【摘 要】
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目的探讨校正钠对高血糖高渗综合征（Hyperglycemic Hyperosmolar Syndrome,HHS）的预测价值。方法查询安徽医科大学第三附属医院病案系统,收集2010年至2017年内分泌科所有糖尿病住院患者病例资料,使用Epi Data 3.1软件录入并建立数据库。根据《2020年中国2型糖尿病防治指南》中HHS诊断的血糖和渗透压标准,最终筛选出符合本研究要求的案例共175例,其中高
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目的探讨校正钠对高血糖高渗综合征（Hyperglycemic Hyperosmolar Syndrome,HHS）的预测价值。方法查询安徽医科大学第三附属医院病案系统,收集2010年至2017年内分泌科所有糖尿病住院患者病例资料,使用Epi Data 3.1软件录入并建立数据库。根据《2020年中国2型糖尿病防治指南》中HHS诊断的血糖和渗透压标准,最终筛选出符合本研究要求的案例共175例,其中高血糖高渗综合征患者（HHS）31例,高血糖非高渗患者（hyperglycemic non-hyperosmolar syndrome,n HHS）144例。收集所有纳入研究的患者临床资料,包括一般资料:性别、年龄、糖尿病病程、糖尿病类型;实验室检查指标:入院随机血糖（blood glucose,Glu）、糖化血红蛋白(glycated hemoglobin Alc,Hb A1c)、血尿素氮（blood urea nitrogen,BUN）、血肌酐（serum creatinine,SCr）、血钾（K）、实测钠（Na）、有效血浆渗透压。根据2020年中国2型糖尿病防治指南推荐的校正钠计算公式:校正钠=实测Na（mmol/L）+1.6×（血糖（mmol/L）-5.6）/5.6,计算校正钠,及校正钠与实测Na的差值（Δ[Na]）。以入院血糖中位数为切点将HHS组和n HHS组分别划分为2组:高渗高血糖组（16例）、高渗低血糖组（15例）;非高渗高血糖组（72例）、非高渗低血糖组（72例）,共4组。使用SPSS22.0软件对四组临床资料、实测钠（Na）、校正钠、校正钠与实测钠的差值（Δ[Na]）、预后（死亡率）进行统计学分析,比较各组间变量的差异。结果1.HHS组与n HHS组比较:（1）HHS组的年龄为62.56±19.48岁,与n HHS组比较,HHS组的年龄更高（P＜0.05）。（2）HHS组的BUN、SCr、渗透压高于n HHS组（P＜0.05）;两组Na、校正钠、Δ[Na]有统计学差异（P＜0.05）。2.高渗高血糖组与高渗低血糖组比较（HHS组内比较）:（1）与高渗低血糖组比较,高渗高血糖组BUN、SCr、K、Glu更高（P＜0.05）。（2）与高渗低血糖组比较,高渗高血糖组死亡人数更高（预后更差）（P＜0.05）。两组Δ[Na]有统计学差异（P＜0.05）;高渗高血糖组Na与低血糖组比较[149.63±7.53 mmol/L vs 154.99±8.07mmol/L,P=0.065],高渗高血糖组校正钠与高渗低血糖组比较[161.26（151.76,163.83）mmol/L vs 159.05（151.37,162.22）mmol/L,P=0.802]。HHS患者（n=31）住院期间死亡8例（死亡率25.8%）,其中高渗高血糖组共7人（占总死亡人数87.5%）,高渗低血糖组1人（占总死亡人数12.5%）。3.非高渗高血糖组与非高渗低血糖组比较（n HHS组内比较）:（1）与非高渗低血糖组比较,非高渗高血糖组SCr、K、Glu更高（P＜0.05）。（2）两组Na、Δ[Na]比较存在统计学差异（P＜0.05）。n HHS组无死亡病例（预后无统计学差异）。非高渗高血糖组校正钠与非高渗低血糖组比较[141.69（138.63,145.57）mmol/L vs 141.34（138.48,144.91）mmol/L,P=0.372]。4.高渗高血糖组与非高渗高血糖组比较（组间比较）:（1）与非高渗高血糖组比较,高渗高血糖组年龄、BUN、SCr更高（P＜0.05）。（2）两组Na、校正钠、Δ[Na]比较,差异有统计学意义（P＜0.05）。高渗高血糖组死亡人数7人,非高渗高血糖组无死亡病例。5.高渗低血糖组与非高渗低血糖组比较（组间比较）:（1）与非高渗低血糖组比较,高渗低血糖组年龄、BUN、SCr更高（P＜0.05）。（2）两组Na、校正钠、Δ[Na]比较差异有统计学意义（P＜0.05）。高渗低血糖组死亡人数1人,非高渗低血糖组无死亡病例。结论在高血糖状态下,与实测钠相比,校正钠能更准确地反映机体的渗透压调节状态,可以用来预测患者发生HHS的风险及患者的预后;校正钠与实测钠的差值也能反映机体的渗透压调节状态。
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