钠-葡萄糖协同转运蛋白2抑制剂（SGLT-2i）与胰高血糖素样肽-1受体激动剂（GLP-1RA）联合治疗在数字化支持的共享照护模式下对2型糖尿病患者体重管理的真实世界疗效

《Endocrine Practice》：Real-world effectiveness of sodium-glucose cotransporter-2 inhibitors and glucagon-like peptide-1 receptor agonists combination therapy on weight management within a digital-supported shared care model for type 2 diabetes

　　

目的：评估在数字化共享照护模式下，钠-葡萄糖协同转运蛋白2抑制剂（SGLT-2i）和胰高血糖素样肽-1受体激动剂（GLP-1RA）治疗对超重/肥胖2型糖尿病（T2D）患者的体重管理疗效。方法：研究人员对来自糖尿病共享照护门诊（2022–2025）的921例患者进行了真实世界回顾性分析。患者被分为四组：SGLT-2i组、GLP-1RA组、联合治疗组和对照组。主要结局包括中位随访1.84年后的体重、体重指数（BMI）、腰围和糖化血红蛋白（HbA1c）变化。采用分层多变量逻辑回归，调整基线特征和数字参与指标。结果：联合治疗组实现了最大的中位体重下降（5.1%；4.0 kg）。GLP-1RA单药治疗组显示最大的HbA1c降低（-1.20%）。调整数字参与后，联合治疗组实现≥5%体重下降的几率增加了5.02%。较高的基线BMI和较长的糖尿病病程可预测减重成功，而较高的基线HbA1c呈负相关。结论：SGLT-2i和GLP-1RA联合治疗在超重/肥胖2型糖尿病患者中提供优越的体重管理，其效果由数字化共享照护模式增强。

### 论文解读：SGLT-2i与GLP-1RA联合治疗在数字化共享照护模式下对2型糖尿病患者体重管理的真实世界研究

#### 研究背景与问题
随着全球现代化与城市化进程，2型糖尿病（T2D）已成为突出的公共卫生危机。国际糖尿病联盟（IDF）预测，到2045年全球T2D患者将达7.832亿，同时超重与肥胖患病率逐年攀升。T2D与肥胖并存显著增加心血管疾病和慢性肾脏病风险。可靠证据表明，体重下降5%即可改善血糖控制、血脂谱和血压，而减重超过15%甚至可诱导部分患者糖尿病缓解。因此，国际指南将体重管理确立为T2D综合治疗策略的基石。

当前超重/肥胖T2D的管理主要依赖生活方式干预、药物疗法和代谢手术三大支柱。传统降糖药物（如噻唑烷二酮类、磺脲类、胰岛素）因存在体重增加和低血糖风险，在肥胖患者中需谨慎使用。代谢手术虽可实现显著减重（总体重15%–30%），但其长期疗效和安全性在中国人群中仍需进一步评估。在此背景下，新型降糖药物——胰高血糖素样肽-1受体激动剂（GLP-1RA）和钠-葡萄糖协同转运蛋白2抑制剂（SGLT-2i）——因兼具降糖和减重作用，已成为此类患者的优选临床方案。

然而，有效的T2D管理不仅依赖药物，更需持续的糖尿病自我管理教育与支持（DSMES）和生活方式干预，这对减少长期并发症至关重要。“互联网+医疗健康”模式的兴起推动了数字技术在慢病管理中的整合。北京大学第一医院在“健康中国2030”倡议下首创线上线下整合照护模式，将标准化管理率提升至65%以上，树立了变革性范例。在此基础上，西安交通大学第二附属医院（西北地区领先的糖尿病治疗中心）在区域内实施该新型模式，构建了从临床延续至患者日常生活的闭环系统。

本研究在西北地区一家三甲医院的线上线下整合照护框架下，评估SGLT-2i与GLP-1RA联合治疗的协同减重效果，并量化数字健康行为的作用，为优化超重/肥胖T2D患者的精准管理提供补充证据和数据支持。

#### 关键技术与方法
本研究采用真实世界回顾性设计，样本来自西安交通大学第二附属医院糖尿病共享照护门诊（2022–2025年），最终纳入921例超重/肥胖T2D患者。主要技术方法包括：
- **分组策略**：根据基线降糖方案将患者分为四组：SGLT-2i单药组、GLP-1RA单药组、联合治疗组（SGLT-2i+GLP-1RA）、其他降糖药物对照组。
- **结局指标**：主要结局为中位随访1.84年后体重、BMI、腰围和HbA1c的变化；次要结局包括血压、血脂等代谢参数变化。
- **统计方法**：采用分层多变量逻辑回归（Hierarchical multivariable logistic regression），依次纳入药物分组、数字参与指标（每周饮食记录频率、APP在线时长、健康文章阅读量）及基线临床特征（BMI、HbA1c、糖尿病病程），调整混杂因素后评估各因素对达到≥5%体重下降的影响。模型拟合优度通过Hosmer-Lemeshow检验评估。

#### 研究结果

**3.1 人口学与基线特征**
共纳入921例患者（男716例，女205例），中位年龄54岁，糖尿病病程中位7.1年，中位体重78 kg，中位BMI 26.73 kg/m2。基线用药包括二甲双胍（86%）、胰岛素（41%）、α-葡萄糖苷酶抑制剂（27%）等。四组间性别、年龄、病程、BMI、HbA1c及胰岛素使用比例存在显著差异（均P<0.05），而教育背景、吸烟、饮酒等特征均衡。

**3.2 随访后临床指标变化**
联合治疗组（G3）在体重相关指标改善上表现最优：BMI变化[-0.65 (-2.13, -0.15) kg/m2]、体重变化[-4.0 (-6.7, -1.0) kg]和体重下降百分比[-5.1 (-8.0, -1.1)%]均显著优于其他组（P<0.05）。GLP-1RA单药组（G2）HbA1c下降最显著[-1.20 (-3.20, -0.25)%, P=0.002]。收缩压、舒张压、低密度脂蛋白胆固醇和估算肾小球滤过率（eGFR）变化组间无显著差异。

事后两两比较显示：BMI变化在G1 vs. G3、G3 vs. G4、G2 vs. G4间差异显著；体重变化在G1 vs. G3、G3 vs. G4间显著；体重百分比变化在多数组间均有显著差异；腰围变化在G1 vs. G2、G2 vs. G4、G3 vs. G4间显著；HbA1c降低在G1 vs. G2、G2 vs. G3、G2 vs. G4间显著。

**3.3 与成功减重（≥5%）相关的因素**
分层逻辑回归模型显示：在仅调整药物分组（模型A）时，联合治疗组（G3）达到≥5%体重下降的几率是对照组的1.87倍（OR=1.87，95% CI: 1.21–2.88，P=0.005）。纳入数字参与指标（模型B）后，每周平均APP活跃时长成为显著独立预测因子（OR=1.50，P<0.001），同时联合治疗组OR增至1.97（相对增加约5.0%）。进一步调整基线临床特征（模型C）后，基线BMI（OR=1.112）、糖尿病病程（OR=1.033）为阳性预测因子（每增加1单位，几率分别增加11.2%和3.3%），而基线HbA1c为阴性预测因子（OR=0.905，每增加1%，几率下降9.5%）。模型C中联合治疗组OR降至1.49（P=0.087），提示约20%的治疗效应由基线混杂因素解释。所有模型Hosmer-Lemeshow检验P值均>0.05，校准良好。

**3.4 减重效果的潜在混杂影响**
为控制混杂，进行了扩展协变量调整的分层逻辑回归。结果显示：随访总时长每增加1年，达到减重目标的几率增加17%（OR=1.17，P=0.036）；基线HbA1c每增加1%，几率降低9%（OR=0.91，P=0.026）。在调整多个协变量后，GLP-1RA组（OR=2.44，P<0.001）和联合治疗组（OR=4.94，P<0.001）的减重达标率仍显著高于对照组，表明药物本身的减重效应独立于基线临床特征。

#### 讨论与结论总结
**讨论部分**：本研究在数字化共享照护模式下评估了SGLT-2i与GLP-1RA联合治疗的减重效果。联合治疗组实现中位体重下降5.1%，达到临床意义阈值，效果优于单药和对照组，与既往真实世界研究一致。与随机对照试验（如STEP系列）相比，本队列减重幅度较温和，可能与真实世界中GLP-1RA剂量较低有关。两类药物通过协同生物通路发挥作用：SGLT-2i通过肾脏“热量流失”机制（每日排出60–80 g葡萄糖，相当于240–320 kcal），但可能触发补偿性食欲增加；GLP-1RA通过中枢和外周调节食欲（激活下丘脑弓状核POMC神经元、延迟胃排空）促进减重。联合治疗可抵消单一机制的局限性。

调整数字参与指标后，联合治疗组减重几率相对增加5.0%，且每周APP活跃时长是成功减重的独立预测因子，表明互联网支持的生活方式干预可增强治疗依从性，放大多种疗法的药效。此外，较长糖尿病病程和较高基线BMI正向预测减重成功（可能反映病程长者更易接受数字工具，而高BMI者对干预更敏感），而高基线HbA1c负向预测（反映严重胰岛素抵抗对干预反应不良）。扩展分析进一步确认，调整混杂后联合治疗组减重达标率仍是对照组的4.94倍，支持药物效应独立性。

**结论翻译**：SGLT-2i（钠-葡萄糖协同转运蛋白2抑制剂）和GLP-1RA（胰高血糖素样肽-1受体激动剂）联合治疗在超重/肥胖2型糖尿病患者中提供优越的体重管理，其效果由数字化共享照护模式增强。这些发现支持将药物治疗与数字化支持的行为干预相结合，用于真实世界的体重管理。