摘要
2型糖尿病（type2 diabetes mellitus, T2DM）是一种可累及全身的慢性代谢性疾病，随着城市化进程加速、人口老龄化、肥胖患病率增加及遗传易感性等问题的凸显，糖尿病发病率逐年升高，目前已成为危及全球公共卫生的重要疾病。而在糖尿病发生、发展过程中，胰岛素抵抗发挥着重要作用。胰岛素抵抗主要指骨骼肌、肝脏、脂肪组织等靶器官对胰岛素敏感性下降，导致碳水化合物、脂肪、蛋白质等物质代谢紊乱，除糖尿病之外，已有研究表明胰岛素抵抗还与多种影响人类健康的疾病相关。近年来，炎症与胰岛素抵抗和2型糖尿病关系的研究受到越来越多的重视，中性粒细胞/淋巴细胞比值（neutrophil-lymphocyte ratio, NLR）是近期提出的炎症标志物，能较稳定的反映机体炎症状态，与传统炎症指标之间有良好的相关性。红细胞分布宽度（red blood cell distribution width, RDW）是血液中获得的评估红细胞体积大小变异性的指标，主要用于贫血的鉴别诊断，目前研究表明RDW与多种疾病的炎症状态相关。NLR与RDW均为血常规中的常规检查项目，简便易得，目前关于NLR和RDW与糖尿病关系的研究亦有不少，但2型糖尿病患者中两者与胰岛素抵抗关系的研究较少。本研究目的为探究NLR和RDW水平与2型糖尿病患者胰岛素抵抗之间的相关性，以便为糖尿病的诊治提供新的可能。 目的： 探讨2型糖尿病患者NLR和RDW水平的变化，并探讨两者与胰岛素抵抗之间的关系。 方法： 根据纳入及排除标准，选择2019年6月至2019年12月在郑州大学第一附属医院初诊的2型糖尿病患者101例，并选择同时期我院健康体检者55例。收集纳入者的性别、年龄、身高、体重、收缩压（systolic blood pressure, SBP）、舒张压（diastolic blood pressure, DBP）、有无吸烟史、饮酒史及糖尿病家族史等基本资料。纳入者禁食8小时后于第二日清晨抽取空腹静脉血进行实验室检测，检验项目包括白细胞计数（white blood cell, WBC）、中性粒细胞计数（neutrophil count, NC）、淋巴细胞计数（lymphocyte count, LC）、中性粒细胞计数/淋巴细胞计数比值（neutrophil-lymphocyte ratio, NLR）、空腹血糖（fasting blood glucose, FBG）、空腹胰岛素（fasting insulin glucose, FINS）、糖化血红蛋白（glycosylated hemoglobin, HbA1c）、总胆固醇（total cholesterol, TC）、甘油三酯（triglyceride, TG）、高密度脂蛋白胆固醇（high density lipoprotein cholesterol, HDL-C）和低密度脂蛋白胆固醇（low density lipoprotein cholesterol, LDL-C）。计算体质指数（body mass index, BMI）、估算肾小球滤过率（estimated glomerular filtration rate, eGFR）、稳态模型胰岛素抵抗指数（ HOMA-IR）。依据胰岛素抵抗指数（HOMA-IR）值，将2型糖尿病患者组分为胰岛素抵抗组（IR组，n=56例， HOMA-IR＞26.9）及非胰岛素抵抗组（非IR组，n=45例，HOMA-IR≤26.9），对两组患者的一般资料及检验结果包括年龄、性别、有无吸烟史、有无饮酒史、有无糖尿病家族史、收缩压、舒张压、体质指数、血脂、血糖及血常规的各项参数进行比较，并应用二元Logistic回归分析2型糖尿病患者NLR及RDW水平与胰岛素抵抗之间的相关性。 采用SPSS26.0软件进行数据录入及统计学分析。两组计量资料以均数±标准差（(x)±s）表示，组间比较采用两独立样本t检验；计数资料采用卡方检验；采用Spearman进行双变量相关性分析；并应用二元Logistic回归分析2型糖尿病患者NLR及RDW水平与2型糖尿病患者胰岛素抵抗之间的相关性，所有统计均采用双侧检验，P＜0.05为差异有统计学意义。 结果： 1. T2DM组与对照组一般资料比较 2型糖尿病组体质指数及舒张压水平高于对照组，且差异有统计学意义（P＜0.05）。两组在性别、年龄、吸烟史、饮酒史、糖尿病家族史、收缩压之间差异无统计学意义（P＞0.05）。 2. T2DM组与对照组实验室指标比较 T2DM组与对照组在WBC, NC和HDL-C之间差异无统计学意义（ P＞0.05），T2DM组NLR, RDW, TC, TG, LDL-C, FBP, FINS及HOMA-IR水平高于对照组，差异有统计学意义（P＜0.05）。T2DM组LC及 eGFR水平低于对照组，且差异有统计学差异（P＜0.05）。 3. IR组与非IR组指标比较 IR组与非IR组性别、年龄、吸烟史、饮酒史与家族史差异无统计学意义（P＞0.05）；两组间SBP, DBP, TC, HDL-C, HbA1c与FBP差异无统计学意义（P＞0.05）；IR组BMI, NLR, RDW, TG, LDL-C及FBP水平高于非IR组，且差异有统计学意义（P＜0.05）。 4.各指标与HOMA-IR的Spearman直线相关分析 结果显示2型糖尿病患者中，BMI, NLR, RDW, TC, TG, FBG与HOMA-IR之间呈正相关，其与HOMA-IR的相关系数分别为（r=0.424,0.684,0.423,0.276,0.321,0.409, P＜0.05），HDL-C与HOMA-IR呈负相关，相关系数为r=-0.205, P＜0.05。年龄及SBP, DBP, LDL-C, HbA1c与HOMA-IR无相关性（P＞0.05）。 5. Logistic回归分析 以是否存在IR作为因变量，将BMI, TG, LDL-C, NLR, RDW, FBG作为自变量进行二元Logistic回归分析。结果显示2型糖尿病患者中BMI, TG, LDL-C, NLR, RDW和FBG是胰岛素抵抗的危险因素。 6. ROC工作曲线 以NLR作为自变量，是否存在IR作为因变量绘制ROC曲线。结果显示NLR对预测胰岛素抵抗发生的ROC曲线下面积为0.814（95%CI：0.731-0.897， P＜0.001），最佳诊断切点值为1.85，敏感度75.0%，特异度77.8%。 以RDW作为自变量，是否存在IR作为因变量绘制ROC曲线。结果显示RDW对预测胰岛素抵抗发生的ROC曲线下面积为0.747（95%CI:0.654-0.841， P＜0.001），最佳诊断切点值为13.35，敏感度46.4%，特异度88.9%。 结论： NLR, RDW与2型糖尿病胰岛素抵抗相关，可作为胰岛素抵抗的预测指标。
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