阮海燕,李麗英,鄭翼,陳曉平,何森*
本研究行業(yè)價值:
國外學(xué)者根據(jù)NHANES 1999—2006人群構(gòu)建了基于年齡、身高、腰圍、體質(zhì)量等簡易計算指標預(yù)估人體脂肪質(zhì)量(pFM)及預(yù)估人體脂肪比例(pFP),現(xiàn)已有國外學(xué)者研究發(fā)現(xiàn),在歐美人群中pFM、pFP可較好地預(yù)測糖尿病及心血管事件發(fā)生。因中國人群與歐美人群脂肪分布存在差異,在中國人群中,pFM和pFP是否可較好預(yù)測胰島素抵抗(IR)的相關(guān)研究較少。本研究探討了在成都地區(qū)中老年非糖尿病自然人群中pFM及pFP與IR的相關(guān)性,研究結(jié)果提示pFM和pFP與IR獨立相關(guān),對于IR具有較好的預(yù)測價值。
胰島素抵抗(insulin resistance,IR)是指胰島素的相關(guān)靶組織和器官(如肝臟、骨骼肌、脂肪組織和下丘腦等)對內(nèi)源性或外源性的胰島素利用效率降低,以致正常水平的胰島素不能發(fā)揮相應(yīng)的生物學(xué)效應(yīng),是機體對胰島素生物反應(yīng)性降低甚至喪失而產(chǎn)生的一系列病理生理變化[1-3]。越來越多的研究發(fā)現(xiàn),IR是代謝綜合征、2型糖尿病、高血壓、動脈粥樣硬化、多囊卵巢綜合征、脂肪肝及抑郁等多種疾病的共同病理基礎(chǔ)[3-6];因此識別IR具有重要的臨床價值。既往眾多研究提示人體脂肪的過度增加與IR密切相關(guān)[2,5,7-9];臨床實踐中,測定人體脂肪的金標準通常采用雙能X線吸收測量法[10],但其經(jīng)濟衛(wèi)生學(xué)成本較高。
近期,國外學(xué)者根據(jù)NHANES 1999—2006人群構(gòu)建了簡易計算指標:預(yù)估人體脂肪質(zhì)量(predicted fat mass,pFM)及預(yù)估人體脂肪比例(predicted fat percent,pFP)[11]。上述指標構(gòu)建后,已有研究提示在歐美人群中pFM及pFP可較好地預(yù)測糖尿病及心血管事件的發(fā)生[12-14]。但是,目前研究提示中國人群和歐美人群pFP具有較大差異,因此,上述指標在中國人群的應(yīng)用價值需要進一步探討。如前所述,脂肪異常與IR密切相關(guān),而pFM及pFP在中國人群中是否能預(yù)測IR,目前相關(guān)研究較少。因此,本研究探討成都地區(qū)中老年非糖尿病自然人群中pFM及pFP與IR的關(guān)系,以期為IR的預(yù)測提供有效的指標。
1.1 研究對象 本研究為“中國代謝綜合征發(fā)病趨勢和綜合控制研究”(“十一五”科技支撐項目)的一部分(中國四川省成都市隊列)。于2007年5月,在四川省成都市成華區(qū)采用隨機整群抽樣方法抽取中老年自然人群共711例,排除已診斷為糖尿病者141例,最終納入570例非糖尿病人群。
本研究系中華人民共和國衛(wèi)生部和中華人民共和國科學(xué)技術(shù)部重點支持的國家“十一五”科技支撐項目,由衛(wèi)生部心血管病防治研究中心、中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院阜外醫(yī)院牽頭負責(zé),聯(lián)合了國內(nèi)50余家心血管疾病醫(yī)療和防治機構(gòu)共同參與。該項目經(jīng)中華人民共和國衛(wèi)生部及中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院阜外醫(yī)院倫理學(xué)委員會批準,四川大學(xué)華西醫(yī)院為參與該項目的分中心,研究對象均對本研究知情同意。
1.2 數(shù)據(jù)收集 由經(jīng)培訓(xùn)的醫(yī)務(wù)人員對抽樣人群進行調(diào)查研究,調(diào)查內(nèi)容主要包括標準化的問卷調(diào)查、體格檢查和實驗室檢查。問卷調(diào)查內(nèi)容包括一般人口學(xué)資料,如性別、年齡、高血壓病史及糖尿病病史等;體格檢查包括血壓、心率、身高、體質(zhì)量、腰圍及臀圍等;實驗室檢查包括空腹血清總膽固醇、三酰甘油、高密度脂蛋白膽固醇(HDL-C)、低密度脂蛋白膽固醇(LDL-C)、空腹血糖、尿酸、空腹胰島素等。研究人群的其他相關(guān)信息可參考已發(fā)表文獻[5,15-16]。
1.3 相關(guān)定義 IR采用穩(wěn)態(tài)模型評估的胰島素抵抗指數(shù)(homeostasis model assessment of insulin resistance,HOMA-IR)進行評估:HOMA-IR=空腹胰島素(mU/ml)×空腹血糖(mmol/L)/22.5;根據(jù)既往研究[6,17],IR定義為HOMA-IR的最高1/5位(本研究中即≥1.66)。
此外,根據(jù)原始研究中的定義[11],pFM及pFP的計算公式如下。
pFM計算公式為,男性:pFM=-18.592-0.009×年齡(歲)-0.080×身高(cm)+0.226×體質(zhì)量(kg)+0.387× 腰 圍(cm)+0.080× 墨 西 哥 -0.188× 西班牙-0.483×黑人+1.050×其他種族;女性:pFM=11.817+0.041× 年 齡( 歲)-0.199× 身 高(cm+0.610×體質(zhì)量(kg)+0.044×腰圍(cm)+0.388×墨西哥+0.073×西班牙-1.187×黑人+0.325×其他種族。
pFP計算公式為,男性:pFP=0.02+0.00×年齡(歲)-0.07×身高(cm)-0.08×體質(zhì)量(kg)+0.48×腰圍(cm)+0.32× 墨 西 哥 +0.02× 西 班 牙 -0.65× 黑人+1.12×其他種族;女性:pFP=50.46+0.07×年齡(歲)-0.26×身高(cm)+0.27×體質(zhì)量(kg)+0.10×腰圍(cm)+0.89×墨西哥+0.49×西班牙-1.57×黑人+0.43×其他種族(注:以上方程式以白人為參考,其他種族變量選擇為是=1,否=0)。
本研究中其他指標的相關(guān)定義:體質(zhì)指數(shù)(body mass index,BMI)=體質(zhì)量(kg)/身高(m)2。身體形態(tài)指數(shù)(a new body shape index,ABSI)=腰圍/(BMI2/3×身高1/2)( 其 中 腰 圍 和 身 高 單 位 為 m)[15,18]。腰高比(waist to height ratio,WHtR)=腰圍(cm)/身高(cm)。糖尿病診斷標準參照中華醫(yī)學(xué)會糖尿病學(xué)分會2020年制定的《中國2型糖尿病防治指南(2020版)》[19]:有糖尿病病史或空腹血糖≥7.0 mmol/L;滿足上述標準即診斷為糖尿病,由于臨床實踐操作性,本研究未進行口服葡萄糖耐量試驗(OGTT)檢查。高血壓診斷標準參考《中國高血壓防治指南(2018年修訂版)》[20]:收縮壓≥ 140 mm Hg(1 mm Hg=0.133 kPa)和/或舒張壓≥90 mm Hg或正在服用降壓藥物。
1.4 統(tǒng)計學(xué)方法 采用R軟件(版本4.1.0)進行統(tǒng)計分析,符合正態(tài)分布的計量資料以(±s)表示,非正態(tài)分布的計量資料以M(P25,P75)表示,計數(shù)資料以相對數(shù)表示,趨勢性分析分別采用Spearman檢驗和Mantel-Haenszel檢驗;采用單因素及多因素Logistic回歸分析探究各個變量與IR之間的關(guān)系;并使用受試者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲線評估各個變量對IR的區(qū)分能力。以P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。
2.1 人口學(xué)資料 570例研究對象中,男320例(56.14%),女250例(43.86%);年齡44~83歲,中位年齡62.0(58.0,67.0)歲;身高141.0~182.0 cm,中位身高162.0(156.0,168.0)cm;體質(zhì)量36.0~92.0 kg,平均體質(zhì)量(62.0±10.1)kg;腰圍58.0~116.0 cm,平均腰圍(82.0±9.6)cm;pFM 2.34~41.41 kg,平均pFM(18.59±6.47)kg;pFP 13.95%~48.46%,中位 pFP 28.97(23.77,37.39)%;HOMA-IR 0.01~5.50, 中 位HOMA-IR 1.05(0.72,1.53);其他人口學(xué)資料詳見表1。
表1 研究對象的人口學(xué)資料(n=570)Table 1 Demographic,anthropometric and metabolic parameters of a middle-aged and elderly non-diabetic population of Chengdu
2.2 pFM及pFP與HOMA-IR及IR的關(guān)系 本研究中共115例研究對象發(fā)生IR。將研究人群按照pFM的切點(10、20 kg及30 kg)進行分組,分別為[2.34,10.00)組48例、[10.00,20.00)組295例、[20.00,30.00)組207例、[30,41.41)組20例,隨著pFM的增加,HOMA-IR和IR患病率逐漸增加(P<0.05),見表2。
表2 不同水平的pFM組HOMA-IR和IR患病率比較Table 2 Comparison of HOMA-IR and insulin resistance in a middle-aged and elderly non-diabetic population of Chengdu by predicted body fat mass
將研究人群按照pFP的切點(20%、30%及40%)進行分組,分別為[13.95,20.00)組41例、[20.00,30.00)組258例、[30.00,40.00)組210例、[40.00,48.46)組61例,隨著pFM的增加,HOMA-IR和IR患病率逐漸增加(P<0.05),見表3。
表3 不同水平的pFP組HOMA-IR和IR患病率比較Table 3 Comparison of HOMA-IR and insulin resistance in a middleaged and elderly non-diabetic population of Chengdu by predicted body fat percentage
2.3 單因素及多因素Logistic回歸分析 以是否發(fā)生IR為因變量(賦值:是=1,否=0),以性別(賦值:男=1,女=2)、年齡、高血壓病史(賦值:有=1,無=2)、收縮壓、舒張壓、身高、體質(zhì)量、腰圍、BMI、ABSI、WHtR、總膽固醇、三酰甘油、HDL-C、LDL-C、空腹血糖、尿酸、pFM、pFP(其他變量為連續(xù)變量)為自變量進行單因素Logistic回歸分析,結(jié)果顯示,性別、高血壓病史、收縮壓、舒張壓、體質(zhì)量、腰圍、BMI、ABSI、WHtR、三酰甘油、HDL-C、空腹血糖、尿酸、pFM和pFP是非糖尿病人群發(fā)生IR的影響因素(P<0.05),見表4。
表4 非糖尿病人群發(fā)生IR的單因素Logistic回歸分析Table 4 Univariate Logistic regression analysis of the performance of different variables for identifying insulin resistance in a middle-aged and elderly non-diabetic population of Chengdu
根據(jù)pFM及pFP的計算公式,年齡、身高、體質(zhì)量及腰圍系計算公式的組分,為避免過度校準,在多因素Logistic回歸分析時未納入以上指標,在校正相關(guān)混雜因素后(包括高血壓病史、收縮壓、舒張壓、尿酸、三酰甘油及HDL-C等),分別以pFM、pFP為自變量進行多因素Logistic回歸分析,結(jié)果顯示,pFM和pFP是非糖尿病人群發(fā)生IR的影響因素(P<0.05),見表5、6。
表5 pFM對非糖尿病人群發(fā)生IR影響的多因素Logistic回歸分析Table 5 Multivariate Logistic regression analysis of factors associated with the correlation between predicted body fat mass and insulin resistance in a middle-aged and elderly non-diabetic population of Chengdu
表6 pFP對非糖尿病人群發(fā)生IR影響的多因素Logistic回歸分析Table 6 Multivariate Logistic regression analysis of factors associated with the correlation between predicted body fat percentage and insulin resistance in a middle-aged and elderly non-diabetic population of Chengdu
2.4 pFM及pFP預(yù)測IR的ROC曲線分析 繪制pFM及pFP預(yù)測非糖尿病人群發(fā)生IR的ROC曲線,結(jié)果顯示,ROC曲線下面積(AUC)分別為0.777〔95%CI(0.733,0.822)〕、0.719〔95%CI(0.668,0.769)〕(圖1),截斷值分別為38.10 kg、17.74%,見表7。
圖1 人體測量學(xué)指標預(yù)測中老年非糖尿病人群發(fā)生IR的ROC曲線Figure 1 Receiver operating characteristic curves of predicted body fat mass,predicted body fat percentage,waistline,BMI,WHtR and ABSI in identifying insulin resistance in a middle-aged and elderly non-diabetic population of Chengdu
表7 人體測量學(xué)指標預(yù)測中老年非糖尿病人群發(fā)生IR的效能Table 7 Predictive efficacies of predicted body fat mass,predicted body fat percentage,and four anthropometric parameters for insulin resistance in a middle-aged and elderly non-diabetic population of Chengdu
同時繪制腰圍、BMI、WHtR、ABSI預(yù)測IR的ROC曲線,結(jié)果顯示,腰圍、BMI、WHtR及ABSI預(yù)測IR的AUC分別為:0.749〔95%CI(0.700,0.798)〕、0.753〔95%CI(0.706,0.801)〕、0.768〔95%CI(0.722,0.815)〕及0.618〔95%CI(0.561,0.675)〕(圖1、表7)。
pFM與腰圍、BMI、WHtR的AUC比較,差異均無統(tǒng)計學(xué)意義(Z=1.243,P=0.214;Z=1.439,P=0.150;Z=0.520,P=0.603),pFM的AUC大于ABSI,差異有統(tǒng)計學(xué)意義(Z=4.452,P<0.001)。
pFP與腰圍、BMI、WHtR的AUC比較,差異均無統(tǒng)計學(xué)意義(Z=-0.900,P=0.369;Z=-1.252,P=0.210;Z=-1.911,P=0.056),pFP的AUC大于ABSI,差異有統(tǒng)計學(xué)意義(Z=2.486,P=0.013)。
IR與2型糖尿病、代謝綜合征、高血壓、冠心病、腫瘤、內(nèi)皮功能障礙、抑郁及肺動脈高壓等有關(guān)。肥胖引起IR的主要機制與炎性反應(yīng)、線粒體功能障礙、高胰島素血癥、脂肪毒性、氧化應(yīng)激等有關(guān),同時與基因、年齡、脂肪肝、組織缺氧和脂肪代謝障礙有關(guān)。
本研究目的系探討成都地區(qū)中老年非糖尿病自然人群中pFM及pFP與IR的關(guān)系,結(jié)果顯示pFM及pFP與IR獨立相關(guān),可較好地識別IR;但pFM、pFP對IR的識別能力并不優(yōu)于傳統(tǒng)人體測量指標。
既往常用BMI、腰圍等預(yù)測IR,但由于不同種族脂肪分布存在差異。WU等[5]學(xué)者研究發(fā)現(xiàn),在南亞人群中,IR的高發(fā)病率與中心型肥胖有關(guān),IR可增加糖尿病、高血壓發(fā)病率,增加空腹及餐后血糖、三酰甘油水平,降低HDL-C;在亞裔印度人中,IR與內(nèi)臟脂肪有關(guān),內(nèi)臟脂肪的增加也可引起脂代謝障礙,增加糖尿病、冠心病的發(fā)病率。
LEE等[11]根據(jù) NHANES 1999—2006人群構(gòu)建了簡易計算指標pFM及pFP,上述簡易計算指標基于年齡、身高、體質(zhì)量、腰圍及種族,指標構(gòu)建過程中與雙能X線吸收測量法評估的脂肪進行對照,結(jié)果顯示pFM及pFP與雙能X線吸收測量法結(jié)果一致。上述指標構(gòu)建后,系列研究提示pFM及pFP在歐美人群中預(yù)測2型糖尿病及肥胖的能力優(yōu)于傳統(tǒng)指標BMI及腰圍[11,14];并發(fā)現(xiàn)在歐美人群中,pFM與射血分數(shù)保留性心衰(HFpEF)具有相關(guān)性[12],且與心血管及腫瘤的死亡率也呈正相關(guān)[13]。這些結(jié)果提示pFM及pFP具有較好的臨床應(yīng)用價值。
目前,IR及2型糖尿病已經(jīng)成為全球廣泛流行的疾病之一,而肥胖及相關(guān)脂肪組織的異常堆積是導(dǎo)致上述疾病的主要影響因素[6,18,21-22]。肥胖狀況下的脂肪組織增加及其引起的巨噬細胞浸潤可導(dǎo)致促炎細胞因子如腫瘤壞死因子α(TNF-α)、白介素6(IL-6)和白介素1β(IL-1β)等分泌增多,并可導(dǎo)致游離脂肪酸(free fatty acid,F(xiàn)FA)的異常釋放[2,23-25]。上述脂肪組織堆積相關(guān)的炎性因子改變最終可影響糖代謝異常,進而導(dǎo)致IR及糖尿病等;因此,代表人體脂肪的pFM及pFP指標可區(qū)分IR,并與IR密切相關(guān)。但是,需要注意不同種族的脂肪分布存在差異[15],如加拿大的一項研究比較了其原著住民、中國人、歐洲人、南亞人不同種族人群內(nèi)臟脂肪堆積特點,發(fā)現(xiàn)當全身脂肪含量>9.1 kg時,中國人內(nèi)臟的脂肪分布比例比歐洲人明顯增加(P=0.008)[25-26]。本研究探討的指標pFM及pFP來自歐美人群,因此,雖然本研究提示pFM及pFP可在中國人群中預(yù)測IR,但相關(guān)指標的系數(shù)是否需要在我國人群中進行校準,尚需進一步研究。
本研究也具有一定局限性:(1)本研究中IR未采用胰島素鉗夾技術(shù)進行確認,雖然該技術(shù)被認為是經(jīng)典的方法[27],但測量程序復(fù)雜,且經(jīng)濟成本高,在流行病學(xué)調(diào)查中并不適用。因此,本研究通過HOMAIR進行評估,該方法更加方便且經(jīng)濟、有效。(2)基于HOMA-IR確認的IR,在不同研究中定義不同,HOMA-IR切點既往曾采用基于第50百分位、第75百分位與第90百分位,以及最高五分之一位或三分之一的下界等[28]。在本研究中,高于第80百分位定義為IR(HOMA-IR切點為≥1.66);定義切點雖較武斷,但具有臨床操作性[6,17]。(3)本研究是基于成都市成華區(qū)中老年人群,研究人群樣本量相對較小、具有一定局限性,是否可外延到其他地區(qū)及其他人群,需擴大樣本量進一步研究驗證。另外,本研究也未在不同種族中進行對比研究。
本研究顯示在成都地區(qū)中老年非糖尿病自然人群中,pFM及pFP與IR獨立相關(guān),并可有效地識別IR。IR作為2型糖尿病發(fā)生、發(fā)展的必然病理生理過程,未來的研究是否可在中國人群中運用pFM及pFP預(yù)測2型糖尿病,尚待進一步研究。
作者貢獻:阮海燕負責(zé)數(shù)據(jù)清洗和統(tǒng)計學(xué)分析、繪制圖表及論文起草;李麗英、鄭翼負責(zé)試驗調(diào)查對象的選取、樣本的采集、指標化驗與檢測等核查;陳曉平提出研究思路,設(shè)計研究方案,提出研究命題;何森參與并負責(zé)研究所有過程,負責(zé)論文最終版本修訂,對論文負責(zé)。
本文無利益沖突。