DPN患者周围神经传导速度的影响因素及预测价值分析
投稿时间:2021-04-18  修订日期:2021-05-24  点此下载全文
引用本文:梁玲霞,赵猛,李树法,李伟.DPN患者周围神经传导速度的影响因素及预测价值分析[J].医学研究杂志,2021,50(10):55-59
DOI: 10.11969/j.issn.1673-548X.2021.10.012
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作者单位E-mail
梁玲霞 徐州医科大学临床学院 221000  
赵猛 徐州医科大学附属医院内分泌科 226100 7900114@qq.com 
李树法 青岛大学附属医院内分泌科 221000  
李伟 徐州医科大学附属医院内分泌科 226100  
基金项目:国家自然科学基金资助项目(面上项目)(81570649)
中文摘要: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。
中文关键词: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
 
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