การใช้ค่าดัชนีไตรกลีเซอไรด์-กลูโคสทำนายโรคเบาหวานในผู้ป่วยภาวะก่อนเบาหวาน
คำสำคัญ:
ดัชนีไตรกลีเซอไรด์-กลูโคส, ภาวะก่อนเบาหวาน, เบาหวาน, ทำนายบทคัดย่อ
โรคเบาหวานชนิดที่ 2 มีความชุกเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในปัจจุบันโดยมีกลุ่มที่เสี่ยงต่อการเกิดโรคเบาหวานที่สำคัญคือผู้ที่มีภาวะก่อนเบาหวาน จากการศึกษาการทำนายการเกิดโรคเบาหวานพบว่าค่าดัชนีไตรกลีเซอไรด์-กลูโคสที่สูงขึ้นสัมพันธ์กับอัตราการเกิดโรคเบาหวานมากขึ้น แต่การศึกษาทำนายโรคเบาหวานในกลุ่มผู้ที่มีภาวะก่อนเบาหวานด้วยค่าดัชนีไตรกลีเซอไรด์-กลูโคสมีอยู่จำกัด งานวิจัยนี้จึงทำขึ้นเพื่อศึกษาความสามารถในการทำนายการเกิดโรคเบาหวานในผู้ที่มีภาวะก่อนเบาหวานโดยใช้ค่าดัชนีไตรกลีเซอไรด์-กลูโคส งานวิจัย historical cohort study ศึกษาในบุคลากรโรงพยาบาลภูมิพลอดุลยเดช ระหว่างวันที่ 1 ม.ค. 2560 ถึง 31 ธ.ค. 2565 ติดตามหาอัตราการเกิดโรคเบาหวานโดยแบ่งกลุ่มตามค่าดัชนีไตรกลีเซอไรด์-กลูโคสตั้งต้นเป็นกลุ่มที่มากกว่าหรือเท่ากับ 9.02 และกลุ่มที่น้อยกว่า 9.02 ผลการศึกษาพบว่ากลุ่มที่มีค่าดัชนีไตรกลีเซอไรด์-กลูโคสมากกว่าหรือเท่ากับ 9.02 มีความเสี่ยงเป็น 2.5 เท่า (p = 0.028) เมื่อเทียบกับกลุ่มที่มีค่าดัชนีไตรกลีเซอไรด์-กลูโคสน้อยกว่า 9.02 ค่า cut-off ที่ใช้ทำนายการเกิดโรคเบาหวานเท่ากับ 8.64 (ความไวร้อยละ 75 ความจำเพาะร้อยละ 50) เมื่อเปรียบเทียบความสามารถในการทำนายการเกิดโรคเบาหวานกับค่ากลูโคสด้วย ROC curve พบว่าค่าดัชนีไตรกลีเซอไรด์-กลูโคสและกลูโคสมีพื้นที่ใต้กราฟเท่ากับ 0.69 และ 0.79 ตามลำดับ สรุปว่าค่าดัชนีไตรกลีเซอไรด์-กลูโคสสามารถนำมาใช้ในการทำนายโรคเบาหวานในผู้ที่มีภาวะก่อนเบาหวานได้ แต่เมื่อเปรียบเทียบกับค่ากลูโคส ค่าดัชนีไตรกลีเซอไรด์-กลูโคสมีความสามารถทำนายโรคเบาหวานด้อยกว่า
เอกสารอ้างอิง
Auttakiat K, Panuwat K, Suthida K. NCDs Situation Report Diabetes Hypertension and associated risk factors 2019. Bangkok: Aksorn graphic and design; 2020.
Vichai A, Hathaichanok P, Waraporn S. The 6th Thai Public Health Survey 2019-2020. Bangkok: Aksorn graphic and design; 2021.
Sachdev P. Type 2 diabetes: Symptoms, causes, diagnosis, and treatment [Internet]. 2023 [cited 2023 Oct 5]. Available from: https://www.webmd.com/diabetes/type-2-diabetes
Guerrero-Romero F, Simental-Mendía LE, González-Ortiz M, Martínez-Abundis E, Ramos-Zavala MG, Hernández-González SO, et al. The product of triglycerides and glucose, a simple measure of insulin sensitivity. Comparison with the euglycemic-hyperinsulinemic clamp. The Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism. 2010;95(7):3,347-51.
Wen J, Wang A, Liu G, Wang M, Zuo Y, Li W, et al. Elevated triglyceride-glucose (TyG) index predicts incidence of Prediabetes: a prospective cohort study in China. Lipids in Health and Disease. 2020;19(1):226.
Chamroonkiadtikun P, Ananchaisarp T, Wanichanon W. The triglyceride-glucose index, a predictor of type 2 diabetes development: A retrospective cohort study. Prim Care Diabetes. 2020;14(2):161-7.
Janghorbani M, Almasi SZ, Amini M. The product of triglycerides and glucose in comparison with fasting plasma glucose did not improve diabetes prediction. Acta Diabetologica. 2015;52(4):781-8.
Lee SH, Kwon HS, Park YM, Ha HS, Jeong SH, Yang HK, et al. Predicting the development of diabetes using the product of triglycerides and glucose: the Chungju Metabolic Disease Cohort (CMC) study. PLoS One. 2014;9(2):1-7.
Liu EQ, Weng YP, Zhou AM, Zeng CL. Association between triglyceride-glucose index and type 2 diabetes mellitus in the Japanese population: a secondary analysis of a retrospective cohort study. BioMed Research International. 2020;1:1-8.
Low S, Khoo KCJ, Irwan B, Sum CF, Subramaniam T, Lim SC, et al. The role of triglyceride glucose index in development of Type 2 diabetes mellitus. Diabetes Research and Clinical Practice. 2018;143:43-9.
Zhang M, Wang B, Liu Y, Sun X, Luo X, Wang C, et al. Cumulative increased risk of incident type 2 diabetes mellitus with increasing triglyceride glucose index in normal-weight people: The Rural Chinese Cohort Study. Cardiovascular Diabetology. 2017;16(1):30.
Navarro-González D, Sánchez-Íñigo L, Pastrana-Delgado J, Fernández-Montero A, Martinez JA. Triglyceride-glucose index (TyG index) in comparison with fasting plasma glucose improved diabetes prediction in patients with normal fasting glucose: The Vascular-Metabolic CUN cohort. Preventive Medicine. 2016;86:99-105.
Wang Z, Zhao L, He S. Triglyceride-glucose index as predictor for future type 2 diabetes mellitus in a Chinese population in southwest China: a 15-year prospective study. Endocrine. 2021;72(1):124-31.
Lee DY, Lee ES, Kim JH, Park SE, Park CY, Oh KW, et al. Predictive Value of Triglyceride Glucose Index for the Risk of Incident Diabetes: A 4-Year Retrospective Longitudinal Study. PLoS One. 2016;11(9):1-14.
Campos Muñiz C, León-García PE, Serrato Diaz A, Hernández-Pérez E. Diabetes mellitus prediction based on the triglyceride and glucose index. Medicina Clínica. 2023;160:231-6.
Liberty IA, Kodim N, Sartika RAD, Trihandini I, Tjekyan RMS, Zulkarnain, et al. Triglyceride/Glucose Index (TyG Index as a marker of glucose status conversion among reproductive-aged women in Jakarta, Indonesia: The Bogor cohort study (2011-2016). Diabetology & Metabolic Syndrome. 2021;15(6):1-6.
Selvin E. Are There Clinical Implications of Racial Differences in HbA1c? A Difference, to Be a Difference, Must Make a Difference. Diabetes Care. 2016;39(8):1,462-7.
ElSayed NA, Aleppo G, Aroda VR, Bannuru RR, Brown FM, Bruemmer D, et al. Classification and diagnosis of diabetes: Standards of Care in Diabetes 2023. Diabetes Care.2022;46 (Suppl1):S19-40.
Tohidi M, Baghbani-Oskouei A, Ahanchi NS, Azizi F, Hadaegh F. Fasting plasma glucose is a stronger predictor of diabetes than triglyceride-glucose index, triglycerides/high-density lipoprotein cholesterol, and homeostasis model assessment of insulin resistance: Tehran Lipid and Glucose Study. Acta Diabetologica. 2018;55(10):1,067-74.
Gerstein HC, Santaguida P, Raina P, Morrison KM, Balion C, Hunt D, et al. Annual incidence and relative risk of diabetes in people with various categories of dysglycemia: a systematic overview and meta-analysis of prospective studies. Diabetes Research and Clinical Practice. 2007;78(3):305-12.
Warren B, Pankow JS, Matsushita K, Punjabi NM, Daya NR, Grams M, et al. Comparative prognostic performance of definitions of prediabetes: a prospective cohort analysis of the Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC) study. Lancet Diabetes & Endocrinology. 2017;5(1):34-42.
Ngamjarus C, Pattanittum P. n4Studies: application for sample size calculation in health science research. Version 2.3. App store; 2024.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2025 วารสารโรคและภัยสุขภาพ สำนักงานป้องกันควบคุมโรคที่ 3 จังหวัดนครสวรรค์

อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ประกาศเกี่ยวกับลิขสิทธิ์
|
บทความที่เผยแพร่ในวารสารโรคและภัยสุขภาพสำนักงานป้องกันควบคุมโรคที่ 3 จังหวัดนครสวรรค์ ถือว่าเป็นผลงานทางวิชาการหรือการวิจัย และวิเคราะห์ ตลอดจนเป็นความเห็นส่วนตัวของผู้เขียน ไม่ใช่ความเห็นของสำนักงานป้องกันควบคุมโรคที่ 3 จังหวัดนครสวรรค์ หรือกองบรรณาธิการแต่ประการใด ผู้เขียนต้องรับผิดชอบต่อบทความของตน |
นโยบายความเป็นส่วนตัว
|
ชื่อและที่อยู่ อีเมล์ ที่ระบุในวารสารโรคและภัยสุขภาพสำนักงานป้องกันควบคุมโรคที่ 3 จังหวัดนครสวรรค์ จะใช้เพื่อระบุตามวัตถุประสงค์ของวารสารเท่านั้น และจะไม่นำไปใช้สำหรับวัตถุประสงค์อื่น หรือต่อบุคคลอื่น |


