血糖监测是糖尿病管理的重要一环，临床上将糖化血红蛋白（HbA1c）作为反映患者长期血糖控制水平的金标准。但近些年来，有学者提出HbA1c与平均血糖之间的关系存在个体差异[1]，且HbA1c受年龄、贫血、妊娠、肝肾疾病等影响，因此，仅根据HbA1c评估血糖情况、制定治疗方案并不全面。此外，由于人体血糖具有连续、波动的特点，因此，无论是自我血糖监测（SMBG）还是HbA1c，均无法精细地反映患者全天血糖的动态变化[2]。

持续葡萄糖监测系统（CGMS）作为传统监测方法的有效补充，能够提供数天内大部分连续的血糖谱，对血糖波动的评估也具有优势。其中，新型CGMS——扫描式葡萄糖监测系统（FGMS）较传统CGMS易用性高、佩戴时间长、无需毛细血管血糖校准[3]，准确性与安全性良好[4，5，6]。FGMS指标中，葡萄糖在目标范围内时间（TIR）是指患者24 h内葡萄糖水平在指定区间（通常为3.9~10.0 mmol/L）的时长或百分比，该参数简便、直观，与HbA1c具有线性关系[7]，早在2017年，国际共识就推荐TIR作为血糖控制的重要指标[8]。不仅如此，TIR还与糖尿病并发症密切相关。我国贾伟平团队研究发现，TIR与糖尿病视网膜病变（DR）的严重程度和颈动脉内中膜厚度（cIMT）异常的风险均呈负相关[9，10]。

糖尿病肾病是糖尿病患者重要的并发症，以持续性白蛋白尿为主要表现。目前推荐采用随机尿测定尿白蛋白/肌酐比值（UACR）作为白蛋白尿的评价指标[11]。明确FGMS指标与UACR之间的关系有助于FGMS的临床应用，但目前相关研究仍较少，本研究旨在探究中国成人2型糖尿病（T2DM）患者FGMS中TIR等多种指标与UACR的相关性，为FGMS的临床应用提供依据。

选取2019年1月至2021年10月于北京大学人民医院老年科就诊并佩戴FGMS的T2DM患者94例。排除严重肝脏疾病或转氨酶≥3倍正常上限、严重肾脏疾病或估算肾小球滤过率（eGFR）<30 ml·min-1·（1.73 m2）-1、血清白蛋白（ALB）<30 g/L、有恶性肿瘤病史、有糖尿病酮症酸中毒或高渗高糖综合征病史、近3个月内新发感染、心肌梗死、脑梗死、创伤等严重应激状态以及重要数据缺失者，最终纳入79例患者。本研究方案已通过北京大学人民医院伦理审查委员会审批（2021PHB445）。

采集患者年龄、性别、体质指数（BMI）、T2DM病程、既往病史、药物使用史、吸烟史（连续吸烟≥1年，≥3支/d，无论是否戒烟）。患者静息15 min后取坐位测量血压，共测量3次取平均值。患者禁食8~12 h后抽取肘静脉血5 ml，以3 500 r/min离心5 min，离心半径17.5 cm，留取血清，采用高效液相色谱法（ADAMS A1c HA-8160型色谱仪）测定HbA1c；采用美国贝克曼AU5832全自动生化分析仪测定总胆固醇（TC）、三酰甘油（TG）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、ALB；采用电化学发光法（罗氏cobase601）测定空腹胰岛素（FINS）、空腹C肽（FCP），并使用慢性肾脏病流行病学合作组（CKD-EPI）公式计算eGFR。

患者均佩戴雅培瞬感FGMS（FreeStyle Libre H）3~14 d，监测期间维持原药物治疗方案。导出数据包括平均血糖（MBG）、高血糖时间（>10.0 mmol/L，TAR）、TIR（3.9~10.0 mmol/L）、低血糖时间（<3.9 mmol/L，TBR）。此外，有61例患者留存了原始txt文本，采用上海和杰健康咨询有限公司Gplus科研级血糖管理系统对数据进行分析，计算以下指标：平均血糖标准差（SDBG）、血糖变异系数（CV）、平均葡萄糖波动幅度（MAGE）、最大葡萄糖波动幅度（LAGE）、日间葡萄糖平均绝对差（MODD）、连续每隔2 h血糖净作用（CONGA2）。

在佩戴FGMS后3个月内至少留取1次尿标本（清晨首次中段尿液），采用苦味酸法测定肌酐、免疫比浊法测定尿微量白蛋白（罗氏cobas 501）。以最接近佩戴日期的UACR是否<30 mg/g进行分组[11]：无白蛋白尿组和白蛋白尿组。

根据前期预试验，采用Pearson相关分析计算TIR与lnUACR的相关系数r=0.356，设定α=0.05，β=0.2，采用PASS软件，计算所需的最小样本量为74例。采用SPSS 26.0软件进行统计学分析。使用GraphPad Prism 6.0软件作图。符合正态分布的计量资料以（

±s）表示，两组间比较采用独立样本t检验；非正态分布的计量资料以M（P25，P75）表示，两组间比较采用非参数检验。计数资料的分析采用χ2检验。因UACR非正态分布，将UACR转换为lnUACR，采用Pearson相关、Spearman秩相关、偏相关分析探讨FGMS指标与lnUACR的相关性并绘制散点图。采用多因素Logistic回归分析探讨FGMS指数与T2DM患者发生白蛋白尿的关系。使用受试者工作特征（ROC）曲线评估HbA1c及TIR对白蛋白尿的预测价值，并采用Delong检验比较HbA1c和TIR预测白蛋白尿的ROC曲线下面积（AUC）。以P<0.05为差异有统计学意义。

79例患者中，男51例（64.6%），女28例（65.4%）；年龄35~98岁，平均年龄（66.6±13.7）岁；糖尿病病程1~40年，中位病程15（7，21）年；HbA1c水平为5.9%~13.6%，平均HbA1c水平（8.3±1.8）%；UACR水平为1.74~1 124.24 mg/g，中位UACR水平14.74（5.26，84.3）mg/g；无白蛋白尿组50例（63.3%），白蛋白尿组29例（36.7%）。

两组年龄、性别、BMI、高血压病史所占比例、血管紧张素转换酶抑制剂/血管紧张素受体拮抗剂（ACEI/ARB）使用史所占比例、钠-葡萄糖协同转运蛋白2（SGLT-2）抑制剂使用史所占比例、降压药物使用史所占比例、吸烟史所占比例、收缩压、舒张压、TC、LDL-C、HDL-C、ALB、FINS、FCP、eGFR、FGMS佩戴天数、FGMS计算次数比较，差异无统计学意义（P>0.05）。白蛋白尿组T2DM病程长于无白蛋白尿组，HbA1c、TG、MBG、TAR高于无白蛋白尿组，TIR、TBR低于无白蛋白尿组，差异均有统计学意义（P<0.05），见表1。

两组CV、MODD水平比较，差异均无统计学意义（P>0.05）；白蛋白尿组SDBG、MAGE、LAGE、CONGA2水平高于无白蛋白尿组，差异均有统计学意义（P<0.05），见表2。

相关分析结果显示，TIR与HbA1c呈负相关（r=-0.535，P<0.001），TAR与HbA1c呈正相关（rs=0.579，P<0.001）。

相关分析结果显示，TIR与lnUACR呈负相关（P<0.05，图1），MBG、TAR、SDBG、MAGE、LAGE、CONGA2与lnUACR呈正相关（P<0.05），而TBR、CV及MODD与lnUACR无相关性（P>0.05）。使用偏相关分析进一步控制变量（包括年龄、T2DM病程、收缩压、HbA1c、TG、有无SGLT-2抑制剂及降压药物使用史）后，变量间相关系数减小，但相关性仍存在（P<0.05，表3）。