卡塔尔糖尿病患者斋月期间低血糖或高血糖事件的相关因素

Factors associated with hypoglycemic or hyperglycemic events during Ramadan among persons with diabetes in Qatar

作者信息Zahir M Tag, Laith J Abu-Raddad, Amel A Mustafa, Hiam Chemaitelly, Abdulla O Alhamaq, Katie G El-Nahas
PMID42276746
发布时间2026-06-11
DOI10.1136/bmjdrc-2026-006076

实验完整度

中

回顾性队列分析,基于QDA斋月支持项目常规数据,包含374例患者、397次观察,采用GEE逻辑回归分析,有明确的纳入排除标准和结局定义,但缺乏机制验证。

主要模型

卡塔尔糖尿病QA斋月支持项目队列 1型糖尿病和2型糖尿病患者

重点核对

样本量:374例患者,397次观察 结局定义:低血糖(<70 mg/dL)或高血糖(>250 mg/dL) 禁食期间血糖监测频率:低(<2次/天)或高(≥2次/天) IDF-DAR风险分层:低、中、高风险 数据分析:广义估计方程(GEE)逻辑回归

摘要

背景:尽管卡塔尔糖尿病患病率很高,但斋月相关的血糖事件仍未得到充分描述。本研究探讨了卡塔尔糖尿病患者在斋月期间与低血糖或高血糖事件独立相关的社会人口学、临床和行为因素。方法:采用回顾性分析,使用卡塔尔糖尿病协会(QDA)斋月支持项目在三个斋月季节(2022-2024年)的常规收集数据。纳入参加QDA糖尿病教育或营养门诊的1型或2型糖尿病患者,无论其禁食意图如何。排除糖尿病前期或妊娠期糖尿病患者。评估在斋月前6-8周开始,并在整个月内进行结构化随访。主要结局——基于患者记录的血糖读数——旨在捕捉斋月期间血糖不稳定的总体风险,包括(1)任何低血糖(<70 mg/dL)或高血糖(>250 mg/dL)事件,以及(2)禁食期间的任何此类事件。采用广义估计方程逻辑回归模型确定与低血糖或高血糖结局相关的因素。缺失数据<5%,采用完整病例分析处理。统计学显著性定义为95%置信区间排除1。结果:研究纳入374例患者;95.5%的观察来自2型糖尿病患者,43.3%反映较长的糖尿病病程。校正后的OR表明,糖尿病病程较长、国际糖尿病联盟-糖尿病与斋月(IDF-DAR)风险评分高、与医生讨论过禁食计划、使用已知增加低血糖风险的药物以及使用持续葡萄糖监测设备的患者,在任何时间发生低血糖或高血糖的几率更高。在禁食期间,1型糖尿病患者和每日记录血糖读数次数较高的患者观察到更高的几率。结论:研究结果强调了结构化的斋月前风险评估、以患者为中心的教育、密切和严格的随访以及个体化治疗调整的重要性——特别是对高危人群——以优化安全性并改善糖尿病患者的整体斋月体验。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
在卡塔尔,哪些社会人口学、糖尿病相关临床因素以及血糖监测和自我管理因素与糖尿病患者斋月期间的低血糖或高血糖事件相关?
核心机制
研究未直接验证机制,但提出可能机制:1型糖尿病和长病程反映对外源性胰岛素依赖增加、反调节机制受损等导致血糖不稳定;使用低血糖风险药物可能因禁食期间剂量调整不当而导致血糖事件;CGM和频繁监测可能反映监测偏倚。
主要证据
基于QDA斋月支持项目的回顾性队列数据,采用GEE多变量逻辑回归,结果显示:糖尿病病程≥10年(aOR 2.21)、高风险IDF-DAR评分(aOR 4.70)、与医生讨论禁食计划(aOR 1.85)、使用低血糖风险药物(aOR 2.44)及使用CGM(aOR 3.68)与任何时间低血糖或高血糖事件相关;禁食期间,1型糖尿病(aOR 3.81)和较高的每日血糖读数次数(aOR 2.62)相关。
研究意义
研究结果强调在评估斋月期间血糖结局和禁食安全性时,需综合临床、行为和自我管理因素;支持加强结构化斋月前风险评估、以患者为中心的教育、密切随访和个体化治疗调整,特别是对高危人群,并将标准化的斋月糖尿病护理计划推广到常规卫生服务中。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

研究设计与样本纳入

确定研究对象,排除不符合条件者。

从QDA斋月支持项目2022-2024年三个斋月季节的数据中,纳入参加糖尿病教育或营养门诊的1型或2型糖尿病患者,排除糖尿病前期和妊娠期糖尿病,最终374例患者,397次观察。

2

数据收集与风险评估

收集患者的社会人口学、临床和自我管理数据,并进行斋月风险分层。

由9名经过培训的糖尿病教育者在斋月前6-8周开始,使用结构化数据表收集数据,并应用IDF-DAR禁食风险评估工具进行风险分层,同时记录血糖监测数据。

3

结局定义与监测

定义并记录低血糖或高血糖事件。

患者使用自己的血糖监测设备监测血糖,教育者定期收集数据。低血糖定义为<70 mg/dL,高血糖定义为>250 mg/dL,记录事件发生时间(任何时间、禁食期间等)。

4

统计分析

识别与低血糖或高血糖事件相关的因素。

采用广义估计方程(GEE)逻辑回归模型进行单变量和多变量分析,变量筛选基于单变量p值≤0.20,显著性水平p<0.05,报告OR和aOR及95% CI。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
持续葡萄糖监测设备----

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
研究设计
样本来源:QDA斋月支持项目;纳入排除标准:1型或2型糖尿病,排除糖尿病前期和妊娠期糖尿病
阅读提示:Methods 部分 研究设计与人群
数据收集
评估时间:斋月前6-8周开始;数据收集人员:9名糖尿病教育者;风险分层工具:IDF-DAR
阅读提示:Methods 部分 数据来源与收集程序
结局定义
低血糖定义<70 mg/dL;高血糖定义>250 mg/dL;禁食时间:黎明至日落
阅读提示:Methods 部分 研究结局 和 结局测量与验证
统计分析
统计方法:GEE逻辑回归;变量筛选标准:单变量p≤0.20;显著性p<0.05;多重共线性:VIF<5
阅读提示:Methods 部分 统计分析