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糖尿病诊断迎来“精准诊断时代”
撰文:不厌
糖尿病诊断的精准性是全球糖尿病防治领域的核心议题之一。长期以来,糖化血红蛋白(HbA1c)检测因操作便捷、结果稳定等优势,成为糖尿病诊断的主流指标,但“一刀切”的诊断阈值难以适配不同人群的生理差异,可能导致误诊或漏诊。同时,持续葡萄糖监测(CGM)技术虽在糖尿病治疗监测中广泛应用,但其在诊断场景中的标准化、准确性及临床适配性仍有待明确。
在2025年欧洲糖尿病研究协会(EASD)会议上,德国奥尔登堡大学医学中心的Astrid Petersmann教授、德国乌尔姆大学糖尿病技术研究所(IfDT)的Guido Freckmann教授分别围绕HbA1c检测优化与CGM在诊断中的应用展开深度探讨,为糖尿病“精准诊断”指明了方向。
HbA1c怎么读?先搞懂这3个核心要素
要想科学解读HbA1c,不能只看数值——Astrid Petersmann教授在会上强调,必须结合“参考区间、治疗目标、诊断阈值”三大维度,同时严控检测质量,才能避免误判。
首先是参考区间的建立,国际临床化学联合会(IFCC)明确要求:参考人群需包含至少120名具有代表性的个体,且需严格定义纳入/排除标准。临床常用的参考区间是参考人群结果的2.5%~97.5%分位数(即中间95%),但需特别注意——超过97.5%分位数的结果不一定是病理状态,还需结合临床背景判断,这也是“个体化解读”的核心起点。
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图1:参考区间通常取参考人群的HbA1c结果的2.5%~97.5%分位数
其次是治疗目标分层,尤其针对老年患者。研究显示,对依赖他人照护或出现认知障碍(功能高度依赖)的老年人,HbA1c控制目标可放宽至<8.5%(<69.4mmol/mol);合并多重疾病或认知轻度受损(功能轻度依赖)的老年人,目标需≤8.0%(≤63.9mmol/mol);合并症少且无认知障碍(功能独立)的老年人可控制在≤7.5%(≤58mmol/mol),而非盲目追求低数值[1]。
关于诊断阈值,目前2型糖尿病(T2DM)标准为HbA1c≥6.5%(≥48mmol/mol),前驱糖尿病为5.7%~6.4%(39~47mmol/mol)。但Astrid Petersmann教授特别指出,这一阈值源自糖尿病控制与并发症试验(DCCT),当时研究人群仅为124名13~39岁的健康志愿者,且未通过口服葡萄糖耐量试验(OGTT)排除隐匿性糖尿病,这也为后续的诊断偏差埋下伏笔。
此外,检测质量是解读HbA1c的“基础前提”。临床需通过室内质控(IQC)评估精密度(用变异系数CV表示,CV越低重复性越好),通过室间质控(EQC)验证准确度。Astrid Petersmann教授提醒道,近年来HbA1c的检测一致性已大幅提升,不同检测方法的结果差异显著缩小,但在实际诊断中仍存在一定挑战,临床需关注这一点。
Astrid Petersmann教授表示,红细胞代谢相关因素是HbA1c解读的“隐形干扰项”。其中,导致HbA1c假性偏低的情况多与红细胞周转率加快有关,比如溶血性贫血、严重肝肾功能不全等。与之相反,红细胞周转率减慢会导致HbA1c假性升高,如脾切除术;此外,不同种族、年龄以及检测方法也会有影响。
年龄是“关键变量”!多项研究揭穿HbA1c的年龄陷阱
非糖尿病患者群的HbA1c会随年龄增长自然升高,这是诊断中容易被忽视的重点。Astrid Petersmann教授展示的多项人群研究数据,彻底打破了“统一阈值适用于所有人群”的认知。
2008年:FOS+NHANES研究(n=FOS 2473人、NHANES 3270人)[2]:非糖尿病患者的平均HbA1c随年龄呈线性上升,55~59岁人群的HbA1c为6.51%,已超过糖尿病诊断阈值,这意味着仅依据数值,大量健康老年人会被误判为糖尿病。此外,非糖尿病患者的HbA1c每年增幅为0.010~0.014个百分点,长期累积下来对诊断结果的影响不可忽视。
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图2:FOS+NHANES研究中各年龄层HbA1c数值
2014年:SIGT 2005-2008+NHANES 2005-2006研究(n=SlGT 1573人、NHANES 1184人)[3]:正常糖耐量的80岁老年人,HbA1c比30岁年轻人高3.82mmol/mol(0.35%),这个差距足以让老年人被诊断为前驱糖尿病。
除了上述内容,Astrid Petersmann教授在会上还陆续分享多项研究以证明HbA1c与年龄的相关性,如德国非糖尿病患者研究发现,HbA1c水平每十年升高0.074%[4]。另一项研究则发现,年龄是影响HbA1c水平的重要独立因素,且研究还表明女性每年HbA1c水平上升0.009%(大约0.09mmol/mol),男性上升0.008%(大约0.08mmol/mol)。该研究建议重新审视HbA1c标准,以改善患者护理质量[5]。
基于这些发现,Astrid Petersmann教授强调,老年糖尿病的诊断与管理需“跳出数值陷阱”:临床应重点评估老年人的认知功能、功能独立性等,治疗目标也应以“无高血糖症状、避免低血糖、维持生活质量”为核心,而非单纯追求HbA1c数值降低。需要注意的是,儿童青少年群体HbA1c值同样存在年龄差异,这提示儿科医生需建立专属的参考标准,不能直接套用成人标准。
CGM成补位能手:填补HbA1c的波动盲区
Guido Freckmann教授从CGM的临床价值与现状出发,指出CGM可弥补HbA1c无法反映血糖波动的缺陷,如相同HbA1c水平的1型与2型糖尿病患者,CGM曲线差异显著(1型血糖变异性高,2型平均血糖高)。Guido Freckmann教授提到,目前美国糖尿病协会(ADA)已将HbA1c与CGM指标视为评估血糖的等效手段,但CGM主要用于治疗监测,尚未常规用于诊断。
但CGM的出现为糖尿病诊断提供了新的维度,同时也为治疗提供了重要数据。它通过连续记录皮下组织葡萄糖浓度,能提供多维度的血糖信息,包括
血糖管理指数(GMI),可通过平均血糖计算,公式为GMI(%)=3.31+0.02392×[平均血糖(mg/dL)]
血糖在目标范围内时间(TIR):70-180mg/dL(3.9-10.0mmol/L);高于目标范围时间(TAR):>180mg/dL(10.0mmol/L);低于目标范围时间(TBR):<70mg/dL(3.9mmol/L)
平均血糖
CV
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图3:CGM在临床中的应用价值
近年来,也陆续有研究证实了CGM的诊断价值。如2022年的AEGIS研究(n=499,随访5年)发现,糖尿病组的TAR为7.8%,而正常组仅为1.9%,说明TAR越高,未来发生T2DM的风险越大[6]。
不过,Guido Freckmann教授也坦言,CGM要想真正用于诊断,目前仍有“短板”待突破。其所在团队纳入23名1型糖尿病患者,让他们同时佩戴三种不同的CGM设备14天,结果发现患者的TIR、TAR、TBR值存在显著差异,GMI也同样存在差距。且在高血糖或低血糖状态下,不同设备的血糖曲线偏移更明显。目前,IFCC工作组正在逐步推进CGM标准化工作,并将于今年年底发表正式共识。
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图4:使用不同设备测量出的CGM数值存在显著差异
随后,Guido Freckmann教授用一张表格总结了HbA1c与GMI、TIR/TAR的优劣势,表示HbA1c易受其他生理变量影响、无法反映血糖波动、对血糖曲线的早期变化敏感性低。GMI、TIR/TAR也同样存在劣势,如尚无标准化的方案出现,仍需大量工作来进一步研究。
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图5:HbA1c与GMI、TIR/TAR的优劣势对比
最后,Guido Freckmann教授总结道,HbA1c的应用已十分成熟,而CGM的应用可填补数据空白。但要实现临床应用,还需先建立CGM的标准化体系、明确诊断阈值、确保设备的适用性及准确性等,这也是未来研究的核心方向。
小结
糖尿病诊断正从“单一数值判断”向“个体化综合评估”转型。一方面,HbA1c仍是诊断的核心基础,其标准化优势和便利性无可替代,但未来应用中需结合患者年龄、合并症等个体情况,避免“一刀切”带来的误诊或漏诊;另一方面,CGM作为重要的补位工具,能有效填补HbA1c在血糖监测上的空白,未来需优先解决设备一致性、诊断阈值确立等问题,才能更好地融入诊断流程。两者共同作用,推动糖尿病诊疗进入更加精准的诊疗时代!
参考文献:
[1] Zeyfang A, Zeeh J, Bahrmann A, et al. Diabetes mellitus im Alter [Diabetes mellitus in old age]. Z Gerontol Geriatr. 2021 Feb;54(1):61-71. German.
[2] Pani LN, Korenda L, Meigs JB, et al. Effect of aging on A1C levels in individuals without diabetes: evidence from the Framingham Offspring Study and the National Health and Nutrition Examination Survey 2001-2004. Diabetes Care. 2008 Oct;31(10):1991-6.
[3] Dubowitz N, Xue W, Long Q, et al. Aging is associated with increased HbA1c levels, independently of glucose levels and insulin resistance, and also with decreased HbA1c diagnostic specificity. Diabet Med. 2014 Aug;31(8):927-35.
[4] Roth J, Müller N, Lehmann T, et al. HbA1c and Age in Non-Diabetic Subjects: An Ignored Association? Exp Clin Endocrinol Diabetes. 2016;124(10):637-642.
[5] Wang Y, Wang D, Liang H, et al. Age - a significant independent factor of A1C levels. Evidence from the National Health and Nutrition Examination Survey 1999-2014. Prim Care Diabetes. 2020 Oct;14(5):420-424.
[6] Marco A, Pazos-Couselo M, Moreno-Fernandez J, et al. Time above range for predicting the development of type 2 diabetes. Front Public Health. 2022 Dec 8;10:1005513.
责任编辑丨蕾蕾
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