早期诊断糖尿病周围神经病变的检查项目介绍

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1、早期诊断糖尿病周围神经病变的检查项目介绍传统筛查糖尿病周围神经病变(DPN)的方法冇温度觉、痛觉、振动觉、触觉、位置觉及各项反射等,但缺乏精密度和准确度,解释性和重复性均很差。目前有多种检查方法在不断改进与发展中,不同方法的敏感性、特异性、客观性等差异较大。用于DPN筛查的方法目前,糖尿病神经病变的筛查还主要局限于周围神经病变,临床上常用的方法有如下几种。1Semmes-Weinstein单丝检查可用來评估患者表皮压力觉阈值,筛查糖尿病患者足部保护性感觉是否缺失。有研究显示,10g单丝预测足部溃疡敏感性为86%〜100%,且易操作,易于临床推广,但其低敏感性、高特异性提示可

2、能不适合DPN早期筛查,更适用于晚期评估。2128Hz音叉震动觉检查应在大拇趾上检查,用128Hz音叉放在大拇趾远端第一关节突起的上方进行双侧检查,同时必须进行一个试验來证实受检者是否诚实反应确切的感受而非受昭示,即使用未振动的音叉来检验。振动觉将被记录为:感觉音叉振动的时间210秒认为感觉减退,受检者未察觉振动的存在认为感觉消失。3各项临床评分系统如MNSI、MDNS、DNE、DNE、DNS、TCSS等多个临床评分系统,具有一定的有效性,但费时,客观性不强。密歇根神经病变筛选法(MNSI)根据足外观(畸形、皮肤干燥、脐月氐、感染、溃疡),踝反射及大拇趾振动觉评分。MNSI

3、>2分时其敏感度、特异度、阳性预测值和准确度较理想。神经症状评分(NSS),3~4分为轻度神经病变症状;5~6分为屮度神经病变症状;7~9分为重度神经病变症状。神经缺陷评分(NDS)根据踝反射、大拇趾振动觉、针刺觉及温度觉评分。3〜5分为轻度神经病变症状;6〜8分为中度神经病变症状;9~10分为重度神经病变症状。4DPN筛查流程由中华医学会糖尿病学分会于2010年提出,目的在于寻找简便、有效、易于广泛推广的筛查DPN的方法,尤其对于医疗设备难以完善的基层医院,应用花费较小的筛查流程能够早期发现DPN,对于防治其进一步发展具有重要意义。DPN筛查流程的优势在于经济、简便、快捷

4、、准确。我们対816例糖尿病神经病变(D7)患者研究结果显示,DPN筛查流程的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和约登指数分别为89.49%.66.56%.81.99%、78.82%和0.5605,具有良好的灵敏度和约登指数。DPN中各项检查的灵敏度、特异度各不相同,压力觉的灵敏度和特异度分别为19.44%和95.62%;振动觉的灵敏度和特异度分别为77.78%和60.87%;温度觉的灵敏度和特异度分别是35.19%和89.13%;针刺觉的灵敏度和特异度分别是31.48%和84.78%o与神经电生理一致性较好,具有较高的临床应用价值。5神经电生理检查可有多种不同形式的异

5、常,在临床症状出现Z前,电生理检查已发现感觉和运动神经传导速度减慢。神经传导速度检查(NCV)是诊断DPN多种方法中最客观、敏感、可靠的方法,常作为金标准评价其他方法。有周用神经病体征者,可出现神经传导速度减慢,动作电位波幅减低和诱发电位潜伏期的延长。对糖尿病患者进行体感诱发电位(SEP)、感觉神经传导速度(SCV)和运动神经传导速度(MCV)合并检测具有很高的临床阳性率,特别是SEP异常率明显高于SCV和MCV异常。糖尿病血糖浓度控制的好坏对SEP等检测结果有明显影响,相反,病程长短与周围神经变性并不成正比关系。轻度或早期DN患者,波幅较传导速度灵敏度更高;腓肠一橈浅神经

6、波幅比值(SRSR)稳定,可作为DN早期诊断的辅助指标。特别是波幅尚正常时;感觉NCS各参数主要受病程影响;SRAR与神经损害程度相关。振动感觉阈值检查(VPT):VPT>25V认为有DPN。监测粗纤维:触觉周用检波器;钢铁滚珠轴承,自动化神经传导研究。细神经纤维监测:应用快速神经监测和神经塑。神经传导功能检查(NCS):可评估周围神经传导电信号的能力,如果神经的髓鞘、郎飞结、轴索出现病理改变,NCS就会出现异常,测量结果反映DPN是否存在及其分布和严重性,振幅可减少神经纤维减少的程度。标准方法使变异性减少,增加了可靠性。但它只能反映有髓鞘的大神经纤维的功能状态,对鉴别小神

7、经纤维病变及脱髓鞘的神经纤维病变不敏感,测试时不适感明显。定量感觉检查(QST):具有多种感觉测量模式,轻触觉及振动觉可以评估有髓鞘的大神经纤维功能;温度觉可以评估有髓鞘或无髓鞘的小神经纤维功能;痛觉可以评估痛觉过敏和感觉减退。QST比NCS能评估更多神经功能,局限性在于其测试的是末梢神经到脑皮质的整个感觉神经轴的功能,并无定位功能;客观性不如NCS,重复性各地报道不一致。其他筛查方法还冇“Neuropen”,用于检测糖尿病神经病变痛觉与压力觉,敏感性较高(两端分别为87.8%和91.8%);另一种“Tipther

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