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延迟诊断和治疗会大大增加糖尿病（diabetes mel litus，DM）相关的心血管不良结局和全因死亡率，故DM的早期诊断临床意义重大。葡萄糖耐量试验（glucose tolerance test，OGTT）是诊断 DM 的金标准，但费时、费力、结果不稳定等缺点限制了其应用。糖化血红蛋白（glycosylated hemoglobin，HbA1c）也是 DM 的常用诊断指标，但较昂贵且不适用于红细胞转换率改变、存在异常血红蛋白等情况。糖化血清白蛋白（glycated serum albumin，GSA）是一种血清白蛋白的糖基化产物，可反映机体2～3周内的血糖代谢情况，具有测定简单、稳定等优点，但其对DM的诊断价值尚有争议，故本研究搜集相关文献数据进行meta分析，旨在对其诊断价值进行综合评价。

1 资料与方法

1.1 文献纳入和排除标准

纳入标准：①研究对象为需要筛查DM的人群，包括DM组及非DM组；②研究目的为评价GSA诊断DM的价值；③能获得GSA诊断DM的真阳性值（truepositives，TP）、假阳性值（false-positives，FP）、真阴性值（true negative，TN）、假阴性值（false negative，FN）、敏感度（sensitiveness，SE）、特异度（specificity，SP）、诊断优势比（diagnostic odds ratio，DOR）；④研究对象的DM诊断标准符合美国糖尿病协会2010年版糖尿病诊疗指南中的定义。

排除标准：①无明确的DM诊断标准；②分析所需的数据不完整；③包含已诊断并使用降糖药物的DM患者；④妊娠DM者；⑤研究人群的年龄<18岁。

1.2 数据库检索

检索国内外主要医学数据库：PubMed、Cochrane Library、万方、维普及中国知网等。检索：时间截止至2020年12月30日，英文检索词：“glycated albumin or glycosylated albumin”“diabetes”“diagnosis or screen or diagnostic test”，中文检索词：“糖化血清白蛋白”“糖尿病”“诊断”。

1.3 文献筛选、资料提取与质量评价

制定数据提取表，由两名调查人员独立据表从文献中提取研究设计、诊断标准、诊断试验参数等信息，并使用诊断性试验准确性质量评价工具QUADAS-2对各纳入研究进行评价，意见矛盾时，经讨论后决定。结果使用Revman 5.3软件输出。

1.4 统计学方法

数据分析采用meta-disc 1.4、Stata 15.1软件：阈值效应检验使用Spearman秩相关分析；采用χ2检验分析SE和SP；采用Cochrane-Q检验分析阳性似然比（positive likelihood ratio，PLR）和阴性似然比（negative likelihood ratio，NLR）及 DOR；根据有否异质性选择随机效应模型或固定效应模型行meta分析；发表偏倚使用Deek′s漏斗图评价。

2 结果

2.1 文献检索结果

文献筛选流程见图1，初步检索获得文献2773篇，根据流程最终筛选出符合纳入和排除标准的文献共18篇[1-18]纳入本研究，累计病例数16 263例（DM 4167例，非 DM 12 096例）。

图1 文献筛选流程图

2.2 纳入本研究文献的基本情况及质量评价

最终纳入的18篇文献的基本特征见表1，QUADAS-2评分见图2。结果显示，纳入文献的质量较高。

图2 文献质量评估结果图

表1 纳入文献的基本特征

FPG：空腹血糖（fasting plasma glucose）

2.3 meta分析结果

2.3.1 异质性检验 Spearman相关分析显示，SE对数与（1-SP）的相关系数为-0.106，P=0.675，故不能认为存在阈值效应。非阈值效应异质性检验结果显示，I2均>50%，P值均<0.01，提示纳入的文献研究间具有统计学异质性。

2.3.2 meta分析主要结果采用随机效应模型进行meta分析，结果显示，GSA对糖尿病诊断的合并SE为0.73，95%CI=0.71～0.74（图 3A）；合并 SP 为0.89，95%CI=0.88～0.89（图 3B）；合并 DOR 为30.52，95%CI=18.31～50.87（图 3C）；合并 PLR 为7.68，95%CI=5.49～10.75（图 3D）；合并 NLR 为0.29，95%CI=0.24～0.36（图3E）；SROC 曲线下面积（area under the SROC curve，AUCSROC）=0.8366，SEAUC=0.0522（图 3F）。

图3 meta分析结果

A：SE 森林图；B：SP 森林图；C：DOR 森林图；D：PLR 森林图；E：NLR森林图；F：SROC 曲线图

2.3.3 亚组分析按人群、人种、诊断标准分成3个亚组后分析，异质性检验结果显示，其异质性均未明显降低。meta分析结果显示，医院人群组的合并SE、合并SP、合并DOR、合并PLR、AUCSROC均高于社区人群组，合并NLR低于社区人群组（表2）；黄种人组的合并 SE、合并 SP、合并 DOR、合并 PLR、AUCSROC均高于非黄种人组，合并NLR低于非黄种人组（表3）；OGTT组的合并SP、合并PLR、合并NLR高于非OGTT组，合并 SE、合并 DOR、AUCSROC低于非 OGTT组（表 4）。

表2 不同人群亚组分析结果

表3 不同人种亚组分析结果

表4 不同诊断标准亚组分析

2.4 发表偏倚

在Stata 15.1软件上使用Deek′s法绘制漏斗图。结果显示，P=0.47>0.05，漏斗图对称（图 4），表明纳入文献不存在发表偏倚。

图 4 Deek′s 漏斗图

纵坐标是一个反映诊断优势比标准误的复杂函数

3 讨论

GSA与DM多个大小血管并发症均密切相关[8]，且与大血管并发症的相关性比HbA1c更强[19]。GSA测量不受贫血、血红蛋白病等的影响，可弥补HbA1c的不足。在透析的DM患者中，GSA也是比HbA1c更好的血糖指标[20]。在体内，GSA的稳定性很高，几乎没有昼夜变异[21]，餐前餐后波动也很小[2]。GSA的检测可与血糖等生化指标同时进行，费用低廉，技术成熟，但易受蛋白代谢异常等情况的影响。

本研究meta分析结果显示，GSA诊断DM的SE、SP均较好，相应的漏诊率和误诊率较低，具有较好的诊断价值。本研究亚组分析结果显示，人群来源特点对GSA诊断DM的效能略有影响，说明GSA对各群体的DM筛查或诊断均有良好的适用性。欧美人群肥胖率较高，血糖异常大多起源于肥胖相关的胰岛素抵抗，而肥胖所致的慢性炎症状态可使蛋白代谢加速进而使GSA水平偏低于其血糖状态指示的水平，因此GSA诊断DM可能更适用于肥胖率不高的亚洲黄种人群[1]。本研究亚组分析结果显示，黄种人组GSA诊断DM的效能更佳，结论与上述研究[1]相符。此外，本研究亚组分析结果显示，OGTT组的敏感性增加而SP降低，可能因为OGTT反映了更加细化的血糖谱从而检出更多的病例，最终使SE下降而SP升高。需要注意的是，本研究纳入文献的异质性较大，可能会降低结论的可靠性。本研究亚组分析结果显示，人种、人群、诊断标准的差异均非异质性来源，引起异质性的可能原因有：部分研究样本量较小、纳入人群未经过严格的随机抽样、其他影响GSA浓度的因素干扰等，后续研究中需要考虑上述因素。

综上所述，GSA可稳定反映机体的血糖代谢情况，在DM诊断方面显示出较高的诊断准确性，具有一定的应用价值，且GSA在亚洲黄种人中表现出更好的诊断效能，可能更适用于体型偏瘦的亚洲人群。

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