DPN患者周围神经传导速度的影响因素及预测价值分析

作者：梁玲霞; 赵猛^*; 李树法; 李伟

来源：医学研究杂志, 2021, 50(10): 55-59.

• 糖尿病周围神经病变
• 周围神经传导速度
• 影响因素
• 回归模型
• ROC曲线

目的探讨糖尿病周围神经病变(diabetic peripheral neyropathy, DPN)患者周围神经传导速度的影响因素及影响因素对DPN的预测价值。方法选取2018年5月～2019年8月于笔者医院内分泌科住院的2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus, T2DM)患者为研究对象,根据患者是否存在周围神经病变将研究人群分为2型糖尿病合并周围神经病变(DPN)组及单纯2型糖尿病(NDPN)组。采集患者空腹血糖(FBG)、糖化血红蛋白(HbA1c)、空腹C-肽(FC-P)、餐后2h C-肽(2h C-P)、血脂、尿微量白蛋白(UMA)、肝功能、肾功能等生化指标,并根据相关指标计算血浆渗透压水平(POP);收集肌电图检查中周围神经传导速度进行统计学分析。结果 DPN组患者的年龄、病程、FBG、UMA、HbA1c、POP平均明显高于NDPN组(P<0.05),双侧腓总运动神经传导速度(MCV)、双侧腓肠感觉神经传导速度(SCV)、2h C-P、FC-P明显低于NDPN组(P<0.05)。年龄、HbA1c、2h C-P、UMA是神经传导速度的影响因素(P<0.05)。ROC曲线预测DPN发病风险分析,年龄(AUC:0.700,P=0.000)、2h C-P(AUC:0.763,P=0.000)、HbA1c(AUC:0.673,P=0.000)、UMA(AUC:0.651,P=0.000)。建立多因素Logistic回归模型进行DPN风险预测,根据模型预测P值绘制ROC曲线分析显示,AUC=0.860,诊断的敏感度和特异性分别为93.1%和67.6%。结论年龄、HbA1c、2h C-P、UMA可以单独预测DPN的发生,根据以上4个因素建立的回归模型较单个因素对DPN的预测价值更高。

• 单位
  青岛大学附属医院; 徐州医科大学