血浆CMPF水平诊断妊娠期糖尿病的临床价值

Chinese Journal of Obstetrics and Gynecology(2018)

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摘要
[目的]探讨血浆3-羧基-4-甲基-5-丙基-2-呋喃丙酸(CMPF)水平诊断妊娠期糖尿病(GDM)的临床价值.方法选取2016年1月至2017年6月,于上海交通大学附属第六人民医院就诊的60例孕妇为研究对象,按照是否合并GDM,将其分为GDM组(n=40)和对照组(n=20).所有孕妇于中孕期(孕龄为13~18孕周),进行生化指标检测;于孕龄为24~28孕周时,进行口服葡萄糖耐量试验(OGTT)检查,同时利用超高效液相色谱-三重四极杆质谱联用技术,检测孕妇血浆CMPF水平.采用成组t检验,对2组孕妇孕龄为28孕周及新生儿足月时人体质量指数(BMI),以及高密度脂蛋白(HDL)、低密度脂蛋白(LDL)、总蛋白、白蛋白、尿素、尿酸水平等指标进行比较.采用Mann-WhitneyU检验,对2组孕妇的孕龄、孕次、产次、血浆CMPF水平、孕龄为18孕周时BMI及糖化血红蛋白(HbA1c)、糖化白蛋白(GA)、肌酐水平等指标进行比较.采用多因素非条件logistic回归分析,对孕妇发生GDM的影响因素进行分析.绘制血浆CMPF水平及孕龄为18、28孕周时BMI诊断GDM的受试者工作特征(ROC)曲线,以及这3个指标联合诊断与OGTT 0、1、2h血糖浓度联合诊断GDM的ROC,并计算ROC曲线下面积(ROC-AUC).本研究遵循的程序符合上海交通大学附属第六人民医院人体试验委员会制定的伦理学标准,并经过该伦理委员会批准(审批文号:2017-012),分组征得2组受试者知情同意,并与之签署临床研究知情同意书.结果①2组孕妇的孕龄、孕次和产次等一般临床资料比较,差异均无统计学意义(P>0.05).②GDM组血浆CMPF值为522.0 ng/mL(326.9~989.3 ng/mL),显著高于对照组的280.2 ng/mL(177.8~466.6 ng/mL),2组比较,差异有统计学意义(U=576.000,P=0.006).③GDM组孕妇孕龄为18、28孕周及新生儿足月时BMI与HbA1c分别为24.6 kg/m2(22.0~25.9 kg/m2)、(26.1±2.8) kg/m2、(27.6±2.9) kg/m2、5.4%(5.3%~5.6%),均显著高于对照组的22.8 kg/m2(20.1~23.6 kg/m2)、(24.5±2.6)kg/m2、(25.5±2.6) kg/m2、5.2%(5.0%~5.3%),并且差异均有统计学意义(U=568.000,P=0.002;t=2.150,P=0.001;t=1.180,P=0.036;U=226.000,P<0.001).GDM组孕妇GA值为11.6%(10.8%~12.8%),低于对照组的12.6%(12.2%~13.2%),并且差异亦有统计学意义(U=248.000,P=0.017).④对孕妇发生GDM影响因素进行多因素非条件logistic回归分析的结果显示,血浆CMPF水平及孕龄为18、28孕周时BM,均为孕妇发生GDM的独立影响因素(OR=I.003,95%CI:1.000~1.005,P=0.023;OR=4.393,95%CI:1.675~11.525,P=0.003;OR=0.322,95%CI:0.130~0.798,P=0.014).⑤通过ROC曲线分析结果显示,血浆CMPF水平及孕龄为18、28孕周时BMI诊断GDM的ROC-AUC分别为0.703(95%CI:0.554~~0.852,P=0.014),0.741(95%CI:0.605~0.876,P=0.004)及0.672(95%CI:0.523~0.821,P=0.039).这3个指标联合诊断GDM的ROC-AUC为0.847(95%CI:0.741~0.952,P<0.001),与OGTT 0、1、2h血糖浓度联合诊断GDM的ROC-AUC[0.983(95%CI:0.957~1.000,P<0.001)]比较,差异无统计学意义(U=9.000,P=0.100).根据约登指数最大原则,血浆CMPF水平及孕龄为18、28孕周时BMI诊断GDM的最佳临界值分别为397.2 ng/mL、23.9 kg/m2、26.2 kg/m2,此时其诊断GDM的敏感度分别为65.6%、59.4%、53.1%,特异度分别为75.0%、90.0%、80.0%.结论GDM孕妇孕龄为24~~28孕周时血浆CMPF水平联合孕龄为18、28孕周时BMI,对GDM诊断具有较好临床价值.
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关键词
3-Carboxy-4-methyl 5-propyl-2-furanpropanoic acid,Diabetes,gestational,Body mass index,Diagnosis,Logistic models,ROC curve,Pregnant women
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