简介:摘要目的探讨由自我血糖监测(SMBG)点血糖计算不同的血糖波动指标与持续葡萄糖监测(CGM)系统获得的平均血糖波动幅度(MAGE)的相关性。方法本研究为回顾性研究。纳入2018年1月至2019年10月在中山大学附属第三医院内分泌与代谢病学科住院同时接受48~72 h CGM及7点(三餐前、三餐后2 h以及睡前)SMBG的105例2型糖尿病患者作为研究对象,根据7点SMBG数据计算以下血糖波动指标:血糖水平的标准差(SDBG)、最大血糖波动幅度(LAGE)、餐后血糖波动幅度(PPGE)、血糖变异系数(CV)和平均血糖波动幅度(MAGE′,由SMBG计算所得)。分别采用Spearman相关分析、简单线性回归和多元逐步回归分析法分析由SMBG计算的血糖波动各指标与由CGM获得的MAGE的关系,并绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估前者对后者的预测能力。结果105例2型糖尿病患者中,7点SMBG计算的SDBG为(2.02±0.77)mmol/L、PPGE为(2.75±1.13)mmol/L、LAGE为(5.62±2.13)mmol/L、CV为(25.92±0.77)%及MAGE′为4.11(2.84,5.92)mmol/L,均与CGM获得的MAGE[4.00(2.65,5.00)mmol/L]显著相关(r值分别为0.614、0.499、0.588、0.533和0.473,均P<0.01)。以MAGE为因变量,SDBG、PPGE、LAGE、CV和MAGE′为自变量进行多元逐步回归分析,仅SDBG进入方程(P<0.01)。ROC曲线下面积分别为:SDBG为0.795[95%可信区间(CI)0.708~0.882]、LAGE为0.782(95%CI 0.692~0.872)及CV为0.769(95%CI 0.677~0.846),均大于PPGE[0.718(95%CI 0.620~0.816)]和MAGE′[0.704(95%CI 0.607~0.789)]的ROC曲线下面积。结论由7点SMBG数据计算的血糖波动指标(SDBG、LAGE、PPGE、CV和MAGE′)与CGM获得的MAGE相关性好,其中,SDBG准确性更高。