自然下垂，取兩側(cè)肋骨下緣與髂前上嵴中點水平連線，緊貼但不壓迫皮膚，單位厘米。

6)臀圍:水平測量臀部最大周徑，單位厘米。

1.3 診斷標準

糖尿病診斷:空腹血糖≥7.0 mmol/L，和/或OGTT 2 h血糖≥11.1 mmol;糖尿病前期診斷:6.1 mmol/L≤空腹血糖＜7.0 mmol/L，和(或)7.8 mmol/L≤OGTT 2 h血糖＜11.1 mmol/L。

1.4 統(tǒng)計學方法

使用SPSS 17.0版本統(tǒng)計軟件包對數(shù)據(jù)進行分析。分別以年齡、頸圍、腰圍、腰臀比、體質(zhì)量指數(shù)為篩查指標，以空腹血糖及OGTT 2 h血糖為診斷糖尿病或糖尿病前期的金標準，繪制受試者工作特征曲線(ROC曲線)，計算各篩查指標的ROC曲線下面積(AUC)，以AUC最大的篩查指標為決策樹的入口，以該篩查指標Youden指數(shù)即靈敏度-(1-特異度)最大值所對應(yīng)的界值為第1分叉點，分叉后繼續(xù)以同樣方法確定下一入口及分叉點，直至P＞0.05為止，從而建立糖尿病患病風險預測決策樹。以同樣方法建立糖尿病及糖尿病前期風險預測決策樹。對所建立的兩決策樹進行ROC曲線分析，計算曲線下面積，進行統(tǒng)計學檢驗，以P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果

2.1 建立2型糖尿病患病風險預測決策樹

以空腹血糖及OGTT 2 h血糖作為確診糖尿病的金標準，分別以年齡、體質(zhì)量指數(shù)、頸圍、腰圍、腰臀比為檢測標準，繪制受試者工作特征曲線(ROC)，計算ROC下面積(AUC)，并尋找Youden指數(shù)，即靈敏度-(1-特異度)最高值所對應(yīng)的診斷界值，結(jié)果匯總?cè)绫?。

表1 不同檢測標準判斷2型糖尿病的ROC曲線下面積(AUC)及診斷界值Tab.1 AUC and cut-off points for detecting T2DM with different standards

腰圍所對應(yīng)的ROC曲線下面積為0.770，在5項危險因素中AUC最大(P=0.000)，差異有統(tǒng)計學意義，故以腰圍作為決策樹的入口。其Youden指數(shù)最大值對應(yīng)的腰圍界點為91.5 cm，故以腰圍是否≥91.5 cm為分叉點，對腰圍≥91.5 cm和腰圍＜91.5 cm的人員分別繼續(xù)按上述方法進行ROC曲線分析。

腰圍≥91.5 cm的人員共21人，按上述方法進行ROC曲線分析。

第2次統(tǒng)計只有年齡的AUC＞0.5，P＜0.05，具有統(tǒng)計學意義，而體質(zhì)量指數(shù)、頸圍及腰臀比的AUC均無統(tǒng)計學意義。故對腰圍≥91.5 cm的21人繼續(xù)做決策樹時，把年齡是否≥44歲作為第2分叉點，詳見表2。

表2 腰圍≥91.5 cm者用不同檢測標準判斷2型糖尿病的AUC及診斷界點Tab.2 AUC and cut-off points for detecting T2DM with different standards in participants of WC≥91.5 cm

腰圍＜91.5 cm的人員共88人，按同樣方法進行ROC曲線分析，得到表3。

表3 腰圍＜91.5 cm者用不同方法判斷2型糖尿病的AUC及診斷界點Tab.3 AUC and cut-off points for detecting T2DM with different standards in participants of WC＜91.5 cm

可以看到，按以上各指標繼續(xù)做的ROC曲線所有P值均＞0.05，所得到的AUC均無統(tǒng)計學意義，無需再尋找診斷界點。故對腰圍＜91.5 cm的88人不能繼續(xù)做決策樹分析，詳見表3。

根據(jù)以上分析結(jié)果建立2型糖尿病患病風險預測決策樹，見圖1。

以圖1所示決策樹作為2型糖尿病的篩查指標，以空腹血糖及OGTT 2 h血糖為2型糖尿病的診斷金標準，用SPSS統(tǒng)計軟件包繪制ROC曲線，計算曲線下面積 AUC為0.784，95%置信區(qū)間為0.642～0.926，P=0.000，差異有統(tǒng)計學意義。

計算靈敏度、特異度、陽性預測值及陰性預測值。

從表4可以計算出:靈敏度為61.1%(11/18);特異度為95.6%(87/91);陽性預測值為73.3%(11/15);陰性預測值為92.6%(87/94)。

圖1 2型糖尿病患病風險預測決策樹Fig.1 Classification tree for detecting T2DM

表4 決策樹預測患2型糖尿病的試驗結(jié)果Tab.4 Results of detecting T2DM with classification tree

2.2 建立2型糖尿病及糖尿病前期患病風險預測決策樹

分別以年齡、體質(zhì)量指數(shù)、頸圍、腰圍、腰臀比作為2型糖尿病或糖尿病前期的篩查指標，以空腹血糖或OGTT 2 h血糖作為糖尿病或糖尿病前期的診斷金標準，繪制受試者工作特征曲線(ROC曲線)，計算ROC曲線下面積(AUC)，并尋找Youden指數(shù)，即靈敏度-(1-特異度)最高值所對應(yīng)的診斷界點，結(jié)果匯總為表5。

表5 不同篩查指標判斷2型糖尿病或糖尿病前期的ROC曲線下面積及診斷界點Tab.5 AUC and cut-off points for detecting T2DM and PDM with different standards

可以看到，腰圍所對應(yīng)的AUC=0.704，在五項危險因素中AUC最大(P=0.000)，差異有統(tǒng)計學意義，故以腰圍作為決策樹的入口。其Youden指數(shù)最大值對應(yīng)的腰圍界點為83.5 cm，故以腰圍是否≥83.5 cm為分叉點。

繼續(xù)按上述方法進行ROC曲線分析，尋找下一指標及分叉點，直至無統(tǒng)計學意義為止。

綜合上述分析，建立決策樹如圖2。

圖2 2型糖尿病或糖尿病前期患病風險預測決策樹Fig.2 Classification tree for detecting T2DM and PDM

以圖2所示決策樹作為糖尿病或糖尿病前期的篩查指標，以空腹血糖及OGTT 2 h血糖為診斷糖尿病或糖尿病前期的診斷金標準，用SPSS統(tǒng)計軟件包繪制ROC曲線，計算曲線下面積為0.727，95%置信區(qū)間為0.626～0.828，P=0.000，差異有統(tǒng)計學意義。

從表6可以計算出計算靈敏度、特異度、陽性預測值及陰性預測值:靈敏度56.5%(26/46);特異度88.9%(56/63);陽性預測值78.8%(26/33);陰性預測值73.7%(56/76)。

表6 決策樹預測患2型糖尿病及糖尿病前期的試驗結(jié)果Tab.6 Results of detecting T2DM and PDM with classification tree

3 討論

糖尿病是由遺傳和環(huán)境因素相互作用而引起的一組代謝異常綜合征，其病因涉及遺傳、年齡、生活方式、肥胖等多種因素，其中增齡及肥胖是引起胰島素抵抗的重要環(huán)節(jié)，與2型糖尿病的發(fā)病密切相關(guān)［3］。有糖尿病家族史也屬于糖尿病發(fā)生的重要危險因素之一［4］。許多研究［5-6］均證實，在高危人群中進行早期干預可以預防或延緩糖尿病的發(fā)生。針對上述情況，本研究針對109名2型糖尿病子女進行了年齡與肥胖相關(guān)指標(頸圍、腰圍、腰臀比及體質(zhì)量指數(shù))等糖尿病危險因素ROC曲線分析，并根據(jù)分析結(jié)果建立了患病風險預測決策樹。

對于糖尿病和/或糖尿病前期的風險預測，國內(nèi)外已有一些相關(guān)研究及報道。一項芬蘭的研究［7］表明，曾經(jīng)有過高血糖史和正在使用降壓藥是患糖尿病的重要風險預測指標。一項丹麥的糖尿病危險因素調(diào)查問卷研究［8］顯示，年齡、高血壓病史，運動量低和糖尿病家族史是糖尿病患病的主要危險因素。但這些研究所針對的對象為不同種族的不同人群，這些危險因素對于其他不同種族或相同種族中的不同人群是否具有普適性并未確定。且上述研究的風險預測雖然有效，但研究中所涉及的某些指標較難獲得或較難計算，這與本研究簡單方便進行風險預測的初衷不符。近年首都醫(yī)科大學附屬北京同仁醫(yī)院一項針對中國北京近郊南法信地區(qū)人群的糖尿病風險預測研究采用了年齡、腰臀比、腰圍、高血壓病史及糖尿病家族史為危險因素，制作成決策樹，使人們可以方便預測患糖尿病或糖尿病前期的風險，且具有較高的靈敏度及特異度［9］，但其針對的人群為普通人群，而本研究的研究對象為2型糖尿病患者的子女，屬于針對特定高危人群的風險預測。且本研究所建立的決策樹所涉及的指標:年齡、頸圍、腰圍、腰臀比等，不用去醫(yī)院在家中即可方便獲得的資料，具有較強的實用性及可操作性。

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