专题介绍
来自芬兰的FinnDiane研究团队向大会展示了他们的研究成果：腰高比是成年1型糖尿病患者严重视网膜病变（SDR）的预测因子。请注意！很可能胖着胖着就瞎了！
DR是糖尿病常见的微血管并发症，也许会进展为SDR，甚至致盲。随着世界范围肥胖人口的增加，肥胖也开始逐渐影响1型糖尿病患者（T1DM）。尽管肥胖通常与糖尿病肾病相关，但是肥胖和中心型肥胖是否与1型糖尿病患者出现SDR相关尚不明确。该研究旨在探究身体组分与SDR之间的关系，寻求一种预测此类人群SDR风险的人体成分测量方式。研究人员从Finnish糖尿病视网膜病变研究中选取了例1型糖尿病患者，纳入了例正常蛋白尿或微量蛋白尿患者，其中例患者通过双能X线吸收法进行了身体组分分析，排除了例既往接受激光治疗视网膜病变（例）、终末期肾病（例）以及基线大量蛋白尿（例）。该研究的主要结局事件是出现SDR，其中包括接受激光治疗、出现增生性视网膜病变或糖尿病*斑病变。通过Logistic回归模型分析身体组分与SDR之间的关系，并且利用多元Cox回归模型分析不同人体成分测量方法对SDR风险的影响。研究人员首先展示了研究人群的基本特征，中位年龄31.8岁（IQR23.8-43.3），52.2%为女性，中位糖尿病患病时间为14.9年（IQR8.0-23.1），中位随访时间14.9年（IQR7.7-17.5），其中例患者发生了SDR事件。表1研究人群的基本特征接下来，研究人员展示了身体组分与SDR之间的关系，其中身体组分与SDR相关性最强的包括内脏脂肪/android区域脂肪（OR1.31，95%CI1.10-1.55，z=2.）、android区域脂肪/四肢瘦肉（OR1.85，95%CI1.16-2.98，z=2.）以及四肢瘦肉/身体总重量（OR0.92，95%CI0.84-1.00，z=-2.）。表2身体组分与SDR之间的相关性随后，研究人员比较了不同身体组分分析方法对SDR风险的预测价值，腰高比（WHtR）是预测SDR风险的最佳方法（HR1.38，95%CI1.21-1.58，z=4.），其次是腰围（HR1.02，95%CI1.01-1.02，z=4.）、体重指数（BMI）（HR1.04，95%CI1.02-1.06，z=3.）和腰臀比（HR1.1，9.95%CI1.05-1.35，z=2.）。根据蛋白尿水平（正常蛋白尿、微量蛋白尿）进行亚组分析也取得了类似的结果，尽管此时腰臀比已不再具有预测SDR的价值。表3身体组分分析方法与SDR之间的相关性研究人员专门比较了WHtR≥0.5和＜0.5的这两组人群在SDR累计发病率之间的差异，研究结果显示，WHtR≥0.5人群的SDR累计发病率增加约39%（HR1.39，95%CI1.19-1.63）。不同WHtR人群SDR累计发病率的差异结论研究发现，中心型肥胖和低四肢瘦体重与SDR相关，而腰高比（WHtR）是成人1型糖尿病SDR风险的预测因子，这种预测价值与是否存在微量蛋白尿无关。本文首发丨医学界内分泌频道本文作者丨小布审核主治医师徐乃佳责任编辑丨泡芙版权声明本文原创，转载需联系授权-End-往期回顾?做家务增加疾病风险？可算找到犯懒的科学依据了......
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