背景和目的:国际糖尿病联盟最新报告显示近年来糖尿病人数增长迅猛,早期患者高血糖症状并不明显,未能及时进行规范血糖管理及治疗,容易早期出现微血管并发症。糖尿病微血管病变早期患者并无典型临床症状,阻碍了早期干预进而预防严重并发症的出现。目前对糖尿病肾病筛查常用方法为尿白蛋白肌酐比（UACR）和估计肾小球滤过率（eGFR）,当临床可检测到蛋白尿时,已经发生相当比例的肾小球损伤。肾病进展的主要预测指标是eGFR,然而其改变往往在肾功能减退的晚期才出现。对糖尿病视网膜病变筛查依赖于眼底检查,但此检查需要散瞳及注射造影剂,过程较为繁琐。因此,探索更简便、敏感的方法进行早期微血管病变的筛查对改善糖尿病患者预后具有重要意义。糖尿病微血管病变的早期特征是血管内皮功能障碍,糖尿病小鼠模型研究中发现,多种组织如视网膜、耳垂和提睾肌等均表现出相似的微循环损伤。糖尿病患者中同样观察到舌下血管密度发生变化,且其指甲毛细血管改变与视网膜病变相关。研究显示舌下微循环能够反映内脏微循环的情况,暗视野技术作为观察微循环可视化的重要手段,目前已经应用于感染性休克模型、围手术期微循环监测等研究,舌下微循环能否作为糖尿病患者微血管并发症评估的早期筛查检测手段尚不清楚。糖尿病肾病是最常见的微血管并发症,同时也是成人终末期肾病的首要病因。糖尿病患者监测血糖达标是预防和减少微血管并发症、降低主要心血管不良事件（MACE）的首要措施。目前,糖化血红蛋白（HbA1c）仍然是长期血糖控制临床评估的黄金标准。然而,HbA1c评估血糖控制水平容易受到患者合并症的影响,影响红细胞更新的情况（溶血性和其他贫血、葡萄糖6-磷酸脱氢酶缺乏症、近期输血、使用刺激红细胞生成的药物、终末期肾病和妊娠）可能导致HbA1c和患者的真实血糖之间存在较大差异。如何兼顾反映其长期血糖控制及近期血糖波动特征,对合并肾功能不全糖尿病患者进行血糖准确评估,对有效防治糖尿病肾病进展具有重要作用。本研究从微血管病变无创筛查及血糖优化评估两方面,建立了早期预警糖尿病患者临床无症状微循环功能障碍相关方法及合并肾功能不全患者血糖评估模型,弥补了HbA1c在慢性肾功能不全患者血糖监测方面的不足,对识别高风险人群并进行早期以及恰当干预治疗具有重要意义。研究对象与方法:第一部分:舌下微循环筛查早期糖尿病微血管病变方法的建立2019年1月至2020年9月,我们招募了在重庆市大坪医院高血压内分泌科住院治疗的2型糖尿病患者（89例）及健康志愿者（41例）。所有受试者均进行暗视野舌下微循环检测,并收集人口学基本特征、微血管并发症情况及包括24h尿微量白蛋白在内的实验室检查,得到评估舌下微循环评估指标,包括微血管密度（TVD）、灌注微血管密度（PVD）、微血管灌注比例（PPV）,并将其与血糖、HbA1c以及UACR进行相关分析,通过应用二元Logistic回归模型及计算ROC曲线建立糖尿病肾病筛查的切点值。第二部分:糖尿病合并慢性肾功能不全的患者血糖监测优化评估方法的建立首先我们根据动态血糖监测和OGTT对单纯糖尿病人群建立平均血糖的简易评估模型,以校正HbA1c估计平均血糖的偏差,并进行验证;然后在上述模型基础上估计合并肾功能不全患者的平均血糖,并根据影响HbA1c的因素建立合并肾功能不全的糖尿病患者血糖优化评估模型。1)对单纯糖尿病人群应用OGTT估算平均血糖的简易评估模型收集2014年1月至2017年12月于重庆市大坪医院高血压内分泌科住院治疗的2型糖尿病患者病历资料36例,所有患者均在住院期间完善OGTT及72小时动态血糖监测,收集患者人口学基本特征、实验室检查结果后应用线性回归模型建立数学模型并纳入HbA1c进行修正,随后根据拟合优度公式选取18例住院患者进行外部验证。2)合并肾功能不全的糖尿病患者血糖优化评估模型收集2018年1月至2021年12月于重庆市大坪医院高血压内分泌科住院治疗的2型糖尿病患者病历资料329例,所有入组患者依据eGFR水平分为对照组（eGFR ≥60mL/min/1.73m2,n=165 例）与肾功能不全组（eGFR＜60mL/min/1.73m2,n=164 例）。所有患者均在住院期间完善OGTT、肾功、血常规及HbA1c检测,首先分析合并肾功能不全糖尿病患者应用HbA1c估计平均血糖与实际血糖偏差及其与Hb相关性,随后在考虑Hb、年龄、糖尿病病程、eGFR以及ALB对HbA1c影响的基础上,应用线性回归模型建立了合并肾功能不全糖尿病患者血糖优化评估方法。结果:第一部分:舌下微循环早期筛查糖尿病微血管病变方法的建立1.与健康对照组相比,糖尿病患者舌下微循环密度及灌注显著减少（TVD:9.67 ±1.94 vs.10.89 ± 2.16 mm/mm2,P＜0.001;PVD:8.64±2.46 vs.10.30±2.27 mm/mm2,P＜0.001;PPV:0.92[0.84,0.98]vs.1.00[0.92,1.00]%,P＜0.001）。合并微血管并发症的糖尿病患者,TVD（7.07±1.64 vs.9.67±1.94 mm/mm2,P＜0.001）和 PVD（5.88±1.82 vs.8.64±2.46 mm/mm2,P＜0.001）的降低更为严重。2.合并微血管并发症的糖尿病患者中,肾病比例最高（86.36%）。应用Spearman相关分析发现合并肾脏并发症的糖尿病患者舌下微循环灌注质量下降与尿微量白蛋白肌酐比值水平升高密切相关（TVD,r=-0.407,P＜0.001;PVD,r=-0.425,P＜0.001;PPV,r=-0.259,P=0.002）。3.应用ROC分析显示TVD（AUC=0.890[0.836±0.944],P＜0.001）和PVD（AUC=0.883[0.826,0.940],P＜0.001）可作为早期筛查糖尿病肾病的指标。进一步通过二元Logistic回归分析,得出一个综合预测指数（CPI）用于糖尿病肾病的早期筛查,其切点为 11.30 mm/mm2,其具有较高的 AUC（0.892,[0.838 0.945],P＜0.001）及检验效能（灵敏度:95.5%,特异性:67.4%）。第二部分:合并肾功能不全的糖尿病患者血糖监测优化评估方法的建立1.应用OGTT估算平均血糖的简易评估模型1)应用线性回归模型建立OGTT估计的24h动态血糖的模型:24hMBGmmol/L=4.166+0.545 × MBGOGTT,（R=0.674,P＜0.001）。将 HbA1c 纳入回归分析得到修正模型:24hMBGmmol/L=1.797+0.359 × MBGOGTT+0.565 × HbA1c（R=0.768,P＜0.001）。2)选取18例未使用过降糖药物的2型糖尿病患者进行外部验证,其年龄、BMI、收缩压、舒张压、糖尿病病程、血肌酐与模型具有可比性,计算拟合优度指标RNL=0.816。2.合并肾功能不全的糖尿病患者血糖优化评估模型1)与对照组相比,合并肾功能不全的糖尿病患者年龄较大、糖尿病病程较长,同时具有较低的HbA1c、Hb以及ALB水平。肾功能不全组24小时血糖估计值差值较对照组明显增高（0.88±1.64 mmol/L vs.-0.09±2.10 mmol/L,P＜0.001）。2)Hb≤90 g/L的糖尿病患者24小时血糖估计值差值显著增加（1.13±1.74 mmol/L vs.0.21±1.95 mmol/L,P＜0.001）。相关性分析发现肾功能不全组患者24小时血糖估值差值与Hb水平成显著负相关（r=-0.377,P＜0.001）,而其与ALB水平无显著相关（P=0.551）。3)应用线性回归模型分析,建立合并肾功能不全的糖尿病患者血糖优化评估模型:MBGmmol/L=4.539+0.95 × HbA1c-0.016 × Hb（校正 R2=0.829,P＜0.001）。应用校正后全天血糖估计值与检测血糖差值进行对比,合并肾功能不全组患者血糖估计差值校正后显著减小（0.02±1.05 mmol/L vs.0.88±1.64 mmol/L,P＜0.001）。结论:1.暗视野成像技术分析2型糖尿病患者舌下微循环血流动力学改变可以作为糖尿病微血管并发症的早期、无创筛查方法。2.OGTT估算平均血糖的简易评估模型可以用于快速评估患者血糖控制情况,联合HbA1c后其对血糖评估更加准确。3.对合并肾功能不全的2型糖尿病患者,直接应用HbA1c进行血糖评估存在较大偏差。结合肌酐、血红蛋白、以及HbA1c建立的血糖优化评估模型可较为准确反应其真实血糖水平。