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为探究炎症指标检测 2 型糖尿病（T2DM）患者血脂异常的能力，研究人员对霍市 193 例 T2DM 患者开展横断面研究。发现血脂异常患病率达 86.5%，总白细胞（WBC）计数预测价值 modest，联合其他参数后 AUC 显著提升至 0.83，为临床早期诊断提供新方向。
糖尿病作为全球高发的内分泌疾病，如同潜伏的健康杀手，其引发的并发症正持续威胁人类生命。2 型糖尿病（T2DM）患者常伴随血脂代谢紊乱，即糖尿病血脂异常（diabetic dyslipidaemia），表现为总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）升高，高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）降低等，这无疑加剧了心血管疾病的风险。然而，目前利用炎症指标检测血脂异常的能力尚未被充分挖掘，如何通过简便的生物标志物实现早期筛查成为亟待解决的问题。
在此背景下，来自加纳健康与联合科学大学（University of Health and Allied Sciences）等机构的研究人员，针对霍市（Ho municipality）的 T2DM 患者展开了一项横断面研究，旨在评估简易炎症生物标志物对血脂异常的预测能力。该研究成果发表在《Discover Medicine》，为糖尿病并发症的早期防控提供了重要线索。
研究人员采用便利抽样和目的抽样法，从霍市立医院糖尿病诊所招募了 193 名 20 岁及以上的 T2DM 患者，排除了合并慢性炎症、感染、近期手术等情况的个体。通过半结构化问卷收集社会人口学、生活方式和临床数据，测量人体测量学指标（体重、身高、BMI、腰围、臀围等）和血压，并采集空腹血样进行全血细胞计数、血糖和血脂检测，计算反映不同炎症通路的细胞系比率（如中性粒细胞与淋巴细胞比率 NLR、血小板与淋巴细胞比率 PLR 等）。血脂异常定义遵循美国国家胆固醇教育计划成人治疗小组 III（NCEP ATP III）标准，通过 logistic 回归和受试者工作特征曲线下面积（AUC）分析评估生物标志物的诊断价值。
结果
- 血脂异常患病率：193 例患者中，167 例（86.5%，95% CI：81.0–90.6）存在血脂异常，女性、接受高等教育、口服降糖药治疗及有糖尿病 / 心血管疾病家族史者患病率更高。
- 炎症标志物与血脂异常的关联：调整混杂因素后，总白细胞（WBC）计数每增加 1 个单位，患血脂异常的风险增加 2.073 倍（OR=2.073，95% CI：1.037–4.144，p=0.039）。ROC 分析显示，单独 WBC 计数对血脂异常的预测价值中等（AUROC=0.64，95% CI：0.57–0.7，p=0.0195），但与其他参数联合后，诊断性能显著提升，预测血脂异常的 AUC 达 0.83（95% CI：0.74–0.92），敏感性 0.94，特异性 0.58。
- 不同脂质参数的预测模型：联合模型对 HDL-C（AUC=0.80）、总胆固醇（AUC=0.76）等单个脂质参数也表现出较好的区分能力，而冠状动脉风险比模型的 AUC 最低（0.69）。
讨论
该研究揭示了霍市 T2DM 患者中血脂异常的高患病率，强调了炎症与代谢紊乱之间的密切联系。总 WBC 计数作为一种简便易得的炎症指标，虽单独预测能力有限，但与其他血液学参数结合后，可显著提高对血脂异常的诊断效能。这一发现为临床提供了潜在的筛查工具，尤其是在资源有限的地区，有助于早期识别血脂异常风险人群，及时干预以降低心血管并发症的发生。
然而，研究也存在一定局限性，如单中心样本可能存在选择偏倚，横断面设计无法推断因果关系，未测量的混杂因素（如饮食、社会经济地位）可能影响结果。未来需更大样本量的纵向研究和多中心验证，以进一步明确炎症生物标志物在糖尿病血脂异常管理中的临床价值。
总之，这项研究首次在加纳霍市人群中证实了炎症生物标志物与 T2DM 患者血脂异常的关联，为将炎症指标纳入糖尿病患者的常规风险评估提供了证据支持，对推动早期筛查和个性化治疗具有重要意义。
