如何进行血糖监测

血糖监测是糖尿病综合治疗的重要组成部分，用以判断糖代谢紊乱的程度，评价生活方式干预包括饮食、运动，以及药物治疗的有效性，对优化血糖管理、制定个体化治疗方案具有重要意义。随着科技的进步，血糖监测技术迅猛发展，总体趋势是监测方法便捷、高效、多元化，监测结果精确、涵盖的信息量多，减少患者痛苦。

血糖监测的方法有点血糖测定（如空腹、餐后2h及随机等各时点的血糖）、动态血糖监测（CGM）、糖化血红蛋白（HbA1c）、糖化血清白蛋白（GA）等。然而，各种监测方法侧重不同，不能互相替代，因而，在临床实践中，要注意合理应用，有机结合，充分发挥不同监测手段的优势。

点血糖测定包括静脉血糖和由便携式血糖仪测得的毛细血管血糖两种，后者是糖尿病患者血糖管理的常用方法。有规律地进行血糖监测有助于鼓励患者积极地参与糖尿病管理，为医护人员的临床决策提供依据。血糖监测选择的时间通常是三餐前、三餐后2h、睡前及夜间。糖尿病患者进行多个时间点的血糖监测，对于糖代谢紊乱的控制、预防慢性并发症有重要意义。

一、空腹和餐后血糖监测

空腹血糖（FPG）作为一天中血糖变化的起点，与餐后血糖关系密切。Carroll的研究发现，空腹血糖对于餐后血糖水平和餐后血糖的波动程度具有预测作用。Bonora对于一天各时间点的血糖分析发现，空腹血糖水平与HbA1c的关系比餐后血糖更为密切。因此，无论血糖监测还是血糖控制，都应当从空腹血糖开始。此外，空腹血糖相对餐后血糖更稳定且重复性较好，而餐后血糖可能受到多种因素的影响。英国前瞻性糖尿病研究（UKPDS）显示，控制空腹血糖可使糖化血红蛋白平均下降约1%。在控制空腹血糖基础上，进一步控制午餐前及晚餐前血糖，HbA1c能得以进一步下降。糖尿病并发症控制研究（DCCT）显示，有效降低空腹血糖，尚可使午餐和晚餐前血糖得以控制，HbA1c平均降低幅度约为2%。

多项研究证实，相当一部分糖尿病患者是通过口服葡萄糖耐量试验（OGTT）或测试随机血糖确诊的。糖尿病患者的高血糖表现类型存在种族差异，基于欧洲人群－DECODE研究所示，糖尿病患者中，含有高FPG或高餐后血糖（PPG）组分的患者百分数相当，均达70%以上，故仅测空腹血糖可以识别3／4的糖尿病患者。然而，基于亚洲人群的DECODA研究显示，糖尿病患者中，37%同时存在FPG和PPG增高，19%为单纯FPG升高，44%是单纯PPG增高，单测FPG可诊断56%的糖尿病患者，低于欧洲人群，且有超过2／5的患者被漏诊。而且，有越来越多的证据表明，餐后高血糖与心血管事件和全因死亡有关。因此，监测餐后血糖一方面可以了解血糖的控制状况，另一方面，对于预防糖尿病慢性并发症的发生有重要意义。在《中国2型糖尿病防治指南》中，也将餐后2h血糖纳入管理范畴。

二、自我血糖监测（SMBG）

自我血糖监测（SMBG）是最基本的血糖监测形式。根据2007年《中国2型糖尿病防治指南》的建议，血糖控制差的病人或病情危重者应每天监测4～7次。当病情稳定或已达血糖控制目标时可每周监测1～2次，使用胰岛素治疗者在治疗开始阶段每日至少监测5次，达到治疗目标后每日监测2～4次，使用口服药和生活方式干预者每周监测2～4次。近年来的研究表明在轻、中度高血糖的患者中，餐后高血糖起主要作用，而随着糖尿病的恶化，餐前高血糖的作用逐渐占主导地位，提示当餐前血糖和HbA1c还未控制时，应首先监测空腹血糖；当空腹血糖已获得良好控制但HbA1c仍未达标者，应注意监测餐后血糖。此外，当糖尿病患者出现低血糖症状或因伴发疾病机体处于应激状态时，应随时加测血糖，以便及时调整治疗方案。

然而，SMBG存在一定的局限性：①无法完整反映全天血糖谱，存在监测“盲区”；②患者的治疗易受个别不准确测量结果的影响。

三、动态血糖监测系统

近年，越来越多的研究发现血糖波动与胰岛B细胞凋亡、糖尿病慢性并发症的关系密切，因此，血糖波动受到国内外学者的广泛关注，并将其作为糖尿病患者的血糖控制质量的内容之一。

早在20世纪70年代就有学者提出了一些能准确评估血糖波动的方法和参数，由于需要频繁采血测定血糖，限制了其在临床的广泛应用。近年来不断完善的持续血糖监测技术，较传统的血糖监测方法可获得更多的信息，有助于精确评估血糖波动的状况。动态血糖监测系统（CGMS）是近年来投入临床使用的一种新型的血糖监测系统，通过探头感知组织间液的葡萄糖浓度来反映血糖水平。血糖记录器每10s从探头获取1次信号，每5min计算出一个平均值并进行存储，每天能够获得288个血糖值，可以发现重要的波动趋势，从而精确地评价波动产生的原因，帮助糖尿病患者，特别是血糖波动较大的1型糖尿病患者发现许多平时不易发现的高血糖和无症状性低血糖，为优化治疗方案提供依据。近两年的美国糖尿病学会（ADA）诊疗指南明确指出：在使用胰岛素强化治疗的1型糖尿病成年患者使用CGM有助于HbA1c降低（A级证据）。CGMS不仅可以依据全日数百个血糖值提供患者的24h整体血糖水平，而且为获取患者血糖波动的信息提供了技术平台。

血糖波动的参数主要包括评估日内和日间血糖的波动程度，同时还包括针对餐后血糖反应的评估指标。［低血糖指数（LBMI）似应单独列出，可见中华医学杂志和中国实用内科杂志文章］

（一）日内血糖波动的评估参数

主要包括血糖水平的标准差（SDBG）、血糖波动于某一范围内的时间百分比、曲线下面积或血糖的频数分布、最大血糖波动幅度（LAGE）、平均血糖波动幅度（MAGE）、M值（M－value）以及低血糖指数（LBMI）等。

1．SDBG 标准差是统计学上一种常用的离散指标，在临床及科研中常以均数±标准差来综合反映正态分布的观察值的集中和离散特征。SDBG可以作为估测血糖波动的简易参数。Moberg等对100例1型糖尿病患者自我血糖监测的结果分析表明，该组患者SDBG水平呈正态分布，且主要归因于晚餐前血糖的变化。该项指标的缺点在于其代表的是所有血糖测定值偏离平均血糖的程度，无法区分主要的和细小的血糖波动，因此无法体现血糖波动对于机体组织器官损害的权重大小，同时也不能分析血糖波动的次数。

2．血糖的时间百分比、曲线下面积或频数分布 例如分别统计糖尿病患者血糖＞7．8mmol／L、2．8～7．8mmol／L及＜2．8mmol／L的时间百分比，可以在一定程度上反映血糖波动的特征。国内学者应用CGMS对新诊断2型糖尿病（N－T2DM）及正常糖调节（NGR）个体血糖水平波动变化的研究表明，NGR者血糖波动于2．8～7．8mmol／L的日内时间百分比为99%，而N－T2DM患者血糖＞7．8mmol／L及＞11．1mmol／L的时间百分比分别为95%和62%。该参数的优点是比较直观，有助于对患者进行可视化的糖尿病教育。而缺点和血糖频数分布一样，不能反映血糖波动的次数和大小。血糖波动于某一范围内的曲线下面积的评估方法与时间百分比相似，但较后者更为精确，兼顾某一范围血糖的时间和大小两方面的信息。但是，上述参数与SDBG一样，主要反映血糖的离散特征而不是真正的波动幅度。

3．LAGE 为日内最大和最小血糖值之差，其意义等同于统计学上全距或极差（range）。LAGE取决于血糖的最高和最低值，不能充分利用血糖监测值的全部信息，仅仅反映糖尿病患者日内单一的最大血糖波动。

4．M－value 首先由Schlichtkrull等于20世纪60年代提出，其后经Mirouze等进一步改进，也称为Schlichtkrull＇s M－value。它主要是对各血糖值相对于目标血糖水平（一般为NGR的24h平均血糖，如5mmol／L）的偏移大小进行一定的统计转化，然后取其平均值。其公式为M＝∑∣10×log10（BG／5）∣3／N＋W／20，其中N为血糖数，W为LAGE。M－value实际上包含了整体血糖水平和血糖波动两方面的信息，重点评估低血糖的因素，例如以5mmol／L为目标血糖水平，则血糖值2．5mmol／L和10mmol／L相对于5mmol／L的M－value均为27．3。

5．MAGE 为了能准确反映糖尿病患者日内血糖波动的变化，Service等提出了MAGE这一参数。MAGE设计的思路是强调采用“滤波”的方法，去除所有幅度未超过一定阈值的细小的波动，从而能真正反映血糖的波动程度而不是离散特征。MAGE具体的计算方法为：①根据糖尿病患者24h内所有血糖监测值统计得到SDBG；②去除所有幅度未超过一定阈值（一般为1SDBG）的血糖波动后，根据第一个有效波动的方向计算血糖波动幅度；③统计全部有效血糖波动的次数（NGE）及平均幅度（MAGE）。筛选有效血糖波动的阈值包括1．5、1或0．5 SDBG等，通常选择1SDBG是因为在NGR者中只有与进餐相关的血糖波动＞1SDBG。当然，也可以根据试验设计、研究人群等具体情况而设定阈值。Oyibo等应用CGMS研究1型糖尿病患者痛性神经病变与血糖波动的关系，以M－value、MAGE及NGE等为评估参数，统计MAGE时以0．5SDBG作为筛选阈值。研究表明合并痛性神经病变的糖尿病患者除了血糖水平升高外，还表现为NGE的增多以及M－value的明显增大。

MAGE作为评估参数的优点之一是其变化不依赖于血糖的整体水平，即相似的HbA1c水平其MAGE可以不同。国内学者的研究显示，N－T2DM患者与NGR者相比，MAGE水平明显增大（5．98mmol／L和1．96mmol／L）而NGE无显著差异（4．2mmol／L和4．8mmol／L）。无论餐前还是餐后2h血糖，单次的血糖测定值并不能准确反映MAGE的水平。N－T2DM患者的MAGE主要归因于餐后及夜间血糖的波动变化。

Service等对DCCT研究的分析显示，除了平均血糖水平是主要影响因素外，MAGE也是糖尿病视网膜病变的独立影响因素，而SDBG、LAGE以及M－value等参数均不是其独立影响因素。Kumamoto研究将MAGE和空腹、餐后2h血糖均作为治疗目标，结果进一步证实了良好的血糖控制能明显减少及延缓2型糖尿病慢性并发症的发生、发展。与此同时，目前许多学者开始研究影响血糖波动的危险因素。Alemzadeh等对胰岛素泵及多次胰岛素皮下注射治疗的儿童1型糖尿病患者的研究表明，在两组患者中MAGE与年龄及体重指数负相关，与低血糖（血糖＜3．3mmol／L）发生频率及胰岛素餐前量与基础量之比正相关。

6．LBMI 由Kovatchev等于20世纪90年代提出，可以准确评估严重低血糖（SH）的风险，SH定义为因低血糖导致昏迷、癫样发作或意识不清且必须靠别人帮助才能恢复。LBMI设计的原理与M－value相似，通过对血糖测定值进行相应的数学处理，综合分析血糖低值发生的频率和程度以评估SH的风险。LBMI具体计算的方法为：①对血糖值进行转化，公式为Trans（BG）＝1．794×｛［ln（BG）］1．026－1．861｝，BG的范围为1．1～33．3mmol／L；若BG单位为mg／dl，则公式为Trans（BG）＝1．509×｛［ln（BG）］1．084－5．381｝。②根据Trans（BG）计算血糖的风险值，若Trans（BG）＜0，Risk（BG）＝10×［Trans（BG）］2；若Trans（BG）≥0，Risk（BG）＝0。③LBMI为所有Risk（BG）的平均值。由上可知，当BG＞6．25mmol／L，Risk（BG）＝0；而当BG在1．1～6．25mmol／L，Risk（BG）为100－0。例如，有一例糖尿病患者，其血糖值分别为（2．6、7．8和4．4）mmol／L，则根据公式其Trans（BG）相应为－1．6、0．4和－0．66；Risk（BG）则分别为25．6、0和4．4，最终LBMI＝10。

Kovatchev等根据LBMI水平将糖尿病患者分为低（LBMI＜2．5）、中等（LBMI 2．5－5）及高风险（LBMI＞5）3组，其未来半年内相应的SH事件分别为0．6、2．3和5．2（P＜0．001）。LBMI的水平及既往SH发生史可以解释40%的SH变化，而年龄、HbA1c、病程等均不是有力的预测因素。需要指出的是，LBMI对血糖监测的频率与时间的选择都有一定的要求。对于血糖监测的频率，要求1个月内每天至少要检测4次血糖。而血糖监测时间选择上应尽量做到随机分布，如果过多地集中在血糖偏低的时间段，则会高估LBMI，从而高估了SH的风险。相反则会低估SH的风险。

（二）日间血糖波动的评估参数

包括评估空腹血糖稳定性的参数CV－FPG，以及可以进行精确评估的参数－日间血糖平均绝对差（MODD）。

1．CV－FPG 设计CV－FPG作为观察日间血糖稳定性的简易参数主要基于以下两个原因。首先，变异系数等于标准差与均数的比值，作为一种常用的统计学指标可以消除平均水平不同对变异程度比较的影响。其次主要考虑糖尿病患者自身在一般稳定状态下的生物学变异，这些因素造成餐后血糖具有较高的变异度，例如正常人口服葡萄糖耐量试验2h血糖的变异度就可以高达25%，而相对于餐后血糖而言，FPG重复性较好，变异度只有5%左右。因此，CV－FPG不失为较实用而又简便的评估参数。Mooy等研究显示，糖耐量正常、糖耐量减低及N－T2DM患者的CV－FPG分别为14%、16%和20%。Gimeno－Orna等对130例无视网膜病变的2型糖尿病患者随访5．2年，结果表明CV－FPG是糖尿病视网膜病变的独立危险因素。Verona糖尿病研究中亦以随访前3年内的CV－FPG来评估老年2型糖尿病患者长期的血糖波动状况。同时有研究显示CV－FPG＞25%的2型糖尿病患者其血清P－选择素水平高于CV－FPG＜10%的患者。

2．MODD 为糖尿病患者2个连续24h血糖谱相匹配血糖间的绝对差的平均值，研究表明其水平不依赖日内血糖的波动程度。Alemzadeh等研究表明1型糖尿病患者日间餐前血糖水平相似，但MODD明显增大。研究中亦发现MODD水平与患者胰岛素注射部位脂肪增厚（lipohypertrophy）的严重程度有关。Colombel等对25例接受多次胰岛素皮下注射治疗（MDI）的1型糖尿病患者的研究发现，由超短效胰岛素Lispro与多次中效胰岛素NPH组成的MDI，与常规三餐前短效胰岛素及睡前NPH皮下注射的方法相比，在取得相似的整体血糖控制的情况下，MODD显著降低。

（三）餐后血糖波动的评估参数

主要包括餐后血糖的峰值与达峰时间，以及餐后血糖波动的幅度、时间与曲线下面积增值（IAUC）等。

1．平均进餐波动指数（MIME） MIME包括餐后血糖波动幅度（PPGE）、达峰时间（△t）以及达峰1h后血糖的下降百分比（BR），其中PPGE为餐后血糖峰值（Spike）与相应餐前血糖的差值。MIME与多种因素有关，包括进餐的时间、数量及内容等。NGR个体一般进餐后1h内血糖浓度达到高峰，但几乎不超过7．8mmol／L，并于2～3h回到餐前水平，其PPGE约为2．1mmol／L。国内研究显示，N－T2DM患者与NGR相比，主要表现为餐后血糖的过度波动并持续较长时间，同时伴有血糖尖峰的延迟，其餐后急性高血糖状态以早餐最明显。Bonora等评估856例2型糖尿病患者1d的血糖谱，研究表明不论何种治疗，约2／3的患者存在餐后血糖的过度波动（PPGE＞2．2mmol／L），即使在HbA1c＜7%的患者中也存在这种现象。近年来国内外学者在提出重视控制餐后高血糖的基础上，进一步强调控制餐时急性血糖高峰对糖尿病大血管病变的重要意义。

2．餐后血糖的IAUC 通常采用梯形法则计算，为高于餐前血糖水平的餐后血糖曲线下面积的增值。若以餐后0～5h的血糖来评价餐后血糖控制状况，那么可以将餐后血糖的IAUC分为早期（0～2h）和后期（2～5h）两个部分。IAUC可以综合评估餐后血糖状态的特征，例如糖尿病营养学上一个新的概念－血糖指数（GI）就是根据这个原理计算得到，用来评估食物引起的餐后血糖反应。某种食物的GI是指含50g糖类该种食物餐后血糖的IAUC与含50g糖类参考食物餐后血糖的IAUC之比乘以100所得的值。

IAUC还广泛应用于研究空腹血糖、餐后血糖与HbA1c之间的关系这一热点问题。糖化的过程是体内总的蛋白质暴露于血糖的结果，因此空腹血糖和餐后血糖对HbA1c所做的贡献可根据24h血糖谱的曲线下面积来定量。Monnier等分析了290例2型糖尿病患者，测定空腹（上午8时）、餐后和吸收后（上午11时、下午2时和下午5时）血糖。分别计算空腹血糖和6．1mmol／L以上的曲线下面积，并由此进一步计算出空腹和餐后血糖升高对总体日间高血糖的相对影响。研究表明空腹和餐后高血糖对总体血糖升高的作用是一个进行性转变的过程，对于控制良好的2型糖尿病患者，餐后血糖波动的影响是主要的。而随着糖尿病的恶化，空腹高血糖的影响渐渐占主要地位，从而为这一难题提供了较为一致的解释。

主要的动态血糖参数的计算方法及临床意义，见表8－1。

（四）动态血糖参数的正常参考值

动态血糖监测发展至今，动态血糖参数的正常参考值一直是研究关注的焦点之一。较可靠的动态血糖的正常值范围应根据长期前瞻性的随访结果以及大样本的自然人群调查来决定。在取得上述研究结果之前，为适应临床及研究的需要，依据正常人群监测结果暂定动态血

表8－1 主要的动态血糖参数的计算方法及临床意义

糖参数的正常参考值，仍为一种可行的途径。为此，国内开展了一项全国多中心研究，应用CGMS（Medtronic MiniMed）对全国10个中心的434例正常人（20～69岁，男213例，女221例）进行连续3d的血糖监测，研究发现正常人24h的平均血糖水平为（5．77±0．57）mmol／L，血糖≥7．8mmol／L及血糖≤3．9mmol／L的时间百分率分别为（4．1±5．8）%、（2．4 ±5．3）%。中国成年人动态血糖参数正常参考值范围，见表8－2。

表8－2 中国成年人动态血糖参数的正常参考值（以24h计算）

（五）血糖波动评估方法在临床应用中的合理选择

由上分析可以看到各种评估参数各有其自身的特点及适用的范围。从评估的精确性比较，MAGE是评估日内血糖稳定性的精确参数，但统计过程较为复杂。SDBG作为一种简易的评估参数，具有一定的实用价值。LAGE、血糖波动的时间百分比以及曲线下面积亦可部分反映血糖稳定性的特征，他们与SDBG均可通过目前CGMS的统计软件直接得到。LBMI与M－value设计的原理相似，都是通过对血糖数据进行一定的数学转化而得到，重点强调低血糖的因素。其中LBMI作为一种新的评估参数，可以评估发生严重低血糖的风险，有助于优化糖尿病的治疗方案。MODD可以精确评估日间血糖稳定性，但对血糖监测要求较高，需要连续2个全天血糖谱。CV－FPG是一个简便、有效的评估参数，但仅反映日间空腹血糖波动变化的特征。总之，临床上要综合考虑各种评估参数自身不同的特点以及评估的目的进行合理选择。

CGM为血糖波动的评估提供了一个良好的技术平台，利用动态血糖监测系统加上CSⅡ（持续皮下输注疗法）能够很快使患者的血糖得以控制，有助于缩短患者的住院时间、减少住院花费、降低远期医疗费用。然而，由于CGM检查费用较为昂贵，难以在基层广泛应用。

四、糖化血红蛋白

糖化血红蛋白（HbA1c）是长期血糖控制最重要的评估指标，也是临床决定是否需要调整治疗的重要依据。无论是DCCT还是UKPDS等大型临床试验，都见到以HbA1c为目标的强化血糖控制均可降低糖尿病微血管及大血管并发症的发生风险。HbA1c水平不受短期生活方式改变以及上一次进餐时间的影响，可以任何时间采血。根据2007年《中国2型糖尿病防治指南》的建议，在治疗之初至少每3个月检测1次，一旦达到治疗目标可每6个月检查1次。但是，HbA1c对调整治疗后的评估存在“延迟效应”，不能反映糖尿病人发生低血糖的风险及血糖波动的特征。

血红蛋白的更新速度可影响HbA1c的数值，任何可能缩短红细胞寿命的因素，如溶血性贫血都会部分降低HbA1c水平。相反，任何可以引起红细胞平均寿命增加的因素例如脾大（这会减慢红细胞的清除）和再生障碍性贫血（网织红细胞生成受损），都会增加HbA1c的浓度且不依赖于血糖水平。

五、糖化血清白蛋白

糖化血清白蛋白（GA）是血中葡萄糖与血浆白蛋白发生非酶促反应的产物，由于血浆中占70%左右的白蛋白的半衰期为17～19d，所以GA值反映的是糖尿病患者测定前2～3周血糖的平均水平。血糖与血红蛋白结合极其缓慢，一旦结合不易解离，相对而言，血糖与血清蛋白结合的过程比较容易，比较快速。糖尿病患者降糖治疗过程中，GA浓度的变化早于HbA1c的改变，故对治疗方案调整后短期疗效的评估，GA的临床参考价值要优于HbA1c。

对于无症状性或发生夜间低血糖的患者，尤其是反应较迟钝的老年患者，在没有条件行CGM时，结合快速血糖数值，GA检测可有助于推测近时期是否频发低血糖。如患者空腹血糖或日间某时段血糖数值明显增高，而GA检测值并非增高明显或与快速血糖数值增高程度不符，则可推测患者近时期可能有低血糖发生或血糖波动较大而致平均血糖水平偏低，因此，可避免因盲目增加降糖药物用量而导致低血糖加剧。

血白蛋白的更新速度也影响GA值的水平：同样的血糖水平，血白蛋白更新速度加快的个体GA水平较低，血白蛋白更新速度降低的个体GA水平较高，在评估伴有白蛋白转化异常的临床疾病如肾病综合征、甲状腺功能异常、肝硬化的糖尿病患者的GA水平时需考虑到这一因素。此外，国内外的研究结果均显示体重指数与GA水平呈负相关，肥胖个体的白蛋白水平较高，其白蛋白的更新速度较快，GA水平较低。

与HbA1c相仿，GA不能精确反映糖尿病人发生低血糖的风险，也不能反映血糖波动的特征。

综上所述，科技的发展使我们能用今天的技术来保护患者的现在和未来。就血糖监测而言，从监测点时血糖的SMBG，到监测3d血糖的CGM，以及反映2～3周血糖的GA，2～3个月血糖的HbA1c，是一个有机的整体，各有优点，互为补充。我们应该充分利用好上述的监测手段，进行有机的结合，从而使糖尿病患者的血糖安全稳定达标，减少并发症的发生。

（贾伟平 包玉倩）