3種Glucometrics模型在非內(nèi)分泌科住院患者血糖數(shù)據(jù)分析中的應用

周 亮,何文霞,葉新華

(南京醫(yī)科大學附屬常州第二人民醫(yī)院 內(nèi)分泌科,江蘇 常州,213003)

近年來，隨著糖尿病發(fā)病率的升高和人類平均壽命的延長，在非內(nèi)分泌科住院的血糖異常患者越來越多。國外數(shù)據(jù)[1]顯示，住院患者中有38%出現(xiàn)高血糖(包括新發(fā)現(xiàn)的糖尿病及應激性高血糖)，其中26%的患者已知有糖尿病史，另外12%的患者無糖尿病史。國內(nèi)研究[2-3]顯示，在非內(nèi)分泌科住院治療的患者中有40.8%～45.7%合并不同程度的糖代謝異常。血糖控制不佳將促使患者臨床結(jié)局惡化，而有效管理住院患者的血糖，可降低病死率，減少并發(fā)癥以及縮短住院時間，降低住院成本。血糖監(jiān)測是血糖管理中的重要組成部分，其結(jié)果有助于評估患者糖代謝紊亂程度，進而制訂合理的降糖方案，同時可反映降糖治療的效果并指導治療方案的調(diào)整[4]。醫(yī)院內(nèi)進行的床邊即時檢測(POCT)是血糖監(jiān)測的基本形式，信息化、結(jié)構(gòu)化的POCT血糖數(shù)據(jù)將為全院血糖同質(zhì)化管理奠定基礎。對患者而言，血糖管理的優(yōu)劣只要對比血糖值是否在控制目標以內(nèi)及血糖波動幅度是否在波動范圍內(nèi)即可。但對院內(nèi)血糖管理者而言，面對龐大的血糖數(shù)據(jù)，必須建立一套有效的統(tǒng)計模型來進行分析。2006年Goldberg等[5]提出了3種血糖管理評價統(tǒng)計學模型(Glucometrics模型)，即Population模型、Patient模型、Patient-day模型，并認為Patient-day模型是血糖管理評價的“金標準”。隨后，多項大型住院患者血糖管理研究[6-8]均使用了Patient-day模型來對血糖管理進行評價。但Population模型和Patient模型在實際應用中仍有自身優(yōu)勢,3種模型可提供不同的信息。目前國內(nèi)研究多局限于使用Population模型、Patient模型對內(nèi)分泌科或非內(nèi)分泌科血糖進行分析，使用Patient-day模型或聯(lián)合使用3種模型對血糖管理進行評價的報道則較少。本研究綜合使用3種Glucometrics模型分析2017年1—12月本院非內(nèi)分泌科住院患者的血糖數(shù)據(jù)，解析3種模型提供的不同信息，探討3種模型的實際應用價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料

本研究選擇2017年1—12月在本院非內(nèi)分泌科住院并使用華益精點GLUPAD智能血糖儀監(jiān)測末梢血糖的共24個病區(qū)的血糖數(shù)據(jù)。24個病區(qū)中，內(nèi)科11個病區(qū)，包括神經(jīng)內(nèi)科(陽湖院區(qū))、心內(nèi)科(陽湖院區(qū))、血液內(nèi)科(陽湖院區(qū))、心內(nèi)科(城中院區(qū))十四病區(qū)、心內(nèi)科(城中院區(qū))十五病區(qū)、呼吸內(nèi)科(陽湖院區(qū))、腎內(nèi)風濕(陽湖院區(qū))、腫瘤內(nèi)科(陽湖院區(qū))、消化內(nèi)科(城中院區(qū))、腎內(nèi)風濕(城中院區(qū))、ICU(陽湖院區(qū));外科13個病區(qū)，包括胃腸病中心一區(qū)(陽湖院區(qū))、胃腸病中心二區(qū)(陽湖院區(qū))、腦外五官科、創(chuàng)傷中心一(陽湖院區(qū))、創(chuàng)傷中心二(陽湖院區(qū))、創(chuàng)傷中心三(陽湖院區(qū))、甲乳外科、骨科(陽湖院區(qū))、泌尿外科(陽湖院區(qū))、肝膽外科(陽湖院區(qū))、心胸外科(陽湖院區(qū))、燒傷科、TICU(陽湖院區(qū))。納入標準:① 既往明確合并糖尿病的患者;② 華益精點IGMS血糖管理工作站自動抓取檢驗信息系統(tǒng)(LIS)中數(shù)據(jù)，入院后常規(guī)大生化中空腹血糖≥7.0 mmol/L,隨機血糖≥11.1 mmol/L,糖化血紅蛋白(HbA1c)≥6.5%的患者，無論其入院前是否存在糖尿病;③ 非胃腸道手術(shù)的禁食患者以及行胃腸道手術(shù)的患者，在恢復正常飲食之前將常規(guī)監(jiān)測血糖，如連續(xù)2次以上血糖持續(xù)高于7.8 mmol/L,將持續(xù)監(jiān)測直至血糖穩(wěn)定。排除標準:死亡患者、住院時間少于3 d患者、血糖監(jiān)測少于12次患者、嚴重精神障礙患者。血糖值剔除標準:患者1 h內(nèi)有重復低血糖數(shù)值，取第1次數(shù)值為記錄值，其余為干預值，予以剔除[9]。

1.2 研究方法

使用華益精點IGMS血糖管理工作站及GLUPAD智能血糖儀(符合ISO 15197:2013版的精準度要求)，根據(jù)《醫(yī)療機構(gòu)便攜式血糖檢測儀管理和臨床操作》[10]、《中國血糖監(jiān)測臨床應用指南(2015年版)》[4]相關(guān)內(nèi)容，由?？谱o士進行指尖毛細血管血糖檢測。糖尿病及血糖異?；颊弑O(jiān)測3餐前及餐后2 h血糖，根據(jù)醫(yī)囑進行22:00及第2天3:00血糖監(jiān)測，或者根據(jù)病情需要按照?？茖嶋H情況制定的頻率進行血糖監(jiān)測。如患者出現(xiàn)心悸、手抖、出汗等類低血糖表現(xiàn)，隨時監(jiān)測血糖。依據(jù)《中國2型糖尿病防治指南(2017版)》[11]、《中國住院患者血糖管理專家共識(2017版)》[12]、《中國糖尿病患者低血糖管理的專家共識(2012版)》[13]界定血糖評價標準：理想血糖,>3.9～10.0 mmol/L;低血糖,≤3.9 mmol/L;嚴重低血糖,<2.8 mmol/L;高血糖,≥13.9 mmol/L;嚴重高血糖,≥16.7 mmol/L?？崭鼓┥已沁_標標準：嚴格,4.4～<6.1 mmol/L;一般,6.1～<7.8 mmol/L;寬松,7.8～10.0 mmol/L。

1.3 統(tǒng)計學分析

2 結(jié) 果

2.1 一般資料比較

本研究納入2 957例患者，其中男1 706例，女1 251例，平均年齡(64.74±14.13)歲，共計住院3 313例次，其中男1 905例次，女1 408例次，入院檢查空腹血糖(8.11±3.41) mmol/L。共有2 687例次患者進行HbA1c檢測，檢測率為81.10%。有2 052例次患者既往有明確的糖尿病病史，占61.93%。在既往無糖尿病病史的1 261例次患者中，有331例次患者的HbA1c≥6.5%。

2.2 以整體為單位的Population模型對血糖數(shù)據(jù)的分析

Population模型中，目標范圍血糖、低血糖、嚴重低血糖、嚴重高血糖占比分別是指血糖監(jiān)測值在目標血糖、低血糖、嚴重低血糖、嚴重高血糖范圍內(nèi)的血糖事件占所有血糖監(jiān)測值的比例。該模型中共計納入124 770個有效的POCT血糖數(shù)據(jù)，其中理想血糖占58.80%,嚴重低血糖占0.14%,低血糖占1.35%,而嚴重高血糖占6.80%。因數(shù)據(jù)量龐大，異常血糖事件占據(jù)的比例較小。全天各時間段的血糖監(jiān)測頻率不同，其中以5:00—7:00、9:00—11:00、13:00—15:00、19:00—21:00這4個時間段最為集中，按本院作息及進餐時間分別對應空腹(26 637次,21.35%)、早餐后(15 861次,12.71%)、午餐后(19 999次,16.03%)及晚餐后(19 224次,15.41%)的血糖。21:00至次日5:00血糖監(jiān)測頻率較低，但低血糖發(fā)生率卻明顯升高，其中以1:00—3:00到達高峰，低血糖發(fā)生率達到2.47%,這種低血糖趨勢持續(xù)到7:00之后方緩解，見圖1。

圖1 血糖監(jiān)測頻率與低血糖比例(Population模型)

2.3 以患者住院例次為單位Patient模型對血糖數(shù)據(jù)的分析

在Patient模型中，目標范圍血糖占比是指住院期間所有血糖監(jiān)測數(shù)據(jù)的均值落在目標血糖范圍內(nèi)的患者住院例次占總患者住院例次的比例，而低、嚴重低、嚴重高血糖占比則是指住院期間至少出現(xiàn)過1次低、嚴重低、嚴重高血糖事件的患者住院例次占總患者住院例次的比例。該模型中具有血糖監(jiān)測記錄的共計3 313例次患者，人均監(jiān)測(37.34±41.42)次血糖，測血糖次數(shù)范圍12～960次;人均測血糖時間(10.35±7.86) d,測血糖時間范圍3～174 d。每例次患者住院期間最大血糖波動幅度平均為(11.75±5.27) mmol/L。住院期間的平均血糖在理想范圍的患者例次共計2 068例，占總例次的62.42%。在異常血糖方面，有45.13%例次的患者在住院期間至少出現(xiàn)1次嚴重高血糖,19.62%例次的患者至少出現(xiàn)1次低血糖,3.98%例次的患者至少出現(xiàn)1次嚴重低血糖。同時出現(xiàn)嚴重高血糖及低血糖事件的患者共計349例次，占總例次數(shù)的10.53%。在出現(xiàn)低血糖的患者中，有177例次患者發(fā)生了≥3 d的低血糖，占總例次的5.34%。在寬松血糖控制目標下，有82.89%例次的患者末次空腹血糖控制達標。

2.4 以患者-住院日為單位的Patient-day模型對血糖數(shù)據(jù)的分析

Patient-day模型中，目標范圍血糖占比是指所有血糖監(jiān)測數(shù)據(jù)的均值落在目標血糖范圍內(nèi)的患者-住院日數(shù)量占總患者-住院日數(shù)量的比例，而低、嚴重低、嚴重高血糖占比則是指至少出現(xiàn)過1次低、嚴重低、嚴重高血糖事件的患者-住院日數(shù)量占總患者-住院日數(shù)量的比例。該模型中，共計34 236個有效計算數(shù)據(jù)，日人均監(jiān)測血糖(3.64±2.03)次，日測血糖次數(shù)范圍1～26次。日人均最大血糖波動幅度(4.80±3.90) mmol/L。在Patient-day模型中，理想血糖占比62.25%,嚴重低血糖占比0.48%,低血糖占比3.99%,同時有16.41%至少出現(xiàn)1次嚴重高血糖。

2.5 3種Glucometrics模型數(shù)據(jù)差異的比較

Population模型、Patient模型、Patient-day模型計算的平均血糖分別為(9.81±4.18)、(9.48±2.53)、(9.55±3.24) mmol/L,差異有統(tǒng)計學意義(F=64.59,P<0.05),進一步比較提示Population模型的平均血糖高于Patient模型(t=4.64,P<0.05)、Patient-day模型(t=10.69,P<0.05);Patient模型與Patient-day模型的平均血糖比較，差異無統(tǒng)計學意義(t=0.91,P>0.05)。3種模型在嚴重低血糖、低血糖及嚴重高血糖方面差異較為明顯，呈Patient模型>Patient-day模型>Population模型的趨勢，見表1。Population模型對血糖的分析僅為簡單的構(gòu)成比，異常血糖事件比例較低，低血糖及嚴重高血糖分別占血糖總數(shù)的1.49%及6.80%,分別涉及了Patient模型中23.60%及45.13%例次的患者。Patient模型中，單位例次患者測血糖的次數(shù)(12～960次)、時間(3～174 d)范圍跨度大;Patient-day模型則校正了測血糖次數(shù)與時間的差異，其單位日人均監(jiān)測血糖(3.64±2.03)次，人均測血糖次數(shù)范圍1～26次/d。在血糖波動方面，Patient模型下每例次患者住院期間最大血糖波動幅度(11.75±5.27) mmol/L,顯著高于Patient-day模型下日人均最大血糖波動幅度(4.80±3.90) mmol/L(t=74.04,P<0.05)。

表1 3種血糖管理評價統(tǒng)計學模型比較

2.6 基于Patient-day模型的QHS對內(nèi)外科血糖現(xiàn)狀的分析

根據(jù)科室不同，將3 313例次患者分為內(nèi)科組與外科組，其中有26例次患者在住院期間轉(zhuǎn)科，這些患者的血糖按監(jiān)測的科室分別進行計算。分組后，內(nèi)科組共納入2 027例次患者，共計68 112個有效的POCT血糖數(shù)據(jù);外科組共納入1 312例次患者，共計56 658個有效的POCT血糖數(shù)據(jù)。QHS是由耶魯大學附屬醫(yī)院的Hendrickson等[14]提出的一種基于Patient-day模型建立的血糖評價得分標準，設置正常血糖水平、嚴重低血糖、低血糖事件、嚴重高血糖事件、床旁監(jiān)測5部分得分。得分≥90分，為血糖管理成功;80～<90分，提示仍有改善的空間;<80分，為表現(xiàn)欠佳，需要改進。經(jīng)計算，全院總體QHS僅為70.05分，提示全院血糖管理不達標，需要改進。內(nèi)科QHS為66.24分，外科QHS為77.49分。從Population模型、Patient模型提供的信息中，可以分析出內(nèi)、外科QHS差異的原因，即2組間年齡分布、男女比例、糖尿病史、HbA1c檢測率及分布均有明顯差異。另外，入院大生化中的空腹血糖平均值無顯著差異(t=0.92,P>0.05)。以寬松血糖控制目標比較,2組間末次空腹血糖達標率存在差異，內(nèi)科組空腹血糖達標率顯著高于外科組(85.00% vs.82.01%,χ2=5.25,P<0.05)。見表2。

3 討 論

POCT血糖數(shù)據(jù)是院內(nèi)高血糖患者日常管理最基礎的手段。信息化的血糖檢測管理系統(tǒng)可將患者的血糖信息化管理和床旁血糖檢測有效整合到一起，實現(xiàn)血糖數(shù)據(jù)檢測、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)管理的自動化和信息化，是院內(nèi)血糖管理的基礎。Goldberg等[5]提出的3種Glucometrics模型即Population模型、Patient模型、Patient-day模型，是目前國際上常用的3種血糖評價模型，各具所長，可提供不同信息。

表2 內(nèi)科組、外科組基線資料對比

n為患者例次計數(shù);糖化血紅蛋白分級占比以本組糖化血紅蛋白檢測總例次數(shù)為計算分母。

Population模型是最常見的血糖分析模型，將所有血糖數(shù)據(jù)作為計算單位，通過各種血糖事件的構(gòu)成比，可初步評估整體血糖的分布情況。由于血糖數(shù)據(jù)基數(shù)龐大，異常血糖事件尤其是低血糖事件占比較小，但實際需要臨床重點關(guān)注的反而是這些異常的血糖數(shù)據(jù)。因此，單純的血糖數(shù)據(jù)構(gòu)成比并不能滿足臨床的需要，但引入測血糖時間，按時間段分析Population模型血糖數(shù)據(jù)，仍可得到重要的信息。本研究中,21:00至次日5:00血糖監(jiān)測頻率較低，但低血糖發(fā)生率卻明顯升高，其中在1:00—3:00到達高峰，低血糖發(fā)生率達到2.47%,這種低血糖趨勢持續(xù)到次日7:00之后方緩解。這種午夜至凌晨較低的血糖監(jiān)測頻率與較高的低血糖發(fā)生率現(xiàn)象，與國內(nèi)其他研究[15-16]結(jié)論一致。午夜至凌晨低血糖高峰的發(fā)生，除了與患者本身在睡眠時胰高血糖素、皮質(zhì)醇、生長激素等分泌量少，肝糖輸出不足有關(guān)外，也與醫(yī)護人員未能及時有效地進行降糖方案調(diào)整有關(guān)。由此提示，醫(yī)院需要加強患者午夜及凌晨的血糖監(jiān)測，積極尋找低血糖發(fā)生原因，如條件允許，可配合使用動態(tài)血糖監(jiān)測系統(tǒng)進行分析，為避免嚴重低血糖的發(fā)生制定合適的干預措施。

Patient模型以納入研究的患者住院例次作為單位，分析每例次患者住院期間的所有血糖數(shù)據(jù)。由于Patient模型計算規(guī)則，患者即使出現(xiàn)1次高/低血糖事件也將被計算在異常血糖的患者比例中。本研究中出現(xiàn)低血糖的782例次患者中，有382例次(48.85%)患者僅發(fā)生1次低血糖,230例次(29.41%)患者發(fā)生了3次以上的低血糖;417例次(53.32%)患者僅有1 d發(fā)生了低血糖，177例次(22.63%)患者發(fā)生了3 d及以上的低血糖，與張舒婷等[17]報道結(jié)果接近。將這些患者無差別地進行分析，勢必放大偶發(fā)的低血糖事件。在國內(nèi)外血糖管理指南中的血糖控制目標，仍是按照患者個體血糖目標而制定。因此,Patient模型在臨床中仍有其實際應用價值。如《中國住院患者血糖管理專家共識(2017版)》中明確指出住院患者血糖控制目標分層，按照嚴格、一般、寬松制定不同的閾值[11]。本研究中，在寬松血糖控制目標下，有82.89%例次的患者末次空腹血糖控制達標。

Patient-day模型以每例次患者住院期間每天的血糖監(jiān)測數(shù)據(jù)作為計算單位，模型本身即引入了時間單位(d),均衡了Patient模型中單位例次患者測血糖次數(shù)、天數(shù)不同的缺點。Goldberg等[5]認為,Patient-day模型是血糖管理評價的“金標準”。由于國內(nèi)外差異，中國大型醫(yī)院多設置內(nèi)分泌科，糖尿病住院患者病情輕者比例較高，這些患者多因血糖控制不達標而入院，高血糖數(shù)據(jù)占比高是必然結(jié)果，隨著住院治療時間的延長，高血糖發(fā)生率下降。因此，單純使用Patient-day模型可能并不能完全適應內(nèi)分泌科的血糖評估。田伊茗等[18]對688例內(nèi)分泌科住院患者的33 445次POCT血糖數(shù)據(jù)進行分析后認為，住院患者高血糖的評估以 Population 模型計算的數(shù)據(jù)最為合理;Patient-day模型能夠在一定程度上糾正一過性低血糖的影響，對于評估低血糖事件的強度更具優(yōu)勢。由于時間單位(d)的引入,Patient-day模型下單位血糖測定次數(shù)及波動幅度均明顯低于Patient模型，同時其計算方式正好能計算最大血糖波動幅度。本研究中，計算平均最大血糖波動幅度為(4.80±3.90) mmol/L,但限于測血糖次數(shù)的不規(guī)范，導致部分患者不能計算其他血糖波動指標。在Patient-day模型基礎上建立的QHS,通過對5個血糖評估參數(shù)的評分，為血糖管理提供了一種量化、直觀的評估方法。本研究按科室不同，將患者分為內(nèi)科組與外科組分別計算QHS后，得到內(nèi)科組QHS低于外科組的結(jié)論。但進一步結(jié)合Population模型、Patient模型分析其基線資料后，發(fā)現(xiàn)2組間年齡分布、男女比例、糖尿病史、HbA1c檢測率及分布均有顯著差異。因此，使用統(tǒng)一的QHS去評估不同科室之間血糖控制差異并不適合。但QHS提出的血糖評估參數(shù)仍具有指導意義。臨床可以通過大樣本研究重新制定QHS的5個血糖評估參數(shù)比例來制定適合中國國情的QHS評分規(guī)則。

本研究的不足之處在于尚為單中心研究；各科室推進使用信息化血糖儀進度稍有差異，未對相關(guān)科室住院患者進行血糖監(jiān)測培訓，導致部分科室的患者本身對血糖監(jiān)測認識不足；漏測、拒測比例較高；人均血糖監(jiān)測次數(shù)離散度大等。以上狀況均可能對研究結(jié)果產(chǎn)生影響，因此需要對全院血糖監(jiān)測進行強化培訓。

通過信息化的血糖監(jiān)測管理技術(shù)實現(xiàn)對全院血糖的監(jiān)控，是現(xiàn)代化醫(yī)院信息化建設的重要環(huán)節(jié)。在此基礎上通過Population、Patient、Patient-day模型綜合評估全院血糖管理現(xiàn)狀，以QHS為基礎，建立適合中國實際情況的血糖管理評價體系，并建立由內(nèi)分泌科?？漆t(yī)師、臨床營養(yǎng)師及內(nèi)分泌專科護士組成的院內(nèi)血糖管理團隊，遵從指南，結(jié)合實際，實現(xiàn)院內(nèi)“內(nèi)分泌科-非內(nèi)分泌科”血糖管理無縫銜接，探索一種基于信息化的由內(nèi)分泌科?？浦鲗У母呒壯枪芾砟Ｊ?，從而提高全院血糖控制的達標率，縮短住院時間，減少醫(yī)療支出，改善醫(yī)療服務質(zhì)量。