Diabetes Care
揭示连续血糖监测指标对糖尿病患者全因死亡风险的预测价值
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本研究首次在真实世界长期队列中系统评估了连续血糖监测（CGM）衍生指标对糖尿病患者5年全因死亡率的独立预测价值，并揭示了这些指标在控制糖化血红蛋白（HbA1c）后仍具有显著关联性，提示CGM指标可能提供优于传统血糖评估的预后信息。
文献概述
本文《Continuous Glucose Monitoring Metrics Predict All-Cause Mortality in Diabetes: A Real-world Long-term Study》，发表于Diabetes Care杂志，回顾并总结了连续血糖监测（CGM）衍生的多项血糖管理指标（包括平均血糖、时间在范围内、高于范围时间、血糖风险指数及变异系数）在预测糖尿病患者长期死亡风险中的应用价值。研究基于美国退伍军人医疗系统的2752名糖尿病患者（65%为2型糖尿病）的真实世界数据，分析CGM指标与5年全因死亡率的关系，旨在评估其在HbA1c之外的预后价值。
背景知识
糖尿病是全球主要慢性病之一，其长期并发症与血糖波动密切相关。尽管糖化血红蛋白（HbA1c）是传统血糖控制评估的金标准，但其无法全面反映血糖波动及短期高/低血糖事件。CGM技术通过提供连续、实时血糖数据，已被广泛用于优化糖尿病管理，尤其在胰岛素依赖患者中。已有研究显示，CGM衍生指标如时间在范围内（TIR）、高于范围时间（TAR）和变异系数（CV）与微血管并发症、急诊就诊及心血管事件相关。然而，关于这些指标在长期死亡率预测中的独立作用，尤其是与HbA1c联合分析的结果仍不明确。因此，该研究旨在填补这一空白，探索CGM指标是否可作为糖尿病患者死亡风险的独立生物标志物，并评估其在不同HbA1c水平下的表现，从而为个性化风险评估和临床干预提供依据。
研究方法与实验
研究团队从退伍军人医疗系统中纳入了2752名在2015-2020年间首次使用Dexcom CGM设备的糖尿病患者（953名1型糖尿病，1799名2型糖尿病），并提取其电子健康记录数据。每位患者在使用CGM后，分别以14天、3个月和6个月为时间窗口提取CGM指标，包括平均血糖（MG）、时间在范围（TIR）、高于范围时间（TAR）、低于范围时间（TBR）、变异系数（CV）及血糖风险指数（GRI）。主要终点为CGM启动后5年内的全因死亡率。采用多变量Cox比例风险模型，评估各指标与死亡率的关联，并调整包括年龄、性别、体质指数、肾功能及糖尿病并发症严重性指数等基线风险因素。此外，研究还探讨了CGM指标与死亡率的非线性关系，并通过Kaplan-Meier生存曲线及分层分析进一步验证其一致性。
关键结论与观点
研究意义与展望
本研究首次在真实世界长期队列中验证了CGM衍生指标对糖尿病患者死亡率的独立预测价值，提示其可能提供比HbA1c更丰富的预后信息。这些发现支持将CGM指标纳入临床评估体系，以优化糖尿病管理。未来需进一步验证CGM指标在不同人群中的适用性，并探索其在干预策略中的指导作用。
结语
本研究基于退伍军人系统的大规模真实世界队列，系统评估了连续血糖监测（CGM）指标在预测糖尿病患者长期死亡率中的价值。研究发现，即使在调整糖化血红蛋白（HbA1c）后，平均血糖、高于范围时间、血糖风险指数和变异系数仍与死亡率显著相关，而时间在范围内（TIR）具有保护性作用。特别值得注意的是，血糖变异性（CV）在HbA1c较低的患者中显示出最强的死亡率预测能力，提示其在血糖管理中的独特作用。这些结果不仅为糖尿病患者的个体化风险评估提供了新工具，也为未来临床决策中CGM数据的整合和应用提供了理论支持。尽管研究人群以男性老年退伍军人为主，未来仍需在更广泛人群中验证这些CGM指标的适用性。
