2型糖尿病合并贫血的相关分析(2)
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参见附件。
1.2?统计学处理
采用SPSS-PASW Statistics 18.0来进行数据分析。计数资料用百分数表示，计量资料用()或中位数(四分位间距)表示，计数资料分析用卡方检验，当计量资料为正态分布时采用独立Student's t test or one-way ANOVA，当资料为非正态分布时采用非参数检验。多元回归分析评价血红蛋白的影响因素，logistic回归分析检测贫血的预测因子，P<0.05为差异有统计学意义。
2?结果
本研究共纳入108位患者，平均年龄(71.4±10.3)岁，其中男性占55.2%，高血压患者占82.8%，平均血红蛋白浓度为(113.9±24.2)g/L。与非贫血患者比较，贫血患者组的年龄、糖尿病病程、肌酐、尿蛋白、C反应蛋白明显增高。但是，贫血组患者的白蛋白、eGFR低于非贫血患者。见表1。
血红蛋白与白蛋白、eGFR存在正相关，与糖尿病病程、肌酐、C反应蛋白、尿蛋白、年龄存在负相关(表2)。但C反应蛋白在行散点分析后，并不适合回归分析，因此笔者并没有将其纳入回归方程分析。多元线性回归分析提示糖尿病病程、eGFR、尿蛋白、白蛋白影响血红蛋白水平(表3)，而年龄没有达到统计学意义。最后，运用逻辑回归分析贫血的预测因子，发现白蛋白、尿蛋白、糖尿病病程、eGFR是贫血的独立预测因子(表4)。
3?讨论
血红蛋白水平可能与许多危险因素如年龄、血清肌酐浓度、eGFR、蛋白尿等有关。部分研究发现 ......
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