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第46卷第6期
               ·842  ·                           南 京    医 科 大 学 学         报                        2026年6月


              等用于明确区分糖尿病类型的生物标志物，本研究                            以上学历、其他），汤森剥夺指数（高值表示贫困程
              参考既往基于UKB的方法学研究，采用临床诊断和                           度高），吸烟状况（从不、既往或当前），饮酒频率（偶
              胰岛素治疗模式相结合的方法对 T1D 进行操作性                          尔/从不、每周1~2次/每月1~3次、每天/每周3~4次），
              定义，即确诊后 1 年内启用胰岛素且在基线评估时                          糖化血红蛋白（glycated hemoglobin，HbA1c），体重指
              仍持续使用胰岛素治疗的糖尿病个体                     ［20- 21］ 。在  数（body mass index，BMI）分类［体重过轻或正常体
              501 950例基线受试者中，首先筛选既往糖尿病患者                        重（BMI <18.5 kg/m 或 18.5~25.0 kg/m ）、超重（BMI
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             （医疗记录中 ICD⁃10 编码符合诊断，或有自我报告                        25~30 kg/m ）和肥胖（BMI≥30 kg/m ）］，以及基于次测
                                                                          2
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              的诊断且提供首次诊断日期），并进一步依据上述操                           量结果计算的平均收缩压（systolic blood pressure，
                                                                    ［23，27］
              作性标准界定T1D人群。妊娠期糖尿病患者及基线                           SBP）     。此外，在死亡结局分析中还纳入了基线
              后新诊断的糖尿病患者均被排除。经上述筛选后，共                           并发症。
              纳入2 664例基线T1D患者。在剔除基线PF、FI所需                      1.3  统计学方法
              指标或协变量缺失的受试者后，共有1 571例患者纳                              按非虚弱、前虚弱和虚弱分组呈现基线特征，
              入死亡结局分析。在并发症分析中，进一步排除基                            呈偏态分布的连续变量以中位数（四分位数）［M
              线已存在血管并发症的患者（基于住院数据和死亡                           （P25，P75）］表示，分类变量以例数（百分比）［n（%）］
              记录识别），最终纳入1 207例患者进行新发血管并                         表示。采用 Kruskal⁃Wallis 秩和检验比较连续变量
              发症结局分析。                                           的组间差异，采用Pearson卡方检验比较分类变量的
              1.2 方法                                            组间差异。通过Kaplan⁃Meier法绘制不同虚弱状态
              1.2.1 虚弱评估                                        下的生存曲线和累积风险曲线。采用Cox比例风险
                  基线虚弱状态采用两种互补方法进行评估，即                          回归模型评估虚弱状态与全因死亡、T1D 及其并发
              PF和FI，两种方法分别反映了虚弱的表型特征和累                          症相关死亡以及 T1D 大血管和微血管并发症发生
              积缺陷特征     ［9-10，22］ 。PF基于5项躯体指标评估虚弱，              的关联，并计算风险比（hazard ratio，HR）及 95%置
              包括体重减轻、精疲力尽、步速缓慢、握力减弱及体力                          信区间（confidence interval，CI）。虚弱状态既作为
              活动不足。根据满足的条目数量，受试者被划分为非                           分类变量（非虚弱、前虚弱和虚弱），又作为连续变
              虚弱组（0项）、前虚弱组（1~2项）或虚弱组（≥3项）。                      量（PF 每增加 1 分，FI 每增加 0.1 分）进行分析。通
                  FI基于Rockwood提出的累积缺陷模型构建，包                     过Schoenfeld 残差检验评估比例风险假设。随访时
              含48项非糖尿病相关的自评指标，涵盖感觉、颅脑、                          间从基线评估日期计算至首次诊断研究结局、死
              心理健康、体弱与伤害、心脏代谢、呼吸、肌肉骨骼、                          亡、失访或队列截止日期，以最先发生者为准。采
              免疫、恶性肿瘤、疼痛及胃肠道因素。缺失≥10项变                          用限制性立方样条（3节点）评估虚弱指标与各结局
              量的受试者被排除，通过计算实际缺陷数与可能缺                            风险的剂量⁃反应关系，以非虚弱阈值为参考值
              陷总数的比值得出 FI 评分，范围为 0~1。根据该评                      （PF=0；FI=0.10）。
              分，受试者被归类为非虚弱组（≤0.10）、前虚弱组                              进一步进行分层分析评估基线虚弱状态与各
                                       ［23］
             （0.10~0.21）或虚弱组（>0.21） 。                           结局的关联，分层因素包括性别、年龄、吸烟状况、
              1.2.2 结局定义                                        饮酒情况、BMI、SBP、T1D病程和基线并发症。开展
                  研究结局通过英国国家医疗服务体系（NHS）记                        一系列敏感性分析以验证结果的稳健性：Fine⁃Gray
              录的关联确定，包括住院患者数据和死亡登记记                             亚分布风险模型，将全因死亡作为并发症发生的竞
              录。住院数据随访截至 2022 年 10 月 31 日，死亡登                   争风险事件；排除基线后 1 年内发生死亡或并发症
              记随访截至2022年12月19日。主要结局为全因死                         的事件，降低反向因果；采用链式方程多重插补处
              亡、T1D 及其并发症相关死亡、新发大血管并发症                          理缺失数据。统计分析使用 R 软件（版本 4.5.0）完
             （包括糖尿病相关冠心病、心力衰竭、外周动脉疾病                            成。所有检验均为双尾检验，P < 0.05 为差异有统
              和脑血管疾病）及新发微血管并发症（包括糖尿病                            计学意义。
              肾病、糖尿病视网膜病变和糖尿病神经病变）                        。
                                                     ［24-26］
                                                                2 结 果
              1.2.3 协变量评估
                  在多变量模型中校正混杂因素，包括基线年                           2.1 基线特征
              龄，性别，种族（白人或非白人），教育水平（大学及                               本研究共纳入 1 571 例基线 T1D 患者，发病中
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