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2型糖尿病（type 2 diabetes mellitus，T2DM）作为全球范围内最常见的慢性代谢性疾病之一，其并发症的防控已成为临床研究的重点[1]。糖尿病周围神经病变（diabetic peripheral neuropathy，DPN）是T2DM常见并发症，患病率随病程延长而增加，病程超过10年的患者中有超过50%受累，且DPN早期症状隐匿，多数患者确诊时已进展至不可逆阶段[2-3]。DPN不仅导致肢体疼痛、感觉异常及运动功能障碍，还与糖尿病足溃疡、截肢风险及心血管事件密切相关，严重影响患者生存质量[4]。因此，临床亟须一种客观有效的早期预测方法。F波作为运动神经逆向传导的敏感指标，其潜伏期延长、出现率下降等参数可反映近端神经纤维脱髓鞘病变。近期研究显示，无临床症状的T2DM患者中可检测到F波潜伏期延长、时限增宽及出现率降低等参数异常，且与病程及血糖控制水平显著相关，提示F波参数作为DPN预测标志物具有潜在价值[5-6]。然而，现有DPN风险评估多依赖单一指标，当前DPN风险评估大多依赖单一指标，缺乏将多维度F波参数与临床特征相结合的预测模型。故本研究基于神经F波参数的多维度风险预测模型，结合T2DM患者的临床特征及代谢指标，探索其在DPN早期预警中的应用价值，以期为临床DPN的发生提供更精确风险评估工具。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选取2023年1月至2024年12月江苏省中医院收治的186例T2DM患者的临床资料，根据是否并发DPN将患者分为T2DM组（71例）和DPN组（115例）。纳入标准：①符合文献[7]中T2DM的诊断标准；②符合文献[8]中DPN的诊断标准；③年龄＞18岁；④患者行肌电图检查；⑤患者知情并同意参与研究。排除标准：①1型糖尿病；②其他原因所致DPN；③存在严重心、肝、肾功能不全；④患有恶性肿瘤；⑤合并糖尿病酮症、代谢性酸中毒等急性并发症；⑥合并急性脑出血、急性脑梗死、中枢神经系统感染等中枢性神经病变；⑦合并心脏起搏器植入。

1.2 研究方法

1.2.1 临床资料收集收集所有患者的临床资料，包括性别、年龄、糖尿病病程、体重指数（body mass index，BMI）、合并疾病（高血压病、冠心病）、空腹血糖（fasting blood glucose，FBG）、餐后2小时血糖（2-hour postprandial blood glucose，2hPG）、空腹胰岛素、糖化血红蛋白（glycated hemoglobin A1c，HbA1c）、血脂[甘油三酯（triglyceride，TG）、总胆固醇（total cholesterol，TC）、高密度脂蛋白胆固醇（high-density lipoprotein cholesterol，HDL-C）、低密度脂蛋白胆固醇（low-density lipoprotein cholesterol，LDL-C）]、肝肾功能[天冬氨酸转氨酶（aspartate aminotransferase，AST）、丙氨酸转氨酶（alanine aminotransferase，ALT）、血肌酐（serum creatinine，Scr）、尿酸（uric acid，UA）]等情况。

1.2.2 F波参数检测研究按AANEM-IFCN标准[9]入院后对所有患者进行肌电图检查，选择患者自觉症状较重的一侧肢体，没有症状的患者统一行右侧检查。嘱患者保持自然坐位，使用表面双极电极刺激（正中神经：腕横纹近端2 cm掌长肌腱与桡侧腕屈肌腱间；胫神经：内踝后缘与跟腱连线中点近端1 cm），表面记录电极分别置于拇短展肌、踇展肌肌腹处。本研究采用日本光电肌电诱发电位仪MEB-2306C完成检测操作，检查全程确保室内温度维持在18～25℃，且处于安静无干扰的环境。同时，需保证受检者皮肤温度＞20℃，对于体温＜20℃患者需要给予升温干预，所有肌电图检查均由同一名专业培训人员执行。

检查参数设定如下：低频滤波10 Hz，高频滤波3k Hz。灵敏度设置为0.5 mV/cm，扫描速度处于5～10 ms/cm区间，采用频率1 Hz、时限0.2 ms的方波脉冲实施刺激，刺激强度为运动阈值的120%～150%，即刺激量增加至引出最大CMSP波幅后在增20%～50%，每次连续刺激20次。检查过程中，详细记录F波传导速度、F波最短潜伏期等关键参数。依据公式计算F波传导速度=D×2（mm）/（F-M-1）ms，D表示距离，上肢为刺激点经锁骨中点到颈7棘突的距离，下肢为刺激点经胫骨大转子到胸12棘突的距离，F及M均为波的潜伏期（剔除变异＞10%波形后取20次刺激的F波最短潜伏期及M波单次诱发的清晰波形潜伏期）。

1.3 统计学方法

采用SPSS 26.0统计学软件进行数据分析。符合正态分布的计量资料采用均数±标准差（

）表示，比较采用独立样本t检验；计数资料采用例数和百分率表示，比较采用χ2 检验；多因素logistic回归分析T2DM患者并发DPN的影响因素，以方差膨胀因子（variance inflation factor，VIF）评价模型是否存在多重共线性；采用R4.0软件构建T2DM患者并发DPN的风险预测模型，采用受试者操作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线及Hosmer-Lemeshow法对该模型进行验证，并采用决策曲线分析（decision curve analysis，DCA）评估联合模型的临床优势情况。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组临床资料比较

DPN组年龄≥60岁者占比高于T2DM组，糖尿病病程长于T2DM组，HbA1c 水平高于T2DM组（P＜0.05）。两组性别、BMI、合并疾病等比较，差异无统计学意义（P＞0.05）。见表1。

2.2 两组神经F波参数比较

DPN组正中神经、胫神经F波传导速度低于T2DM组，正中神经、胫神经F波潜伏期长于T2DM组（P＜0.05）。见表2。

2.3 T2DM患者并发DPN的影响因素

将年龄、糖尿病病程、HbA1c、正中神经F波传导速度、正中神经F波潜伏期、胫神经F波传导速度、胫神经F波潜伏期，T2DM患者是否并发DPN（并发=1，未并发=0）纳入logistic回归模型，多重共线性检验显示，各自变量的VIF均＜5，不存在多重共线性；logistic回归分析结果显示，年龄≥60岁、糖尿病病程长、HbA1c 高水平、正中神经F波传导速度偏慢、正中神经F波潜伏期延长是T2DM患者并发DPN的危险因素（OR＞1，P＜0.05）。见表3。

2.4 T2DM患者并发DPN的风险预测模型建立及验证

采用R 4.0软件根据logistic回归分析结果，构建T2DM患者并发DPN风险预测模型，Logit（P）=0.096+1.173×年龄+0.614×糖尿病病程+1.376×HbA1c+1.076×正中神经F波传导速度+1.428×正中神经F波潜伏期。

根据T2DM患者并发DPN的风险列线图结果绘制ROC曲线，结果显示，该模型预测T2DM患者并发DPN的曲线下面积（area under curve，AUC）为0.893（95%CI：0.839～0.934），灵敏度为83.48%、特异度为91.55%、约登指数为0.750；Bootstrap校准曲线显示，该预测模型的校准曲线与实际曲线接近重合，Hosmer-Lemeshow χ2=0.749，P=0.527；DCA曲线显示当阈值概率为10%～80%时，该联合预测模型具有较好的临床优势。见图1～3。

3 讨论

DPN是T2DM患者致残的主要病因，其发病机制主要归因于多元代谢紊乱与微血管损伤的交互影响[10]。持续的高血糖状态，借助多元醇通路活化、氧化应激加剧等病理过程，引发神经纤维的不可逆损害，形成DPN，临床常表现为对称性感觉障碍、运动功能衰退及自主神经功能失调，严重影响患者的生存质量[11]。值得警惕的是，超过一半的DPN患者在确诊时已出现难以逆转的神经结构损害，这进一步凸显了早期风险预测在临床实践中的重要意义。作为评估近端神经传导功能的可靠指标，F波相关参数，如最短潜伏期、出现频率等，能够敏锐捕捉早期神经功能异常[12]。已有研究证实，联合应用F波检测与神经传导速度测定，可显著提升DPN早期诊断的准确性[13]。因此，本研究拟基于神经F波参数构建T2DM并发DPN风险预测模型，通过系统整合多维电生理特征，旨在优化现有筛查工具敏感性低、操作复杂等问题，为临床早期干预提供量化依据。

本研究结果显示，DPN组患者较T2DM组正中神经、胫神经F波传导速度减慢，F波潜伏期延长。既往研究表明，DPN组患者正中神经、胫神经及腓总神经的F波潜伏期均显著高于对照组，提示F波潜伏期可作为临床诊断DPN的关键指标，这与本研究结果高度一致[14]。多因素logistic回归分析结果显示，正中神经F波传导速度偏慢、正中神经F波潜伏期延长亦是T2DM患者并发DPN的危险因素。F波潜伏期延长通常意味着α 运动神经元兴奋性降低，以及突触后膜去极化过程延迟。从电生理机制来看，F波是远端运动纤维在接受超强刺激后，神经冲动沿近端运动纤维逆向传导，兴奋脊髓前角细胞后折返形成的电位信号，其主要用于评估运动神经近端的功能状态。在神经病变早期，损伤通常均匀累及神经纤维，而F波能够全面反映神经全长的传导信息，因而在早期DPN的临床检测中具有独特优势[15]。现有研究证实，F波潜伏期延长可敏感反映神经根脱髓鞘病变；这种改变与糖尿病微血管病变导致的近端神经节段缺血性损伤密切相关，是评估DPN患者近端传导功能障碍的关键指标[16]。DPN患者常伴随血糖代谢紊乱，长期高血糖环境会激活多元醇代谢通路，致使山梨醇大量蓄积，同时加剧氧化应激反应。雪旺细胞在神经组织中承担着维系髓鞘结构稳定，推动神经修复的关键功能，血糖代谢紊乱会对雪旺细胞的正常生理活动造成直接破坏，这不仅严重阻碍髓鞘的合成与修复进程，还会导致神经纤维的传导速率大幅下降，尤其是运动神经纤维受累更为突出[17-18]。此外，本研究中正中神经F波属于T2DM患者并发DPN的影响因素，而胫神经F波参数则不构成其影响因素，推测这一差异或许归因于正中神经F波受肢体温度及检测技术的干扰较小，其参数变异度低于胫神经；而胫神经F波异常多在DPN中晚期出现，且常与下肢血管病变、局部水肿等因素相互混杂，难以准确鉴别特异性神经损伤。因此，这可能是胫神经F波参数未成为T2DM患者并发DPN危险因素的原因。

经多因素logistic回归分析，年龄≥60岁、糖尿病病程长、HbA1c 高水平是T2DM患者并发DPN的危险因素。随着年龄增长，神经滋养血管的内皮细胞功能逐渐衰退，基底膜增厚加剧神经组织缺血性损伤；与此同时，雪旺细胞的再生修复能力显著下降，导致髓鞘修复功能障碍加剧[19]。长期高血糖环境持续造成线粒体DNA氧化损伤，相关研究表明，糖尿病病程每延长5年，轴突密度呈倍数级下降，进而导致神经传导速度明显降低[20]。HbA1c 水平能够有效反映患者近3个月的平均血糖控制情况，高水平的HbA1c 意味着机体长期处于高血糖状态，这会显著降低Na+/K+-ATP酶活性，最终导致动作电位传导延迟[21]。因此，临床诊疗中在关注正中神经F波传导速度与潜伏期的同时，还需重点关注T2DM患者年龄、病程及HbA1c 等指标，以此有效防范DPN的发生与进展。

本研究基于用上述影响因素构建T2DM患者并发DPN风险预测模型，并通过列线图将T2DM患者并发DPN预测指标的预测效能可视化，同时本研究对该模型进行验证，ROC结果显示，该模型预测T2DM患者并发DPN的AUC为0.893，灵敏度为83.48%、特异度为91.55%，同时Bootstrap校准曲线显示，该预测模型的校准曲线与实际曲线接近重合，提示T2DM患者并发DPN风险列线图模型区分度、拟合度好，可用于T2DM患者并发DPN的风险评估，有助于临床早期识别T2DM患者并发DPN的高风险人群，及时调整血糖管理方案，从而延缓神经病变进展、改善神经传导功能，减轻周围神经损伤程度，降低足部溃疡及截肢的发生风险。

综上所述，DPN患者的F波传导速度减慢、F波潜伏期延长，年龄≥60岁、糖尿病病程长、HbA1c 高水平、正中神经F波传导速度偏慢、正中神经F波潜伏期延长是T2DM患者并发DPN的危险因素，基于此构建的风险预测模型对于T2DM患者并发DPN具有较高的预测效能。

利益冲突声明：本文所有作者均声明不存在利益冲突。

[1]MLYNARSKA E，CZARNIK W，DZIEZA N，et al.Type 2 diabetes mellitus：new pathogenetic mechanisms，treatment and the most important complications[J].Int J Mol Sci，2025，26（3）：1094.

[2]ZHU J，HU Z，LUO Y，et al.Diabetic peripheral neuropathy：pathogenetic mechanisms and treatment[J].Front Endocrinol（Lausanne），2024，14：1265372.

[3]LI C，WANG W，JI Q，et al.Prevalence of painful diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetes mellitus and diabetic peripheral neuropathy：A nationwide cross-sectional study in mainland China[J].Diabetes Res Clin Pract，2023，198（5）：110602.

[4]ROIKJER J，EJSKJAER N.Diabetic peripheral neuropathy[J].Handb Exp Pharmacol，2022，274（9）：309-328.

[5]赵阳，文珂，沈全明.2型糖尿病周围神经病变高频超声声像图特征与神经电生理参数的相关性[J].临床与病理杂志，2021，41（12）：2923-2929.

[6]尤如芹，徐竞，李美英.神经F波传导速度联合空腹C肽检测对糖尿病周围神经病变的早期诊断价值[J].中国临床研究，2023，36（12）：1821-1825.

[7]中华医学会，中华医学会杂志社，中华医学会全科医学分会，等.2型糖尿病基层诊疗指南（实践版·2019）[J].中华全科医师杂志，2019，18（9）：810-818.

[8]中华医学会糖尿病学分会神经并发症学组.糖尿病神经病变诊治专家共识（2021年版）[J].中华糖尿病杂志，2021，13（6）：540-557.

[9]DENGLER R，DE CARVALHO M，SHAHRIZAILA N，et al.AANEM-IFCN glossary of terms in neuromuscular electrodiagnostic medicine and ultrasound [J].Clin Neurophysiol，2020，131（7）：1662-1663.

[10]GALIERO R，CATURANO A，VETRANO E，et al.Peripheral neuropathy in diabetes mellitus：pathogenetic mechanisms and diagnostic options[J].Int J Mol Sci，2023，24（4）：3554.

[11]MIZUKAMI H.Pathological evaluation of the pathogenesis of diabetes mellitus and diabetic peripheral neuropathy [J].Pathol Int，2024，74（8）：438-453.

[12]O..ZYURTMG，NASCIMENTO F，BROWNSTONE R M，et al.On the origin of F-wave：involvement of central synaptic mechanisms[J].Brain，2024，147（2）：406-413.

[13]马桂娟，王丽，张灿，等.肌电图多参数检测对2型糖尿病患者无症状性周围神经病变的诊断价值分析[J].现代生物医学进展，2023，23（15）：2960-2963，2989.

[14]肖天祎，李延峰，沈忱，等.标准化F波潜伏期对糖尿病周围神经病的诊断价值[J].中国神经免疫学和神经病学杂志，2022，29（1）：11-16.

[15]刘小璇，张朔，马妍，等.腓骨肌萎缩症1A型患者和慢性炎性脱髓鞘性多发性神经病患者F波改变的比较[J].北京大学学报（医学版），2023，55（1）：160-166.

[16]高妍，崔芳，鲍海萍，等.F波各参数对糖尿病周围神经病的诊断敏感性[J].武警医学，2019，30（6）：493-495.

[17]张长龙，李阳，田源，等.针灸基于高血糖引发代谢通路治疗糖尿病周围神经病变研究进展[J].辽宁中医药大学学报，2024，26（9）：157-163.

[18]GUPTA J K.The role of aldose reductase in polyol pathway：an emerging pharmacological target in diabetic complications and associated morbidities[J].Curr Pharm Biotechnol，2024，25（9）：1073-1081.

[19]李永生，张学良，李丞，等.2型糖尿病周围神经病变风险的列线图预测模型研究[J].中国全科医学，2022，25（6）：675-681.

[20]GAOL，QINJ，CHEN Y，et al.Riskfactorsfor subclinicaldiabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetes mellitus [J].Diabetes Metab Syndr Obes，2024，17（5）：417-426.

[21]王云霞，陈杰，薛天娇，等.糖尿病患者HbA1c 动态变异性与周围神经病变风险的相关性研究[J].现代医学，2022，50（5）：568-573.

【作者机构】	江苏省中医院功能检查科
【分类号】	R587.1
【基金】

基于神经F波参数构建2型糖尿病周围神经病变的风险预测模型

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