Ru-Dee Ting1; Mark Donoghoe1; Li-Ping Li2; Timothy M Davis3; Rachel O’Connell4; Val Gebski4; James D Best5; Antero Kesaniemi6; Markku Laakso7; Anthony C Keech8
1 NHMRC Clinical Trials Cntr， Univ of Sydney， Camperdown， Sydney， Australia
2 NHMRC Clinical Trials Cntr， Univ of Sydney， Sydney， Australia
3 Univ of Western Australia， Fremantle， Australia
4 NHMRC Clinical Trials Cntr， Univ of Sydney， Camperdown， Sydney， Australia
5 Univ of Melbourne， Melbourne， Australia
6 Oulu Hosp， Oulu， Finland
7 Biomedicum Helsinki， Helsinki， Finland
8 NHMRC Clinical Trials Cntr， Univ of Sydney， Sydney， Australia; on behalf of the FIELD study investigators， c/o NHMRC Clinical Trials Cntr， Univ of Sydney 

    背景: 由于微血管并发症的突出贡献，2型糖尿病带来严重的健康和经济负担。 

    目的: 在研究项目中我们在9795名有2型糖尿病而无微血管病的患者中检测了6515名患者的临床和生化标记物，这些患者中有1545名患者(24%) 发展为微血管并发症 (视网膜病变 2%，肾病18%，神经病变6%，截肢手术 <1%) 。

    方法: 微血管病定义为：
 
  背景: 由于微血管并发症的突出贡献，2型糖尿病带来严重的健康和经济负担。
  1. 尿蛋白：肌酐比>2.5 mg/mmol (男性)，>3.5 mg/mmol (女性)；
  2. 新发糖尿病或视网膜激光手术的病史；
  3. 感觉神经的单丝检测异常；或
  4. 不知道同一肢体周围血管病的情况下的小截肢。
通过治疗组分层统计分析采用logistic 回归，基于统计评分可能性采用完全搜索方法。

    结果: 试验中总共有12个变量与任何新发首次微血管病显著相关。年龄、糖尿病控制情况(HbA1c)和糖尿病持续时间、血压和既往心血管病（cardiovascular disease，CVD)与微血管病进展强烈独立相关。5年以上为新疾病的研究中的风险模型拟合较好，C统计0.652。无治疗的变量相互作用被发现。为常规临床实践发展的简化风险模型保持预测能力。 

    结论: 常规检测临床和生化标记物能成功地识别大部分发展为微血管病的高危患者。简化风险模型可能在临床实践中很有用。

    微血管病的某些关键预测因素

翻译:赵秀娟 审校:刘健 陈红  北京大学人民医院