首婷婷 王 楠 祝紫薇

近年來,隨著我國經濟水平的不斷提升,人們的生活質量得到明顯改善,生活習慣、飲食結構發(fā)生改變,增加了糖尿病的發(fā)病率。2019年國際糖尿病聯盟數據顯示,全球約有10億糖尿病患者,據估計,到2030年糖尿病患病人數將增加25%;我國糖尿病約1.16億人,位居全球首位[1]。糖尿病腎病(DN)發(fā)病機制復雜,臨床治療周期較長,對患者的生命安全、生活質量均造成明顯影響,且隨著病情的發(fā)展最終發(fā)展為終末期腎病。血液透析是終末期腎病患者的治療方式之一,但可導致糖尿病患者血糖水平波動,增加低血糖發(fā)生的風險,加劇患者并發(fā)心腦血管疾病的風險、延長住院時間、增加醫(yī)療費用[2]。研究顯示,糖尿病行血液透析治療的住院患者中約51%發(fā)生低血糖[3]。本研究構建老年DN血液透析患者低血糖發(fā)生風險預測模型,為盡早識別高危患者,采取預防性護理措施提供參考依據,現報告如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2021年1月-12月我院行血液透析治療的108例老年DN患者為研究對象。納入標準:(1)符合美國糖尿病協會(ADA)2018年制定的DN相關診斷標準[4];(2)年齡≥60歲;(3)符合血液透析的指征;(4)患者知情研究,并自愿參與。排除標準:(1)合并心、肝、肺、腎等重要臟器嚴重功能障礙;(2)近期存在急性、慢性感染或并發(fā)糖尿病酮癥酸中毒;(3)長期或近期使用影響血糖的藥物。

1.2 方法

1.2.1資料收集 采用自制的調查問卷,由經培訓合格的血透中心2名護士負責收集資料。(1)一般人口學資料:包括性別、年齡、體質量指數(BMI)、文化程度。(2)疾病相關資料:包括DN病程、糖尿病病程、口服降糖藥、自我管理能力、主要生化指標(總膽固醇、三酰甘油、血肌酐、糖化血紅蛋白、空腹血糖、胰島素抵抗指數、24h尿微量白蛋白、血糖變異系數。(3)血糖水平監(jiān)測及低血糖判斷:詳細記錄透析1、2、3、4h患者血糖變化及低血糖發(fā)生情況,其中低血糖判定標準[5]為血糖<3.9mmol/L。記錄患者1個月血糖值,并計算平均值、血糖變異系數(血糖標準差與血糖平均值的比值)。根據患者在1個月透析過程中是否發(fā)生低血糖分為低血糖組和非低血糖組。(4)自我管理能力[6]:采用DN患者自我管理行為量表進行評價,該量表包括血糖監(jiān)測、藥物治療、運動管理、并發(fā)癥監(jiān)測、飲食管理、危險因素管理6個維度,共42個條目。采用Likert 4級評分法,總分30～120分,分值越高表明患者自我管理能力越好。

1.2.2風險預測模型構建及效果評價 根據多因素Logistic回歸分析結果構建風險預測模型,采用Hosmer-Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗評價預測模型的擬合效果;以受試者工作特征曲線(ROC)對模型預測效能進行評價。

1.3 統計學方法

2 結果

2.1 老年DN患者血液透析過程中低血糖發(fā)生情況

108例患者血液透析過程中共檢測血糖1276次, 53例發(fā)生低血糖,發(fā)生率為49.07%,其中29例發(fā)生1次,24例發(fā)生次數≥2次。

2.2 老年DN患者血液透析過程中低血糖發(fā)生影響因素的單因素分析,表1

表1 老年DN患者血液透析過程中低血糖發(fā)生影響因素的單因素分析

單因素分析結果顯示,兩組BMI、DN病程、血糖變異系數、口服降糖藥、自我管理能力、文化程度、空腹血糖比較差異有統計學意義(P<0.05)。

2.3 老年DN患者血液透析過程中低血糖發(fā)生影響因素的多因素Logistic回歸分析,表2

表2 老年DN患者血透過程中發(fā)生低血糖影響因素的多因素Logistic回歸分析

以發(fā)生低血糖為因變量,以單因素分析中具有統計學意義的變量為自變量,進行多因素Logistic回歸分析,結果顯示,BMI<24kg/m2、DN病程≥1年、血糖變異系數≥0.26、口服降糖藥是老年DN患者血液透析過程中低血糖發(fā)生的影響因素(P<0.05)。

2.4 老年DN血液透析患者低血糖發(fā)生風險預測模型的構建

根據多因素Logistic回歸分析結果構建風險預測模型:Logit(P)=-13.976-BMI<24kg/m2×0.811+DN病程≥1年×1.423+血糖變異系數≥0.26×0.875+口服降糖藥×1.462。

2.5 老年DN血液透析患者低血糖發(fā)生風險預測模型預測效果檢驗,圖1

圖1 老年DN血液透析患者低血糖發(fā)生風險預測模型的ROC曲線

Hosmer-Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗結果顯示,模型對數據的擬合效果較好(χ2=7.327,P=0.672);ROC曲線下面積為0.813(95% CI:0.652～0.931,P<0.001),靈敏度為87.1%,特異度為81.8%,模型預測效能較好。選擇2022年1月～12月我院行血液透析治療的112例老年DN患者為驗證對象,61例發(fā)生低血糖,模型預測為55例;未發(fā)生低血糖51例,模型預測為57例,模型預測準確率為76.88%。

3 討論

DN患者血液透析的高血糖、低血糖狀態(tài)與死亡率密切相關[7]。DN患者在血液透析的過程中,受胰島素分解代謝速度下降的影響,食物、營養(yǎng)物質的吸收、攝取減少,增加低血糖發(fā)生風險。調查數據顯示,DN患者血液透析時約有34.4%～57.0%發(fā)生低血糖,其中無癥狀低血糖發(fā)生率達14%～17.8%[8]。本研究結果顯示,老年DN患者行血液透析治療的1個月內,108例患者中53例發(fā)生低血糖,發(fā)生率為49.07%,略高于陳麗等[9]研究顯示的48.33%,低于張章盛等[10]研究顯示的51.56%。葡萄糖是一種小分子物質,在血液透析過程中極易丟失;此外,血液透析不能濾除胰島素,其主要依賴腎臟排出體外,患者因腎臟功能較差,導致胰島素蓄積于體內,進一步導致糖分減少,增加低血糖的發(fā)生風險。李麗雙等[11]研究顯示,年齡60歲以上的老年DN患者血液透析過程中發(fā)生低血糖的風險是年齡不足60歲患者的1.152倍。隨著年齡的增長,患者血糖調節(jié)能力減弱,血糖水平下降時降低交感神經興奮狀態(tài),影響患者升血糖激素的分泌,增加低血糖的發(fā)生風險。因此,老年DN患者血液透析過程中應加強針對性護理,適時選擇含糖滲透液,降低低血糖發(fā)生率。

本研究多因素Logistic回歸分析結果顯示,BMI<24kg/m2、DN病程≥1年、血糖變異系數≥0.26、口服降糖藥是老年DN患者血液透析過程中低血糖發(fā)生的影響因素(P<0.05)。(1)BMI<24kg/m2:研究顯示,糖尿病患者在血液透析過程中發(fā)生低血糖次數≥2次,其BMI明顯低于僅發(fā)生1次的患者或未發(fā)生者[12]。BMI較低可引起胰島素調節(jié)能力的降低,干擾血糖波動的敏感性,患者易出現無癥狀低血糖;BMI較高的患者對低血糖反應的閾值較大,血糖波動不敏感,發(fā)生低血糖的風險較低,即使出現低血糖反應,患者的癥狀也較輕。(2)DN病程≥1年:DN是糖尿病的并發(fā)癥之一,病情若持續(xù)進展未得到有效控制,患者腎功能可進行性受損,嚴重者導致死亡。DN病程反映患者病情的嚴重程度,是評價預后的重要因素。DN病程長的患者腎上腺素反應缺陷的風險增大,增加無癥狀低血糖的發(fā)生率。(3)血糖變異系數≥0.26:血糖變異系數是臨床衡量患者血糖波動的常用指標,數值越大表明血糖波動幅度越大,若血糖控制不佳,明顯增加患者高血糖、低血糖發(fā)生風險。(4)口服降糖藥:口服降糖藥是臨床常用降糖治療方案,主要目標為提高患者長期血糖達標率。葡萄糖由于分子量較小的特點使其能夠自由穿過透析器膜,引起機體葡萄糖以較快速度流失。血液透析過程中,若患者的血糖水平較透析液的葡萄糖濃度低,透析液中葡萄糖將迅速進入血液循環(huán),與口服降糖藥協同作用,增加低血糖發(fā)生風險。

近年來,關于老年DN患者血液透析低血糖發(fā)生的研究較多,但較少關于風險預測模型構建的研究,因此構建老年DN血液透析患者低血糖發(fā)生風險預測模型具有重要的臨床價值。將風險預測模型應用于糖尿病患者的臨床護理管理,有利于早期識別低血糖高危人群,采取及時的干預措施,為患者更好管理血糖、降低血糖波動提供依據,同時也為醫(yī)護人員提供較為高效的低血糖發(fā)生風險篩查工具。左丹等[13]以2型糖尿病住院患者為研究對象,通過多因素Logistic回歸模型篩選影響因素,構建包括BMI、住院時間、糖尿病病程、三酰甘油、周圍血管病變、糖化血紅蛋白在內的預測模型。本研究根據多因素Logistic回歸分析結果,構建老年DN血液透析患者低血糖發(fā)生風險預測模型,并進行效果驗證,Hosmer-lemeshow擬合優(yōu)度檢驗結果顯示,χ2=7.327,P=0.672;ROC曲線下面積為0.813(95%CI:0.652～0.931,P<0.001),靈敏度為87.1%,特異度為81.8%,模型預測準確率為76.88%,提示模型具有較好的預測價值。

綜上所述,本研究構建的老年DN血液透析患者低血糖發(fā)生風險預測模型具有較好的一致性,是臨床能否盡早采取防護措施的重要指導工具之一,該預測模型的構建有利于臨床醫(yī)護人員盡早識別、精準評估患者發(fā)生低血糖的風險。