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    2型糖尿病患者酮癥酸中毒風(fēng)險預(yù)測模型的構(gòu)建與驗證

    2021-12-10 12:27:54李雪嘉楊開慶
    護理學(xué)報 2021年22期
    關(guān)鍵詞:酮體酮癥酸中毒

    李雪嘉,楊開慶

    (1.大理大學(xué) 護理學(xué)院,云南 大理 671000;2.大理州人民醫(yī)院 工會,云南 大理 671000)

    隨著2型糖尿病患病率的增加,臨床上2型糖尿病患者酮癥酸中毒發(fā)生率逐漸上升[1-2]。糖尿病酮癥酸中毒是糖尿病常見急性并發(fā)癥之一,該病起病急、病情重,變化快,嚴重威脅到患者的生命健康。盡管糖尿病患者管理和護理標準化在不斷完善,但仍有相當高的發(fā)病率和死亡率[3],早期正確識別2型糖尿病酮癥酸中毒的高風(fēng)險人群是預(yù)防其發(fā)生的關(guān)鍵。目前國內(nèi)外尚未有2型糖尿病酮癥酸中毒風(fēng)險預(yù)測模型的研究。本研究回顧性分析了2所三級甲等醫(yī)院共1 336例住院治療的2糖尿病患者的臨床資料,旨在通過構(gòu)建并驗證2型糖尿病酮癥酸中毒風(fēng)險預(yù)測模型,為2型糖尿病酮癥酸中毒高風(fēng)險人群的早期篩查及干預(yù)提供參考。

    1 對象與方法

    1.1 研究對象 采用便利抽樣法,選取2019年1月—2020年12月于大理州人民醫(yī)院住院治療的943例確診為2型糖尿病患者作為建模組,其中酮癥酸中毒108例,非酮癥酸中毒835例。選取2020年3—12月大理大學(xué)第一附屬醫(yī)院住院治療的2型糖尿病患者393例作為模型驗證組,其中酮癥酸中毒45例,非酮癥酸中毒348例。納入標準:確診為2型糖尿病、年齡≥18歲、有完整的病歷資料、住院時間≥24 h。排除標準:合并嚴重器質(zhì)性疾病或疾病終末期者。

    1.2 研究方法 研究采用病例對照法,資料收集通過文獻查閱和咨詢樣本醫(yī)院內(nèi)分泌專家后設(shè)計適用于本研究的臨床資料調(diào)查表,該表共包含三大類18個風(fēng)險預(yù)測因子:(1)一般資料:年齡、性別、體重指數(shù)、吸煙史、飲酒史、高血壓史。(2)疾病相關(guān)資料:糖尿病病程、糖尿病治療方案(口服藥物、皮下注射胰島素、口服藥物聯(lián)合皮下注射胰島素、未治療)、用藥規(guī)律性、飲食規(guī)律性、急性感染、應(yīng)激事件(如外傷、手術(shù)、麻醉、精神刺激、腦血管意外、急性心肌梗死、妊娠和分娩等);(3)實驗室資料:隨機靜脈血糖、糖化血紅蛋白、甘油三酯、總膽固醇、高密度脂蛋白和低密度脂蛋白。所有資料均通過病歷提取。回歸分析中相關(guān)變量賦值如下:因變量(非2型糖尿病酮癥酸中毒=0,2型糖尿病酮癥酸中毒=1),年齡(≤40歲=0,41~60 歲=1,>60 歲=2)、性別(女=0,男=1)、吸煙史(無=0,有=1)、飲酒史(無=0,有=1)、高血壓史(無=0,1級=1,2 級=2,3 級=3)、治療方案(口服藥物=0,皮下注射胰島素=1,口服藥物聯(lián)合皮下注射胰島素=2,未治療=3)、用藥規(guī)律性(規(guī)律=0,不規(guī)律=1)、飲食規(guī)律性(規(guī)律=0,不規(guī)律=1)、急性感染(無=0,有=1)、應(yīng)激事件(無=0,有=1)。所有分類變量均以賦值為0的類別為參考。

    1.3 統(tǒng)計學(xué)方法 使用SPSS 23.0及R 3.6.3軟件進行統(tǒng)計學(xué)分析。定量資料中符合正態(tài)分布的以“±S”表示,統(tǒng)計推斷使用獨立樣本t檢驗;不符合正態(tài)分布者以“M(P25,P75)”表示,統(tǒng)計推斷使用非參數(shù)檢驗(Mann-Whitney U檢驗)。定性資料統(tǒng)計推斷采用卡方檢驗。單因素分析中P<0.1者納入Logistic回歸分析以篩選出2型糖尿病酮癥酸中毒的獨立危險因素,據(jù)此建立模型。采用ROC曲線下面積及Calibration校準曲線驗證模型預(yù)測效果,Hosmer-Lemeshow檢驗判斷模型的擬合優(yōu)度。P<0.05為差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。

    2 結(jié)果

    2.1 一般資料及2型糖尿病酮癥酸中毒發(fā)生情況2所三級甲等醫(yī)院2型糖尿病患者共1 336例。建模組2型糖尿病患者943例,其中2型糖尿病酮癥酸中毒患者108例,發(fā)生率為11.5%。驗證組2型糖尿病患者393例發(fā)生2型糖尿病酮癥酸中毒患者45例,發(fā)生率為11.5%。建模組及驗證組基線資料比較,除性別(P<0.001)外各臨床因素組間差異無統(tǒng)計學(xué)意義,見表1。

    2.2 建模組2型糖尿病酮癥酸中毒患者的單因素分析 將建模組中2型糖尿病酮癥酸中毒與非酮癥酸中毒患者的相關(guān)臨床因素進行比較,結(jié)果顯示,患者的年齡、體質(zhì)量指數(shù)、吸煙史、飲酒史、高血壓、糖尿病病程、治療方案、用藥規(guī)律性、急性感染、應(yīng)激事件、隨機靜脈血糖、糖化血紅蛋白、甘油三脂、高密度脂蛋白與2型糖尿病酮癥酸中毒發(fā)生有關(guān),差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)。性別、飲食規(guī)律性、總膽固醇、低密度脂蛋白與發(fā)生無關(guān),差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05),見表 1。

    表1 2型糖尿病患者酮癥酸中毒單因素分析結(jié)果

    續(xù)表1

    2.3 建模組2型糖尿病酮癥酸中毒的多因素分析

    選擇單因素分析中P<0.1的因素作為自變量,將是否發(fā)生2型糖尿病酮癥酸中毒作為因變量納入方程進行Logistic回歸分析。Box-Tidwell法檢驗結(jié)果顯示所有連續(xù)自變量(年齡、體質(zhì)量指數(shù)、病程、隨機靜脈血糖、糖化血紅蛋白、甘油三酯、高密度脂蛋白)與因變量均存在線性關(guān)系(所有P>0.05),且所有自變量間不存在多重共線性,因此可將連續(xù)自變量直接代入Logistic回歸方程中。多因素分析結(jié)果顯示,急性感染(OR=8.210,95%CI:2.365~28.493)、應(yīng)激事件(OR=129.267,95%CI:18.469~904.736)、隨機血糖(OR=1.986,95%CI:1.593~2.476) 及糖化血紅蛋白(OR=1.421,95%CI:1.088~1.857)是 2 型糖尿病酮癥酸中毒發(fā)生的獨立危險因素。見表2。

    表2 2型糖尿病患者酮癥酸中毒多因素Logistic回歸分析結(jié)果

    續(xù)表2

    2.4 2型糖尿病酮癥酸中毒預(yù)測模型的構(gòu)建及效能驗證

    2.4.1 2型糖尿病酮癥酸中毒預(yù)測模型列線圖的構(gòu)建 根據(jù)Logistic回歸分析結(jié)果,本研究擬合的回歸方程為Logit(P)=3.942+2.105*急性感染+4.862*應(yīng)激情況+0.686*隨機血糖+0.352*糖化血紅蛋白,P=elogit(P)/(1+elogit(P)),并將其繪制成列線圖,見圖1。

    圖1 2型糖尿病酮癥酸中毒風(fēng)險預(yù)測列線圖

    2.4.2 2型糖尿病酮癥酸中毒預(yù)測模型評價Hosmer-Lemeshow檢驗提示該模型擬合優(yōu)度較好(χ2=2.169,P=0.975)。 Calibration 圖示校準曲線與理想曲線幾乎重合,見圖2。

    圖2 Logistic回歸模型的Calibration校準曲線

    2.4.3 2型糖尿病酮癥酸中毒預(yù)測模型的驗證 建模組 ROC 曲線下面積為 0.994(95%CI:0.989-0.998),最大約登指數(shù)為0.929,此時靈敏度為0.954,特異度為0.975。將驗證組患者資料代入本模型,結(jié)果顯示ROC 曲線下面積為為 0.901 (95%CI:0.833-0.969),最大約登指數(shù)為0.754,此時靈敏度為0.889,特異度為 0.865,見圖 3。

    圖3 建模組與驗證組ROC曲線圖。A:建模組;B:驗證組

    3 討論

    3.1 構(gòu)建2型糖尿病患者酮癥酸中毒風(fēng)險預(yù)測模型的臨床價值 據(jù)相關(guān)文獻報道[4-5],2型糖尿病酮癥酸中毒的人數(shù)占糖尿病酮癥酸中毒患者總數(shù)的1/3或1/2以上,發(fā)病率呈逐年上升趨勢。2型糖尿病酮癥酸中毒是在一定誘因下發(fā)生,且呈急性發(fā)病,難早期發(fā)現(xiàn)[6]。本研究構(gòu)建的風(fēng)險預(yù)測模型預(yù)測效能好,預(yù)測指標數(shù)量合適,且各指標在臨床上可容易獲得。因此,本研究提供了一個低成本、穩(wěn)定的預(yù)測模型,便于醫(yī)護人員識別2型糖尿病酮癥酸中毒的危險因素,早期篩查出高風(fēng)險人群,并可針對性地指導(dǎo)患者對2型糖尿病酮癥酸中毒的誘因進行預(yù)防及控制,降低發(fā)病率,減輕患者經(jīng)濟負擔(dān)。

    3.2 2型糖尿病酮癥酸中毒危險因素分析

    3.2.1 2型糖尿病患者酮癥酸中毒與急性感染 本研究中,急性感染是發(fā)生2型糖尿病酮癥酸中毒的主要獨立危險因素(OR=8.210)之一,與多項研究結(jié)果一致[7-8]。感染影響機體三大代謝,導(dǎo)致血糖升高、脂肪及蛋白分解代謝增加、合成β-羥丁酸、乙酰乙酸、丙酮等酮體增加。同時,酮體可以降低乳酸的殺菌能力,導(dǎo)致患者更易發(fā)生感染,從而形成惡性循環(huán)。任何部位的感染都是2型糖尿病酮癥酸中毒的促發(fā)因素,若感染得不到及時的控制和治療,不僅會加重2型糖尿病酮癥酸中毒程度,也將會影響患者的預(yù)后[9]。控制感染的關(guān)鍵在于早期、及時、合理、正確的使用抗菌藥物。據(jù)國內(nèi)文獻報道,感染也是2型糖尿病酮癥酸中毒病死的獨立危險因素[10]。因此在日常護理過程中應(yīng)該加強健康宣教,指導(dǎo)患者加強個人衛(wèi)生、注意保暖,增強身體抵抗力,保持規(guī)律的生活習(xí)慣,避免肺部、上呼吸道等部位感染。國外文獻報道[11],有效的健康宣教及延續(xù)護理,能夠降低感染相關(guān)2型糖尿病酮癥酸中毒的發(fā)生率。

    3.2.2 2型糖尿病患者酮癥酸中毒與應(yīng)激事件 應(yīng)激事件在本研究中是2型糖尿病酮癥酸中毒發(fā)生的最主要獨立危險因素(OR=129.267)。在納入的2所三級甲等醫(yī)院的153例2型糖尿病酮癥酸中毒患者中,建模組2型糖尿病酮癥酸中毒合并應(yīng)激事件患者33例,驗證組17例,共計50例患者合并應(yīng)激事件(32.7%)。其中心腦血管意外占首位(22例,44%),妊娠1例(2%),其他27例,具體包括:創(chuàng)傷、手術(shù)、情感障礙、急腹癥等。應(yīng)激狀況下,機體做出迅速反應(yīng),通過下丘腦引起血中促腎上腺激素濃度迅速升高,糖皮質(zhì)激素大量分泌,交感神經(jīng)興奮分泌去甲腎上腺素,胰島素分泌受到抑制,進而誘發(fā)2型糖尿病酮癥酸中毒[12]。因此護理人員在對2型糖尿病患者行健康教育時,除了強調(diào)規(guī)律用藥、飲食、合理運動以外,還應(yīng)提前預(yù)防或發(fā)現(xiàn)潛在的應(yīng)激事件,開展相關(guān)健康教育,指導(dǎo)患者保持心情舒暢,預(yù)防心血管疾病,防止受到外傷,避免應(yīng)激情況的發(fā)生。

    3.2.3 2型糖尿病患者酮癥酸中毒與血糖水平 血糖水平是糖尿病控制情況的直接體現(xiàn)和首要目標,其與2型糖尿病酮癥酸中毒的診斷、治療以及預(yù)后密切相關(guān)。本研究發(fā)現(xiàn)血糖水平(OR=1.986)是酮癥酸中毒發(fā)生的獨立危險因素,這與臨床實際情況一致。這提醒我們,當發(fā)現(xiàn)患者出現(xiàn)嚴重高血糖時,應(yīng)警惕2型糖尿病酮癥酸中毒的發(fā)生,及時調(diào)整胰島素劑量,同時密切監(jiān)測患者血糖變化。據(jù)國外文獻報道[13],當患者血糖持續(xù)高于16.7 mmol/L時應(yīng)及時監(jiān)測酮體,警惕2型糖尿病酮癥酸中毒的發(fā)生。

    3.2.4 2型糖尿病患者酮癥酸中毒與糖化血紅蛋白目前國內(nèi)外諸多研究已經(jīng)證實了糖化血紅蛋白水平與糖尿病慢性并發(fā)癥之間的關(guān)系[14-15],但其與急性并發(fā)癥的相關(guān)性研究較少。國內(nèi)有研究表明[16],糖化血紅蛋白水平是發(fā)生酮體蓄積的獨立危險因素,當患者糖化血紅蛋白超過8.9%時,應(yīng)監(jiān)測酮體,及早識別2型糖尿病酮癥酸中毒高風(fēng)險人群。后又有學(xué)者證實[17],酮體的主要成分血β-羥丁酸能夠反映2型糖尿病患者體內(nèi)酮體代謝的紊亂狀態(tài),其與糖化血紅蛋白呈正相關(guān),隨著糖化血紅蛋白水平的升高,血β-羥丁酸呈上升趨勢。當血酮體升高超過機體處理能力時,便會出現(xiàn)酮癥酸中毒。因此在治療過程中應(yīng)定期監(jiān)測糖化血紅蛋白,做到早期發(fā)現(xiàn)、早期識別、早期處理,以免病情進展。

    4 結(jié)論

    本模型的建立為醫(yī)護人員早期識別2型糖尿病酮癥酸中毒高風(fēng)險人群提供了參考,本研究所構(gòu)建的模型具有良好的預(yù)測效能,ROC曲線下面積、靈敏度及特異度等各項指標優(yōu)異,最終模型的4個預(yù)測因子,臨床獲取方便,可操作性強。同時,經(jīng)多中心數(shù)據(jù)外部驗證結(jié)果顯示,本模型具有良好的適用性,可在不同醫(yī)院推廣使用。本研究為病例對照研究,樣本量相對較少,僅使用Logistic回歸分析方法建立模型,未來還需要進行前瞻性研究以及更大樣本的研究,并運用更多的工具、方法完善模型,提高模型的預(yù)測性能。

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