血清甘油三酯葡萄糖指数、视黄醇结合蛋白及β2-微球蛋白联合检测对糖尿病视网膜病变的预测及筛查价值

何加芹, 吴红艳, 蔡倩, 陆羽, 刘新亮

何加芹, 吴红艳, 蔡倩, 陆羽, 刘新亮. 血清甘油三酯葡萄糖指数、视黄醇结合蛋白及β2-微球蛋白联合检测对糖尿病视网膜病变的预测及筛查价值[J]. 实用临床医药杂志, 2023, 27(18): 70-74. DOI: 10.7619/jcmp.20231267
引用本文: 何加芹, 吴红艳, 蔡倩, 陆羽, 刘新亮. 血清甘油三酯葡萄糖指数、视黄醇结合蛋白及β2-微球蛋白联合检测对糖尿病视网膜病变的预测及筛查价值[J]. 实用临床医药杂志, 2023, 27(18): 70-74. DOI: 10.7619/jcmp.20231267
HE Jiaqin, WU Hongyan, CAI Qian, LU Yu, LIU Xinliang. Values of serum triglyceride-glucose index combined with retinol-binding protein and β2-microglobulin in prediction and screening of diabetic retinopathy[J]. Journal of Clinical Medicine in Practice, 2023, 27(18): 70-74. DOI: 10.7619/jcmp.20231267
Citation: HE Jiaqin, WU Hongyan, CAI Qian, LU Yu, LIU Xinliang. Values of serum triglyceride-glucose index combined with retinol-binding protein and β2-microglobulin in prediction and screening of diabetic retinopathy[J]. Journal of Clinical Medicine in Practice, 2023, 27(18): 70-74. DOI: 10.7619/jcmp.20231267

血清甘油三酯葡萄糖指数、视黄醇结合蛋白及β2-微球蛋白联合检测对糖尿病视网膜病变的预测及筛查价值

基金项目: 

江苏省淮安市科技局基金资助项目 HAB202143

详细信息
    通讯作者:

    陆羽, E-mail: zyf160119@126.com

    刘新亮, E-mail: 931153996@qq.com

  • 中图分类号: R587.2;R446.11

Values of serum triglyceride-glucose index combined with retinol-binding protein and β2-microglobulin in prediction and screening of diabetic retinopathy

  • 摘要:
    目的 

    探讨血清甘油三酯葡萄糖(TyG)指数、视黄醇结合蛋白(RBP)及β2-微球蛋白(β2-MG)联合检测对早期糖尿病视网膜病变(DR)的预测及筛查价值。

    方法 

    选取在本院诊治的2型糖尿病患者167例为研究对象。根据眼底检查结果将167例患者分为不伴有糖尿病任何并发症组(NDR组)60例、非增殖期糖尿病视网膜病变组(NPDR组)55例、增殖期糖尿病视网膜病变组(PDR组)52例。另选取同期本院体检中心的健康体检者60例作为对照组(CON组)。检测4组血清TyG指数、RBP及β2-MG的表达水平; 采用受试者工作特征(ROC)曲线分析血清TyG指数、RBP、β2-MG单独及联合检测预测和筛查DR的价值。

    结果 

    4组TyG指数、RBP、β2-MG的表达水平两两比较, 差异均有统计学意义(P < 0.05)。在3组2型糖尿病患者中, Spearman相关性分析提示患者糖尿病病程、收缩压(SBP)、空腹血糖(FBG)、糖化血红蛋白(HbA1c)、甘油三酯(TG)、TyG指数、RBP、β2-MG与DR呈正相关(P < 0.05), Logistic回归分析显示病程、TyG指数、RBP是DR发生的独立危险因素。ROC曲线分析显示TyG指数、RBP、β2-MG联合检测的曲线下面积(AUC)为0.757, 敏感度为63.6%, 特异度为80.0%。

    结论 

    TyG指数、RBP、β2-MG在2型糖尿病患者中随着DR的病情加重而逐渐升高, 3个指标联合检测预测早期DR的效能最佳。

    Abstract:
    Objective 

    To investigate the values of serum triglyceride-glucose (TyG) index combined with retinol-binding protein (RBP) and β2-microglobulin (β2-MG) in prediction and screening of diabetic retinopathy (DR) in early stage.

    Methods 

    A total of 167 patients with type 2 diabetes in the authors' hospital were selected as research objects. According to the results of fundus examination, the 167 patients were divided into group without complications of diabetes (NDR group, n=60), group with non-proliferative diabetic retinopathy (NPDR group, n=55) and group with proliferative diabetic retinopathy (PDR group, n=52). Another 60 healthy people from the physical examination center of the authors'hospital during the same period were selected as control group (CON group). Serum levels of TyG index, RBP and β2-MG were detected in the four groups; the receiver operating characteristic (ROC) curve was used to analyze the values of the serum TyG index, RBP and β2-MG alone and their combination in the prediction and screening of DR.

    Results 

    There were significant between-group differences in expression levels of TyG index, RBP and β2-MG among the four groups (P < 0.05). In the three groups of patients with type 2 diabetes, the Spearman correlation analysis showed that the duration of diabetes, systolic blood pressure (SBP), fasting blood glucose (FBG), glycosylated hemoglobin (HbA1c), triglyceride (TG), TyG index, RBP and β2-MG were positively correlated with DR (P < 0.05), and the Logistic regression analysis showed that course of the disease, TyG index and RBP were the independent risk factors for the occurrence of DR. ROC curve analysis showed that the area under the curve (AUC) of the combination of TyG index, RBP and β2-MG was 0.757, with the sensitivity of 63.6% and the specificity of 80.0%.

    Conclusion 

    Levels of TyG index, RBP and β2-MG gradually increase with the aggravation of DR in patients with type 2 diabetes, and the efficiency of the combined detection of three indicators is the best in predicting early DR.

  • 近年来,人工智能(AI)在疾病辅助诊疗、个人健康管理、医院智能管理等领域发挥了独特的作用,日益成为医护人员及患者的好帮手[1-2]。本研究对老年患者THR术后开展了思维导图联合AI音箱的延续性护理, 效果评价较好,现报告如下。

    本研究经本院医学伦理委员会审核并批准。选择2018年5月—2019年5月在本院接受THR术并出院的102例患者作为研究对象,随机分为对照组(52例)和研究组(50例)。纳入标准: ①对本研究知情且自愿配合者; ②年龄≥60岁者; ③首次接受THR术治疗者; ④ THR术后2周内,且符合出院标准者。排除标准: ①有自身免疫系统疾病、恶性肿瘤等患者; ②有精神病、昏迷、意识障碍等患者; ③有听力、语言障碍者; ④资料不全,中途退出者。2组在年龄、性别等一般资料比较,差异无统计学意义(P>0.05)。见表 1

    表  1  2组患者一般资料比较(x±s)
    组别n年龄/岁性别文化程度致病类型
    小学及以下初中至高中大专及以上先天性髋关节发育不良股骨头坏死股骨颈骨折
    研究组5067.3±5.21931191516142115
    对照组5266.4±4.62329231613122416
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    所有患者THR术后住院期间均由责任护士进行常规护理,待责任医生确认符合出院标准后方可办理出院。对照组患者出院前1 d, 由责任护士发放康复护理指导手册和健康宣教,患者出院后采用常规电话随访延续护理指导,并在其出院后1、3个月后告知复查。

    研究组在对照组基础上接受思维导图联合AI音箱模式的延续性护理,主要流程如下(见图 1): ①组建联合式延续性护理团队。团队由骨科医生、护士长、责任护士、康复师、心理咨询师、IT技术工程师等人组成,所有成员均经过专业培训且考核合格。②制作思维导图。结合THR术后并发症预防及国内外最新临床报道,全体成员制作了THR出院后对应时间轴所需的康复护理及功能训练的思维导图。导图包含了患者出院后1~2周、3~4周、5~8周、3个月等各个阶段的康复训练内容。所有内容均遵循“安全合理、循序渐进”的基本原则。此外,思维导图还包含了伤口护理、饮食营养方案、用药管理、家庭环境支持等,并在各环节添加了示意图、文字说明及普通话或方言等方式说明。③宣教及使用。将思维导图及相关资料上传至患者或家属的微信、QQ、AI音箱APP端及病友微信群等通讯工具。出院前协助患者或家属下载手机AI音箱APP, 讲解思维导图联合AI音箱延续性护理的使用方法与问题处理。教授无法使用手机的患者或家属如何利用语音控制AI音箱。④质量控制。医护人员根据思维导图进行阶段性的提醒及相关资料的推送,并在每天8: 00—17: 00在线对患者延续性护理康复过程主诉的问题进行答疑、反馈,必要时进行家访或专家在线会诊,并及时告知患者出院后1、3个月复查。

    图  1  思维导图联合AI音箱的延续护理模式流程图

    ① 以Harris功能评分评价髋关节功能恢复情况[3], Harris评分包括疼痛、功能(步态、功能活动)、关节活动度和畸形4部分,总分100分,分值越高表示髋关节功能恢复越好。②以疼痛视觉模拟评分法(VAS)评分评估疼痛程度[4], VAS评分总分为10分, 其中0分为无痛, 1~3分为轻度, 4~6分为中度, 7~10分为重度,分值越大表示疼痛越重。③利用焦虑自评量表(SAS)、抑郁自评量表(SDS)[5]分别对2组患者入院时及出院后3个月的负面心理进行评价。量表累积各条目得分计为SAS/SDS总分并折算为标准分,其中SAS评分, 50分则有焦虑倾向, SDS评分, 53分则有抑郁倾向。④对出院后3个月内发生感染、压疮、假体松动或脱位、深静脉血栓、髋臼增生等并发症发生率进行随访统计。⑤出院3个月后就延续性护理服务满意率进行非常满意、基本满意、不满意3个等级评价。满意率(%)=(基本满意+非常满意)人数/被调查人数×100%。

    采用SPSS 20.0统计学软件进行数据分析,计量资料采用(x±s)表示,行t检验; 计数资料采用%表示,行χ2检验; P < 0.05为差异有统计学意义。

    出院时, 2组Harris评分比较, 差异无统计学意义(P>0.05)。出院后1、3个月, 2组Harris评分均高于出院时,且研究组Harris评分高于对照组,差异有统计学意义(P < 0.05)。见表 2

    表  2  2组出院时、出院后1、3个月Harris评分比较(x±s)  
    组别n出院时出院后1个月出院后3个月
    研究组5056.15±17.3678.23±10.25*#87.62±4.93*#
    对照组5255.39±13.2973.48±9.57*81.52±5.21*
    与出院时比较, * P < 0.05; 与对照组比较, #P < 0.05。
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    出院时, 2组VAS评分比较,差异无统计学意义(P>0.05); 出院后1、3个月, 2组VAS评分均低于出院时,且研究组VAS评分低于对照组,差异有统计学意义(P < 0.05)。见表 3

    表  3  2组出院时、出院后1、3个月VAS评分比较(x±s)  
    组别n出院时出院后1个月出院后3个月
    研究组506.63±1.214.67±0.69*#3.41±0.22*#
    对照组526.54±1.375.06±0.75*3.68±0.35*
    VAS: 视觉模拟评分。与出院时比较, * P < 0.05; 与对照组比较, #P < 0.05。
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    随访结果显示,出院后3个月内,研究组并发症总发生率低于对照组,差异有统计学意义(P < 0.05)。见表 4

    表  4  2组并发症发生率比较[n(%)]
    组别n感染压疮假体松动或脱位髋臼增生合计
    研究组501(2.0)01(2.0)02(4.0)*
    对照组522(3.8)2(3.8)2(3.8)3(5.8)9(17.3)
    与对照组比较, * P < 0.05。
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    入院时, 2组SAS评分、SDS评分比较,差异无统计学意义(P>0.05); 出院后3个月, 2组SAS评分、SDS评分低于入院时,且研究组SAS评分、SDS评分低于对照组,差异有统计学意义(P < 0.05)。见表 5

    表  5  2组入院时、出院后3个月SAS评分、SDS评分比较(x±s)  
    组别nSAS评分SDS评分
    入院时出院后3个月入院时出院后3个月
    研究组5052.27±4.6742.42±3.51*#57.47±5.7443.38±4.27*#
    对照组5253.01±4.8546.74±4.28*56.37±6.2346.45±5.74*
    SAS: 焦虑自评量表; SDS: 抑郁自评量表。与入院时比较, * P < 0.05; 与对照组比较, #P < 0.05。
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    随访结果表明,研究组延续性护理满意率高于对照组,差异有统计学意义(P < 0.05)。见表 6

    表  6  2组延续性护理满意率比较[n(%)]
    组别n基本满意非常满意不满意总满意
    研究组5021(42.0)29(58.0)050(100.0)*
    对照组5227(51.9)19(36.5)6(11.5)46(88.5)
    与对照组比较, * P < 0.05。
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    延续性护理作为医院护理的延续部分,是患者回归家庭或社区后促进康复的重要部分[6], 被广泛用于骨科[7]、脑部疾病[8]等术后患者的康复管理中。THR作为一种损伤性较大的假体置换术, 患者多为老年人,术后并发症较多,通常患者在术后1~2周即可出院,但THR患者的术后康复护理却不应少于半年。因此,对于THR患者实施延续性护理有重要意义。思维导图又称“心智图”,是利用图文形式将琐碎繁杂的信息归纳为直观的图形,以帮助学习者记忆、理解与解决实际问题[9]。近年来,思维导图在临床护理教学、腰椎间盘突出术后康复等应用中均有研究[10-11]报道。然而, 单一的思维导图只能将康复指导的内容条理化、归纳化,很大程度上限制了文化水平不高的患者或家属。因此,思维导图联合其他现代技术进行术后的康复护理十分必要。AI音箱具有强大的人机对话功能,可根据语音指令实现智能家居控制、语音购物、手机充值、叫外卖、音频点播等功能[12], 给老年人尤其是给行动不便者的生活带来了极大便利。因此,思维导图联合AI音箱模式应用于老年THR患者的延续性护理有着极强的实用性、可行性。

    本院率先开展了思维导图联合AI音箱的延续性护理,并将该模式应用于老年THR患者的康复管理中。本研究结果表明,出院后3个月内,采用电话随访和思维导图联合AI音箱的延续性护理对于提高THR患者Harris评分,降低VAS评分、SAS评分及SDS评分均有较好效果。此外,采用思维导图联合AI音箱式的延续性护理也有助于降低患者3个月内的并发症发生率,提高护理满意率。这可能是因为相对于常规的电话随访,思维导图联合AI音箱模式更生动、高效,该模式充分综合THR患者术后延续护理的各个因素[13], 将其制成了延续性护理思维导图,并利用AI音箱对延续性护理的各环节进行强化。患者一方面可根据思维导图的音频、视频等进行康复训练,另一方面可通过AI音箱获取最新康复训练计划。此外,患者在无人陪护时还可以通过AI音箱进行人机对话、听音乐、听书等方式舒缓负面情绪,从而改善患者的负面心理和提高康复效果。

    综上所述,思维导图联合人工智能AI音箱可有助于提高老年THR术后患者的延续性护理康复效果和护理满意率,也有助于降低患者的负面心理。

  • 图  1   4组血清TyG、RBP、β2-MG水平比较

    A: 4组TyG指数比较; B: 4组RBP比较; C: 4组β2-MG比较。与CON组相比, *P < 0.05; 与NDR组相比, #P < 0.05; 与NPDR组相比, △P < 0.05。

    图  2   血清TyG指数、RBP、β2-MG联合检测预测早期DR的ROC曲线

    表  1   4组受试者一般资料比较(x±s)[n(%)][M(Q1, Q3)]

    一般资料 CON组(n=60) NDR组(n=60) NPDR组(n=55) PDR组(n=52)
    28(46.7) 28(46.7) 29(52.7) 27(51.9)
    年龄/岁 56.3±6.1 56.9±7.7 58.2±8.7 55.5±9.5
    病程/年 6.5(5.0, 8.0) 8.0(5.0, 11.0)# 15.0(10.0, 18.0)#△
    体质量指数/(kg/m2) 24.0(21.3, 25.9) 25.2(23.1, 27.2) 25.7(23.8, 27.9)* 26.1(23.5, 29.4)*
    收缩压/mmHg 132.0(123.0, 139.5) 135.0(130.0, 140.0) 133.0(130.0, 140.0) 140.0(135.0, 160.0)*#△
    舒张压/mmHg 74.0(68.0, 81.5) 80.0(78.5, 88.5)* 80.0(70.0, 87.0)* 80.0(80.0, 88.0)*
    与CON组比较, * P < 0.05; 与NDR组比较, # P < 0.05; 与NPDR组比较, △ P < 0.05。
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    表  2   各组研究对象临床资料比较[M(Q1, Q3)]

    指标 CON组(n=60) NDR组(n=60) NPDR组(n=55) PDR组(n=52)
    FBG/(mmol/L) 5.00(4.68, 5.46) 8.54(6.91, 9.60)* 10.16(8.74, 11.94)*# 10.46(9.58, 12.96)*#
    HbA1c/% 4.95(4.62, 5.42) 8.25(6.80, 10.00)* 9.60(8.10, 11.20)*# 9.65(8.55, 11.65)*#
    TG/(mmol/L) 0.95(0.72, 1.22) 1.29(1.00, 1.73)* 1.73(1.27, 2.38)*# 2.21(1.38, 3.45)*#△
    TyG指数 8.19(7.98, 8.48) 9.03(8.64, 9.43)* 9.60(9.14, 9.85)*# 9.77(9.36, 10.31)*#△
    RBP/(mg/L) 28.00(19.50, 32.50) 31.50(23.00, 37.50)* 36.00(30.50, 42.50)*# 56.00(45.00, 68.00)*#△
    β2-MG/(mg/L) 1.35(0.98, 1.65) 1.68(1.49, 2.00)* 1.97(1.68, 2.51)*# 2.92(2.17, 4.62)*#△
    FBG: 空腹血糖; HbA1c: 糖化血红蛋白; TG: 甘油三酯; TyG指数: 甘油三酯-葡萄糖指数; RBP:视黄醇结合蛋白;
    β2-MG: β2微球蛋白。与CON组比较, *P < 0.05; 与NDR组比较, #P < 0.05; 与NPDR组比较, △P < 0.05。
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    表  3   DR与各临床指标相关性分析

    变量 r P
    性别 -0.081 0.296
    年龄 -0.038 0.627
    病程 0.521 < 0.001
    BMI 0.147 0.057
    SBP 0.319 < 0.001
    DBP 0.037 0.638
    FBG 0.418 < 0.001
    HbA1c 0.302 < 0.001
    TyG 0.469 < 0.001
    RBP 0.629 < 0.001
    β2-MG 0.552 < 0.001
    TG 0.372 < 0.001
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    表  4   DR相关危险因素的Logistic回归分析

    变量 B SE Wald P OR 95% CI
    病程 0.23 0.064 13.082 < 0.001 1.259 1.111~1.427
    TyG指数 1.217 0.382 10.154 0.001 3.378 1.598~7.143
    RBP 0.060 0.024 6.162 0.013 1.062 1.013~1.113
    β2-MG 0.688 0.417 2.722 0.099 1.990 0.879~4.508
    常量 -16.254 3.621 20.155 < 0.001
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    表  5   血清TyG指数、RBP、β2-MG诊断早期DR的ROC曲线分析

    指标 AUC P 95% CI 截断值 敏感度 特异度
    TyG 0.715 < 0.001 0.620~0.809 9.401 0.636 0.750
    β2-MG 0.672 0.001 0.574~0.771 1.800 mg/L 0.691 0.600
    RBP 0.663 0.003 0.565~0.762 34.500 mg/L 0.618 0.650
    TyG联合β2-MG 0.742 < 0.001 0.649~0.834 0.727 0.717
    TyG联合RBP 0.737 < 0.001 0.645~0.829 0.727 0.700
    RBP联合β2-MG 0.700 < 0.001 0.605~0.794 0.764 0.567
    3项指标联合 0.757 < 0.001 0.667~0.847 0.636 0.800
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-04-19
  • 修回日期:  2023-08-30
  • 网络出版日期:  2023-10-08

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