痛风：被忽视的截肢风险推手

痛风在糖尿病患者中并不罕见，但它对足部预后的影响长期被低估。丹麦一项全国性病例对照研究为此提供了证据[1]。

研究纳入601 541例2型糖尿病（T2DM）患者，识别出4912例下肢截肢病例和39 101例匹配对照。分析显示，合并痛风的患者截肢风险显著升高，完全调整模型中OR为1.53（95%CI：1.37~1.69）。更值得关注的是，风险呈现明显的截肢水平梯度——截肢部位越远端，风险越高：趾截肢OR 1.65，经跖骨截肢OR 1.57，膝下截肢OR 1.53，膝上截肢OR 1.37。

研究团队认为，痛风可能通过影响伤口愈合促进足溃疡发生，而足溃疡是截肢的主要前兆，这提示在多学科足护理单元中应考虑常规痛风筛查。

筛查不必“一刀切”：真实世界数据支持差异化间隔

目前，新加坡等国家建议所有糖尿病患者每年进行足部筛查，但真实世界中的截肢风险存在明显异质性。新加坡的研究者利用国家级队列数据评估了不同风险分层的1年、3年和5年随访期间每100患者年的下肢截肢发生率[2]。3个国家级队列分别：2017年在NHG综合诊所筛查的46 399例患者，按当前当地指南分为低、中、高足风险组；100 645例新发慢性肾脏疾病（CKD）1~2期、3a期、3b期、4期或5期患者；以及2016~2017年新发糖尿病视网膜病变（DR）3985例患者。

结果显示，低风险患者1、3、5年随访期间截肢率仅为每100患者年0.017例、0.031例、0.049例，而高风险患者每100患者年分别高达0.754例、0.998例、0.981例。CKD≥3期或合并DR的患者截肢率甚至超过高风险组（如CKD 5期：每100患者年1.44例、2.15例、2.77例）。在低风险组中，一个明确界定的极低风险亚组（无CKD≥3期、无DR、非吸烟者、HbA1c≤7.5%）在3年内零截肢。模型预测，将极低风险患者筛查间隔延长至每2年一次，可释放约12%的筛查能力；若将节省的资源转向高风险人群，每年可能预防约180例截肢。

因此，研究者表示，真实世界数据支持糖尿病足评估采用差异化筛查间隔。对于明确界定的极低风险人群，每2年一次筛查是安全的，而CKD≥3期或DR患者应优先接受每年或更频繁筛查。实施基于风险的间隔可能显著提高资源效率，并减少国家糖尿病相关下肢截至负担。

夏科足患者的髋部骨折隐忧

夏科足（Charcot足）是糖尿病神经病变的严重并发症，其特征是足部骨骼和关节的破坏。然而，夏科足患者是否面临额外的骨折风险，此前研究有限。瑞典研究者回顾性分析了2006~2022年确诊的220例活动性夏科足患者，平均年龄60岁，37%为女性，35%为1型糖尿病（T1DM），中位糖尿病病程17年[3]。

结果显示，平均随访7.3年，11%的患者至少发生1次髋部骨折，5年风险为6.5%，10年升至15%。首次髋部骨折中位时间为5.4年，中位年龄为74岁，3例发生第2次髋部骨折。相较T2DM患者，T1DM个体首次髋部骨折年龄数值上更低（63岁 vs. 75岁，P=0.10），但骨折风险相似（12% vs. 11%，P=0.62）。2例骨折发生在夏科足治疗期间，均在停用全接触石膏减压后发生。与匹配的糖尿病足溃疡对照相比，夏科足患者髋部骨折风险更高（P=0.046）。基线时5例（2.3%）有既往脆性骨折史，这5例在随访中全部发生了髋部骨折。既往脆性骨折强烈预测新发髋部骨折（P<0.001）。

研究者认为，夏科足及其治疗（如全接触石膏固定）可能带来额外的骨丢失和跌倒风险，提示临床需关注这类患者的骨骼健康。

血液中的预警信号：蛋白质组学预测下肢溃疡

寻找可预测下肢溃疡的生物学标志物，一直是糖尿病足研究的热点。中国研究者利用英国生物样本库数据，在2530例T2DM参与者中筛选与下肢溃疡发生相关的循环蛋白[4]。

随访中121例（4.8%）发生下肢溃疡。经过多变量Cox回归和最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归降维，最终保留11种蛋白：RNASE6、PGF、EDA2R、CD27、ANGPT2、IGFBP4、NT-proBNP、PLXNB2、BCAN、C7和NCAN。其中，NCAN和BCAN与溃疡风险呈负相关，其余呈正相关。SHAP分析显示，NCAN和C7为主要贡献者。将蛋白评分加入临床模型后，区分度在所有时间点均有改善：3年AUC从0.817提升至0.884，15年从0.750提升至0.837。

研究者总结，多种循环蛋白与T2DM中下肢溃疡发生相关。蛋白质组信号可能改善超越临床因素的长期风险区分，并可能对T2DM的下肢溃疡风险分层具有潜在效用。需要进一步研究以阐明这些蛋白与下肢溃疡发生相关的生物学通路。

诊断之时，风险已种下

中位随访6.29年中，2783例发生保护性感觉丧失，662例发生足溃疡，202例截肢。对于神经病变和血管结局，年龄是最强预测因素，风险随年龄组逐步升高（>70岁 vs. <55岁：sHR约3.0~4.0），男性、Ⅱ/Ⅲ级肥胖、吸烟和既往心血管疾病均一致与风险增加相关。与HbA1c<53 mmol/mol相比，HbA1c≥53 mmol/mol与保护性感觉丧失风险增加相关（sHR约1.3），仅64~85 mmol/mol与周围脉搏缺失相关。肾功能下降表现出不同关联：KDIGO eGFR G3与保护性感觉丧失相关（sHR约1.2），G3和G4~G5均与周围脉搏缺失相关（sHR约1.7）。值得注意的是，足溃疡的发生与已确立的疾病标志物关联最强——单丝感觉丧失和周围脉搏缺失（sHR约2.2）、肾功能下降（eGFR G4~G5 sHR 1.9）和既往心血管疾病（sHR 1.8）。

因此，糖尿病足并发症的风险因素在T2DM诊断时即可识别，并在神经病变和血管结局中表现出一致关联。虽然全身因素与早期结局相关，但神经病变和血管损害的临床标志物强烈预测溃疡发生，支持风险呈渐进轨迹。这些发现可能有助于对高风险个体进行更早、更有针对性的预防。

从数据中提炼预测工具：StenoFoot风险模型

个体化糖尿病足并发症风险预测有助于启动预防性治疗、激励生活方式改变并指导筛查间隔长度。而将临床、实验室和生活方式数据整合为可操作的预测工具，是精准预防的关键一步。丹麦研究者利用2001~2020年三级糖尿病中心的足部筛查数据，开发了StenoFoot风险模型，用于预测T1DM和T2DM患者的首次糖尿病足并发症[6]。

研究纳入9747例患者（3724例T1DM、6023例T2DM），随访中分别发生431例和732例足并发症。通过Super Learner方法从15个候选模型中筛选最佳模型——一种带岭惩罚的病因特异性Cox回归模型，包含除饮酒和体力活动外的所有预测因子。在预测首次糖尿病足并发症风险方面，StenoFoot模型在2年时间窗内的区分度（AUROC=78.1）显著优于仅含振动觉、足部脉搏和糖尿病类型的基准模型（AUROC=70.7），校准度也更高（IPA=3.7 vs 1.9）。

研究者总结，本研究表明，通过数据自适应方法识别出的StenoFoot风险模型，改善了对首次糖尿病足并发症的预测，并可能支持个体化、基于风险的预防。

这6项研究从不同维度描绘了糖尿病足风险预测的图景：痛风作为可干预的共病因素，提示需要重新审视代谢共病在足部并发症中的作用；真实世界数据支持筛查间隔的差异化而非“一刀切”；夏科足患者的髋部骨折风险，提醒关注神经病变相关的骨骼健康；蛋白质组学标志物，为早期预警提供了新的生物学维度；新诊断时的风险因素识别，强调了预防关口前移的必要性；而StenoFoot模型则将多维度信息，整合为可操作的临床工具。这些发现提示，糖尿病足的预防需要从“被动应对”转向“主动识别”，在风险累积之前采取针对性干预。综合来看，这些研究从共病管理、筛查策略优化、骨骼健康关注、生物标志物探索、早期风险识别到预测模型开发，为糖尿病足的个体化预防提供了多层次证据，值得临床参考。

参考文献

1. J. Røikjer, et al. Gout and risk of lower-extremity amputation in diabetes: evidence

from a nationwide register-based case-control study. EASD2026; OP 22.

2. P. Deorani, et al. Refining diabetic foot screening intervals using real-world risk

stratification to improve outcomes and resource efficiency. EASD2026; OP 22.

3. J. Schoug, et al. Risk of hip fracture in Charcot Foot. EASD2026; OP 22.

4. P. Li， et al. Circulating proteins and risk prediction of incident lower-limb

ulceration in type 2 diabetes: an exploratory analysis in the UK Biobank. EASD2026; OP 22.

5. I. Caruso, et al. Early determinants of diabetic foot complications in newly

diagnosed type 2 diabetes: a population-based cohort study. EASD2026; OP 22.

6. A. Akerkar, et al. Prediction of the first diabetic foot complication in type 1 and type 2 diabetes- the StenoFoot risk model. EASD2026; OP 22.

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