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2型糖尿病患者肌肉量減少與尿微量白蛋白的相關(guān)性研究

發(fā)布時間:2021-11-06 04:23
  目的:探討2型糖尿�。═2DM)患者肌肉量減少的相關(guān)影響因素,并著重分析T2DM患者中肌肉量減少與尿微量白蛋白的關(guān)系,為進一步研究兩者發(fā)生關(guān)聯(lián)的深層分子機制提供理論依據(jù)。方法:采用橫斷面調(diào)查方法,選取2019年1月至2019年8月青島大學(xué)附屬醫(yī)院內(nèi)分泌科收治的T2DM患者為研究對象,共納入369例T2DM患者,其中肌肉量減少患者155例,非肌肉量減少患者214例。所有研究對象均簽署知情同意書并進行雙能X線骨密度儀(DXA)檢查,同時收集年齡、性別、體重指數(shù)(BMI)、吸煙飲酒史、糖尿病病程、血液指標(biāo)、尿微量白蛋白/肌酐(UACR)、脂肪肝、四肢骨骼肌質(zhì)量指數(shù)(ASMI)、內(nèi)臟脂肪/皮下脂肪(VAT/SAT)、腹部脂肪百分比/臀部脂肪百分比(A/G)、握力及步速等相關(guān)臨床資料。根據(jù)亞洲肌少癥工作組(AWGS)的診斷標(biāo)準(zhǔn),比較肌少癥、肌肉量減少的患病率,再分別比較患病率與性別之間有無差異。其次將研究對象分為肌量減少組與非肌量減少組,對T2DM患者發(fā)生肌肉量減少的基線資料進行分析。根據(jù)年齡將所有研究對象分為組1(18.0-39.9歲)、組2(40.0-59.9歲)、組3(60.0-79.9歲... 

【文章來源】:青島大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】:52 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

2型糖尿病患者肌肉量減少與尿微量白蛋白的相關(guān)性研究


T2DM患者肌少癥、肌肉量減少的發(fā)生情況

肌肉,年齡段,患病率,性別


T2DM患者中肌肉量減少總體患病率為42.01%,其中男性肌肉量減少患病率為54.19%,女性肌肉量減少患病率為49.53%,二者之間無明顯差異(P=0.377)。見表1。按年齡分組如表3所示:在同一年齡段下,性別與肌肉量減少患病率無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)。各年齡段總體肌肉量減少患病比率分別為7.1%、35.9%、46.4%、64.7%,不同年齡段肌肉量減少患病比率不同,χ2=14.224,P=0.003,差異具有統(tǒng)計學(xué)意義,并且隨著年齡增長,肌肉量減少患病比率增加,檢驗統(tǒng)計量=12.845,P=0.000,趨勢檢驗具有統(tǒng)計學(xué)意義。按性別分組,男性組中各年齡段肌肉量減少患病比率分別為11.1%、34.7%、51.6%、72.7%,各年齡段肌肉量減少患病比率不同,χ2=12.485,P=0.006,差異有統(tǒng)計學(xué)意義,并且隨著年齡增長,肌肉量減少患病比率增加,檢驗統(tǒng)計量=12.300,P=0.000,趨勢檢驗具有統(tǒng)計學(xué)意義。女性組中各年齡段肌肉量減少患病比率分別為0、37.5%、42.0%、50.0%,χ2=3.912,P=0.271,各年齡段相比肌肉量減少患病比率無統(tǒng)計學(xué)差異,隨著年齡增長,肌肉量減少患病比率增加,但趨勢檢驗沒有統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)。見表3、圖2。4 T2DM患者不同年齡段握力、步速及ASMI情況比較

維生素D,患病率,肌肉,性別


按維生素D水平分組如表6所示:同一維生素D水平下,性別與肌肉量減少患病率無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)。各維生素D水平總體肌肉量減少患病率分別為41.4%、45.5%、34.5%、14.3%,不同維生素D水平肌肉量減少患病率無統(tǒng)計學(xué)意義(χ2=4.468,P=0.215),隨著維生素D水平增加,肌肉量減少患病率的趨勢檢驗無統(tǒng)計學(xué)意義(檢驗統(tǒng)計量=1.117,P=0.291)。按性別分組,男性各維生素D水平肌肉量減少患病率分別為46.2%、48.5%、32.4%、20.0%,不同維生素D水平肌肉量減少患病率無統(tǒng)計學(xué)意義(χ2=3.939,P=0.268),隨著維生素D水平增加,肌肉量減少患病率的趨勢檢驗無統(tǒng)計學(xué)意義(檢驗統(tǒng)計量=2.126,P=0.145)。女性各維生素D水平肌肉量減少患病率分別為37.5%、42.4%、38.1%、0,不同維生素D水平肌肉量減少患病率無統(tǒng)計學(xué)意義(χ2=1.748,P=0.626),隨著維生素D水平增加,肌肉量減少患病率的趨勢檢驗無統(tǒng)計學(xué)意義(檢驗統(tǒng)計量=0.014,P=0.906)。見表6、圖3。7 Logistic多元回歸分析


本文編號:3479154

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