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目的 构建社区2型糖尿病患者的空腹血糖波动的轨迹模型,并分析不同类别血糖波动轨迹的影响因素.方法 本研究采用回顾性队列研究,纳入769例于2012年1月至2019年12月在重庆市沙坪坝区双碑社区卫生服务中心建立居民健康档案并加入社区随访管理的2型糖尿病患者,基于群体的轨迹模型(group-based trajectory modelling,GBTM)来识别、构建糖尿病患者的空腹血糖波动轨迹,利用贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)、平均验后分组概率(average posterior probability,AvePP)等评价指标选择最佳亚组数的轨迹,比较不同类别轨迹在人口学特征、个人健康状况、疾病史、生活方式、服药依从性等方面的差异,运用无序多分类Logistic回归模型分析不同波动轨迹的影响因素.结果 运用GBTM分析,将社区769名2型糖尿病患者分为3个不同波动轨迹亚组,分别为"低水平平稳组"、"高水平下降组"和"中水平上升组".以低水平平稳组为对照,无序多分类Logistic回归分析结果显示:有高血压病史、未服药患者被归为"高水平下降组"的可能性较低,即这些患者的血糖从高水平逐渐下降的可能性较低(OR=0.50,95%CI:O.28~0.90,P=0.021;OR=0.13,95%CI:O.03~0.56,P=0.006).但是偶尔或不锻炼、饮酒或已戒酒的患者更倾向于被归为"高水平下降

作者:许月瑶;焦惠艳;聂朦;袁志权;邬娜;李成英;吴龙;伍永红;钟理;李亚斐;杨敬源

来源:陆军军医大学学报 2023 年 45卷 8期

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作者:
许月瑶;焦惠艳;聂朦;袁志权;邬娜;李成英;吴龙;伍永红;钟理;李亚斐;杨敬源
来源:
陆军军医大学学报 2023 年 45卷 8期
标签:
社区人群 2型糖尿病 血糖波动 组基轨迹模型 影响因素
目的 构建社区2型糖尿病患者的空腹血糖波动的轨迹模型,并分析不同类别血糖波动轨迹的影响因素.方法 本研究采用回顾性队列研究,纳入769例于2012年1月至2019年12月在重庆市沙坪坝区双碑社区卫生服务中心建立居民健康档案并加入社区随访管理的2型糖尿病患者,基于群体的轨迹模型(group-based trajectory modelling,GBTM)来识别、构建糖尿病患者的空腹血糖波动轨迹,利用贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)、平均验后分组概率(average posterior probability,AvePP)等评价指标选择最佳亚组数的轨迹,比较不同类别轨迹在人口学特征、个人健康状况、疾病史、生活方式、服药依从性等方面的差异,运用无序多分类Logistic回归模型分析不同波动轨迹的影响因素.结果 运用GBTM分析,将社区769名2型糖尿病患者分为3个不同波动轨迹亚组,分别为"低水平平稳组"、"高水平下降组"和"中水平上升组".以低水平平稳组为对照,无序多分类Logistic回归分析结果显示:有高血压病史、未服药患者被归为"高水平下降组"的可能性较低,即这些患者的血糖从高水平逐渐下降的可能性较低(OR=0.50,95%CI:O.28~0.90,P=0.021;OR=0.13,95%CI:O.03~0.56,P=0.006).但是偶尔或不锻炼、饮酒或已戒酒的患者更倾向于被归为"高水平下降