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视网膜中央动脉直径及动静脉直径比值和动脉硬化之间的关系

2019-11-12徐一丹吴寿岭孙丽霞

国际眼科杂志 2019年11期
关键词:降脂药赋值视网膜

高 阳,徐一丹,吴寿岭,孙丽霞

0引言

视网膜血管是全身可用无创方法直接观察到的血管之一[1],而视网膜血管数字化评估是一种简便、快速、非侵入性地量化评价视网膜血管的有效方法[2],其测量指标包括视网膜中央动脉直径(central retinal artery equivalent,CRAE)、视网膜中央静脉直径(central retinal vein equivalent,CRVE)和视网膜动静脉直径比值(arteriole-to-venule ratio, AVR)。CRAE狭窄程度可预测高血压[3]、糖尿病[4]、冠心病[5]的发生率,而CRAE增宽可预测脑卒中的发生率[6]。目前研究发现视网膜血管直径对动脉硬化的影响可能与年龄有关,在少年和中年人群中,CRAE和AVR与臂踝脉搏波传导速度(brachial ankle pulse wave velocity,baPWV)呈负相关[3,7-9]。

baPWV已成为评估动脉硬化的金标准[10],测量方法简便,重复性好,它的增加是心血管疾病发病率和总死亡率的独立危险预测因素[11-12]。开滦研究(注册号:ChiCTR-TNC-11001489)是一个以功能社区人群为基础的心血管疾病危险因素的调查及干预研究,部分人群于2010/2018年进行了baPWV检测,为我们分析不同年龄人群视网膜血管直径与动脉硬化关系的研究提供了机会。

1对象和方法

1.1对象开滦研究起自2006年,此后每2a由开滦医院所属11家医院负责对开滦集团在职及退休人员进行健康体检[13],目前共完成了6次健康体检,自2010年开始对部分员工进行了baPWV检测,并于2014年对部分员工进行了眼底彩色照相检测。入选标准:(1)参加2014年baPWV检测、眼底彩色照相检测且参加了同期健康体检的开滦集团职工;(2)baPWV资料完整者;(3)患者能够配合散瞳眼底照相并获得清晰的图像;(4)同意参加本研究并签署知情同意书者。排除标准:(1)有外周血管疾病者;(2)眼眶占位性病变、眼缺血综合征、高度近视视网膜病变等;(3)身体有严重残疾、不能自立行走接受检查者;(4)不同意参加本研究者。本研究遵照《赫尔辛基宣言》,并通过开滦总医院伦理委员会批准。

1.2方法资料收集流行病学调查内容、人体测量学指标、生化指标检测见本课题组已发表的文献[14]。 baPWV测定:于体检当日上午7∶00~9∶00,采用网络化动脉硬化检测装置采集baPWV数值。通过网络连接,直接读取数据。检查室室温保持在22℃~25℃,测量前嘱观察对象不吸烟,休息5min以上,录入观察对象性别、年龄、身高、体质量,嘱其穿薄衣,检测开始时观察对象保持安静,去枕平卧,双手手心向上置于身体两侧,将四肢血压袖带缚于上臂及下肢踝部,上臂袖带气囊标志处对准肱动脉,袖带下缘距肘窝横纹2~3cm,下肢袖带气囊标志位于下肢内侧,袖带下缘距内踝1~2cm,心音采集装置放于受检者心前区,左右腕部夹好心电采集装置,对每位观察对象重复测量两次,取第二次数据为最后结果。本研究取左、右两侧baPWV中的较大值进行分析。视网膜血管定量数据采集及软件分析:观察对象用复方托吡卡胺散瞳30min后,由经验丰富的眼科技师拍摄以双眼视盘和黄斑为中心的45°彩色数码相片,并由两名受专业培训的眼科医师均取每位观察对象右眼眼底相片进行双盲分析。采用计算机辅助软件(WI)在距视盘边缘0.5~1D范围内测量血管直径,以改良Knudtson-Parr-Hubbard公式[15]为依据求出CRAE和AVR。

统计学分析:健康体检数据均由各医院经统一培训的专人录入,通过网络上传至开滦总医院计算机室服务器,形成oracle10.2数据库,采用SPSS 13.0统计软件进行分析。呈正态分布的计量资料用均数±标准差表示,组间比较采用方差分析,并进行方差齐性检验,若方差齐性(P>0.05) 两两比较采用 LSD-t法;计数资料以百分比(%)表示,组间比较用χ2检验。三组间卡方检验,如有差异进一步行两两卡方检验,以P<0.0167为差异有统计学意义。我们根据世界卫生组织的年龄划分标准将研究对象分为3组:18~44岁组、45~59岁组和≥60岁组,采用多元线性回归分析总人群和不同年龄组人群CRAE和AVR与baPWV的关联;采用多因素Logistic回归分别分析总人群和不同年龄组人群CRAE对动脉硬化(baPWV≥14.00m/s)的影响。P<0.05(双侧检验)为差异有统计学意义。敏感性分析:为排除服用降脂药对研究结果造成的影响,我们除外服用降脂药人群重复进行多元线性回归和多因素Logistic回归分析,以双侧P<0.05为差异有统计学意义。

2结果

同时完成2014年健康体检、baPWV检测及眼底彩色照相检测者为3447例,因图像模糊或软件识别血管错误而无法测量剔除26例,排除baPWV值缺失者136例,最终纳入统计分析的为3285例。

2.1观察对象的一般情况在3285例纳入统计分析的观察对象中,平均年龄为56.33±10.18岁,男1562例(47.50%)。随着年龄的增长,CRAE和AVR水平下降,SBP、空腹血糖(FBG)和baPWV水平均升高,见表1。

2.2不同年龄组视网膜血管直径的分布情况非动脉硬化人群共有1043例,其中18~44岁组、45~59岁组和≥60岁组分别为107例、851例和85例;动脉硬化人群共有2242例,其中18~44岁组、45~59岁组和≥60岁组分别为52例、1312例和878例。 CRAE和AVR随着年龄的增加而减小。在非动脉硬化人群中,18~44岁组、45~59岁组和≥60岁组的CRAE和AVR比较差异均有统计学意义(P<0.01);在动脉硬化人群中,18~44岁组、45~59岁组和≥60岁组的CRAE和AVR比较差异均有统计学意义(均P<0.01);且同一年龄组内动脉硬化人群的CRAE和AVR低于非动脉硬化人群的CRAE和AVR(表2)。

2.3影响baPWV的多元线性回归分析影响baPWV的多元线性回归分析结果显示:在总人群中,CRAE和AVR均与baPWV呈负线性相关,CRAE和AVR每增加1单位,baPWV分别减小0.01和2.71m/s(表3)。在45~59岁组和≥60岁组人群中CRAE和AVR与baPWV均呈负线性相关,CRAE和AVR每增加1单位,baPWV分别减小0.01、0.02、1.99和5.58m/s(表4)。

2.4影响baPWV的多因素Logistic回归分析影响baPWV的多因素Logistic回归分析结果显示:在总人群中,CRAE每增加1μm,发生动脉硬化的风险减小,其OR值(95%CI)为0.99(0.98~0.99)(表5)。在45~59岁和≥60岁人群中,CRAE每增加1μm,发生动脉硬化的风险均减小,其OR值(95%CI)分别为0.99(0.98~0.99)和0.98(0.97~0.99)(表6)。

2.5敏感性分析为了排除服用降脂药对结果的影响,我们除外服用降脂药人群重复进行多元线性回归分析,校正了年龄、性别等混杂因素后,结果显示:在总人群中,CRAE和AVR均与baPWV呈负线性相关,CRAE和AVR每增加1单位,baPWV分别减小0.01和2.99m/s。在45~59岁和≥60岁人群中CRAE和AVR与baPWV均呈负线性相关,CRAE和AVR每增加1单位,baPWV分别减小0.01、0.20、2.39和5.61m/s。我们除外服用降脂药人群89例,重复进行多因素Logistic回归分析,校正了年龄、性别等混杂因素后,结果显示:在总人群中,CRAE每增加1μm,发生动脉硬化的风险减小,其OR值(95%CI)为0.99(0.98~0.99)。在45~59岁和≥60岁人群中,CRAE每增加1μm,发生动脉硬化的风险均减小,其OR值(95%CI)分别为0.99(0.98~0.99)和0.98(0.97~0.99),与之前统计结果基本一致。

表1 观察对象的基线资料表

组别例数年龄( x±s,岁)男性(例,%)CRAE( x±s,μm)AVR( x±s)BMI( x±s,kg/m2)18~44岁15942.90±1.3869(43.40)183.18±22.650.64±0.0824.92±3.3445~59岁216351.44±4.59a992(45.90)176.63±22.92a0.62±0.09a24.95±3.12≥60岁96369.52±6.96a,c501(52.00)e167.07±26.29a,c0.61±0.09a,c25.03±3.35χ2/F4401.255.678.329.340.21P<0.0010.040<0.001<0.0010.815组别例数SBP( x±s,mmHg)DBP( x±s,mmHg)HR( x±s,次/min)FBG( x±s,mmol/L)TC( x±s,mmol/L)18~44岁159120.95±14.7680.52±13.8972.87±11.235.14±0.724.79±0.8245~59岁2163125.63±17.09a82.60±11.7973.75±9.515.58±1.50a5.19±1.77a≥60岁963139.97±20.07a,c83.35±11.0974.02±10.42c6.15±2.04a,c5.32±1.07χ2/F226.524.233.9237.856.31P<0.0010.5070.020<0.0010.002组别例数LDL-C( x±s,mmol/L)HDL-C( x±s,mmol/L)baPWV( x±s,m/s)饮酒(例,%)吸烟(例,%)18~44岁1592.26±0.711.52±0.9813.16±1.9934(21.40)34(21.40)45~59岁21632.52±1.191.43±0.46a14.29±2.74a511(23.60)539(24.90)≥60岁9632.63±1.221.40±0.4118.19±4.09a,c166(17.20)e183(19.00)e χ2/F6.184.58546.111.361.18P0.1200.010<0.0010.0010.001组别例数服降压药物(例,%)服降糖药物(例,%)服降脂药物(例,%)18~44岁1599(5.70)2(1.30)2(1.30)45~59岁2163230(10.60)77(3.60)43(2.01)≥60岁963177(18.40)e68(7.10)e44(4.60) χ2/F31.467.490.12P<0.001<0.0010.827

注:CRAE:视网膜中央动脉直径;AVR:视网膜动静脉直径比值;SBP:收缩压;DBP:舒张压;HR:心率;BMI:体质量指数;FBG:空腹血糖;TC:总胆固醇;LDL-C:低密度脂蛋白胆固醇;HDL-C:高密度脂蛋白胆固醇;baPWV:臂踝动脉脉搏波传导速度。aP<0.05vs18~44岁;cP<0.05vs45~59岁;eP<0.0167vs45~59岁。

变量组别例数非动脉硬化人群(1043例)动脉硬化人群(2242例)总人群(3285例)CRAE(μm)18~44岁159186.46±21.22175.81±24.22183.18±22.6545~59岁2163180.12±22.59a172.65±22.66a176.63±22.92a≥60岁963176.84±22.68a,c165.79±26.48a,c167.07±26.29a,cF5.4819.768.32P<0.010.01<0.01AVR18~44岁1590.66±0.080.62±0.090.64±0.0845~59岁21630.63±0.08a0.61±0.09a0.62±0.09a≥60岁9630.62±0.08a,c0.60±0.09a,c0.61±0.09a,cF3.780.039.34P<0.01<0.01<0.01

注:CRAE:视网膜中央动脉直径;AVR:视网膜动静脉直径比值。aP<0.05vs同变量18~44岁;cP<0.05vs同变量45~59岁。

3讨论

我们的研究发现无论是非动脉硬化人群还是动脉硬化人群,CRAE和AVR随着年龄的增加而减小,且同一年龄组内动脉硬化人群的CRAE和AVR低于非动脉硬化人群,这说明视网膜血管直径减小存在于人体生理衰老过程中,动脉硬化加速了其发展进程。

表3 视网膜血管直径影响baPWV的多元线性回归分析(enter法)

变量βSE标准化βtPCRAE-0.010.02-0.93-6.04<0.01年龄(+5岁)0.750.030.4024.38<0.01性别0.330.130.053.190.01HR0.050.010.138.64<0.01SBP0.050.010.2815.99<0.01FBG0.220.030.116.98<0.01AVR-2.710.57-0.07-4.75<0.01年龄(+5岁)0.760.030.4124.84<0.01性别0.350.100.053.350.01HR0.050.010.138.66<0.01SBP0.050.010.2916.38<0.01FBG0.220.030.116.95<0.01

注:分别以CRAE和AVR为自变量,以baPWV为因变量,校正了年龄、性别(女性赋值为1,男性赋值为2)、BMI、HR、SBP、DBP、FBG、TC、HDL-C、LDL-C、吸烟、饮酒等;CRAE决定系数R2=0.45;AVR决定系数R2=0.45。年龄(+5岁)是将年龄除以5后带入模型中进行分析,以5岁为一个年龄跨度进行分析所得。

表4 不同年龄组CRAE影响baPWV的线性回归分析(enter法)

分组变量βSE标准化βtP18~44岁性别1.200.320.293.75<0.01HR0.050.010.263.42<0.01SBP0.050.010.404.95<0.0145~59岁CRAE-0.010.01-0.09-4.26<0.01AVR-1.990.60-0.07-3.31<0.01年龄(+5岁)0.550.060.199.21<0.01性别0.550.110.105.01<0.01HR0.040.010.146.77<0.01SBP0.050.010.3214.62<0.01FBG0.240.040.136.49<0.01≥60岁CRAE-0.020.01-0.14-4.31<0.01AVR-5.581.40-0.13-4.01<0.01年龄(+5岁)1.210.110.3911.50<0.01性别0.550.260.072.150.03HR0.060.010.154.62<0.01SBP0.060.010.296.53<0.01FBG0.220.060.123.56<0.01

注:以baPWV为因变量,以CRAE为自变量,校正了年龄、性别(女性赋值为1,男性赋值为2)、BMI、HR、SBP、DBP、FBG、TC、HDL-C、LDL-C、吸烟、饮酒等。年龄(+5岁)是将年龄除以5后带入模型中进行分析,以5岁为一个年龄跨度进行分析所得。

我们的研究发现,在45~59岁和≥60岁人群中,CRAE和AVR均与baPWV呈负线性相关,CRAE和AVR每增加1单位,baPWV分别减小0.01、0.02、1.99和5.58m/s,而在18~44岁中无明显相关性,我们的结果与Köchli等[7]和Triantafyllou等[9]的研究结论不同,他们研究发现在青年人群中,CRAE和AVR均与baPWV呈负相关,而在中老年人群中,cfPWV与CRAE呈负相关,但未发现cfPWV与AVR之间有统计学意义。但我们的结果与Kyoko等[3]和García-Ortiz等[8]的研究结果类似,他们的研究发现CRAE和AVR与baPWV呈负相关,尤其是在中年人群中。另外,我们的研究还发现≥60岁CRAE和AVR与baPWV的相关性最强,45~59岁次之,而在18~44岁人群中这种相关性消失,这可能是因为随着年龄的增加,影响baPWV的其他危险因素也会增加,动脉硬化的情况也随之加重,而观察视网膜血管直径是评估全身微血管结构和功能的一个全新视角[16-18]。

表5 影响baPWV的多因素Logistic回归分析

变量BSEWaldPOR95%CICRAE-0.010.0213.08<0.010.990.98~0.99年龄(+5岁)0.530.04211.88<0.011.711.59~1.83性别0.290.176.200.011.331.06~1.67HR0.040.0140.14<0.011.041.02~1.05SBP0.050.01170.51<0.011.051.04~1.06FBG0.260.0435.17<0.011.301.19~1.41饮酒0.270.134.310.041.311.02~1.70

注:以CRAE为自变量,baPWV(baPWV<14.00m/s赋值为1,baPWV≥14.00m/s赋值为2)为因变量,校正了年龄、性别(女性赋值为1,男性赋值为1)、BMI、HR、SBP、DBP、FBG、TC、HDL-C、LDL-C、吸烟、饮酒等。年龄(+5岁)是将年龄除以5后带入模型中进行分析,以5岁为一个年龄跨度进行分析所得。

校正其他混杂因素后,在45~59岁和≥60岁人群中,CRAE每增加1个单位,发生动脉硬化的风险均减小,其OR值(95%CI)分别为0.99(0.98~0.99)和0.98(0.97~0.99),说明在不同年龄组中,CRAE增加是动脉硬化发生的保护因素。另外,我们的研究还发现在45~59岁中,CRAE每增加1个单位,动脉硬化的发生风险降低0.99倍,而在年龄≥60岁人群中,其风险降低0.98倍,这提示CRAE减小的青年人可能比老年人发生动脉硬化的风险更大。年龄依赖性关联的一个合理的原因可能是与年龄相关的CRAE和动脉硬化变化的差异,也就是说,CRAE的减小更有可能发生在较小的年龄,而动脉硬化的增加主要发生在年龄较大的观察者[3]。

我们在研究中带入心脑血管因素行多因素分析发现,CRAE、年龄、性别、HR、SBP、FBG和饮酒与动脉硬化关系亦有统计学意义,这与既往研究大致相同[8]。我们将年龄进一步分层发现,在≥60岁人群中,年龄比HR、SBP和FBG能够更好地解释动脉硬化的发生相关,其中,年龄与SBP是目前国内外研究影响baPWV比较确定的因素,Park等[19]研究发现HR的增加与baPWV增加呈正相关。

敏感性分析发现在排除服用降脂药人群后,重复进行多元线性回归分析后发现,在不同年龄组,CRAE和AVR对baWPV的影响增加,说明降脂药能够降低CRAE和AVR减小致动脉硬化的作用。而在重复进行多因素Logistic回归分析后发现,在不同年龄组,CRAE对baPWV影响的OR值未发生明显变化,这可能是因为服用降脂药物的人群过少,仅占总人群的2.70%,排除服用降脂药物后CRAE对baPWV其影响并未发生显著改变。

近年来,部分临床研究表明视网膜血管直径的改变与动脉硬化的发生相关联[9, 20-21],但联系二者的原因较为复杂。首先,微循环障碍会导致大血管结构和功能障碍,并降低其弹性[22];其次,微血管损伤引起的外周阻力增加可能是平均动脉血压升高的原因,这反而又促进了大动脉硬化的增加[23];最后,小动脉或微动脉结构及血流速度变化会影响大动脉的功能[24],大中动脉粥样硬化能导致小动脉获得搏动指数较高的血流而致其受损[25],二者相互作用,促进动脉硬化过程的进展。

表6 不同年龄组人群影响baPWV的多因素Logistic回归分析

分组变量BSEWaldPOR95%CI18~44岁性别1.300.584.980.033.651.17~11.39DBP0.090.0311.88<0.011.101.04~1.1745~59岁CRAE-0.010.039.58<0.010.990.98~0.99年龄(+5岁)0.530.0669.69<0.011.691.49~1.92性别0.470.1117.19<0.011.611.28~2.01HR0.040.0132.61<0.011.041.02~1.05SBP0.050.01135.88<0.011.051.04~1.06FBG0.260.0530.08<0.011.301.18`1.43≥60岁CRAE-0.010.015.490.020.980.97~0.99年龄(+5岁)0.830.1529.41<0.012.291.69~3.09HR0.030.024.240.041.031.01~1.06SBP0.040.0123.72<0.011.041.02~1.06FBG0.310.125.990.011.361.06~1.73

注:以CRAE为自变量,baPWV(baPWV<14.00m/s赋值为1,baPWV≥14.00m/s赋值为2)为因变量,校正了年龄、性别(女性赋值为1,男性赋值为2)、BMI、HR、SBP、DBP、FBG、TC、HDL-C、LDL-C、吸烟、饮酒等。年龄(+5岁)是将年龄除以5后带入模型中进行分析,以5岁为一个年龄跨度进行分析所得。

本研究的意义在于:我们的研究发现CRAE对45~59岁和≥60岁人群的baPWV均有影响,故应定期常规行眼底检查,使视网膜血管直径保持在较稳定水平,以减少亚临床动脉硬化的发生进展。而且,我们发现影响动脉硬化的因素除了年龄、视网膜血管直径外,还包括性别、HR、SBP、FBG、饮酒等因素,所以在日常生活中我们可以通过戒酒、降低血糖血脂、控制心率、除了服用他汀类等降脂药外,还应服用抗高血压药物,以减少残存风险。尽管视网膜血管直径与末梢器官损伤有着独立的联系[26],但Kumagai 等[27]报道,与CRAE主要相关的因素是血压,而且,欧洲高血压协会推荐高血压患者采取降压药物治疗的另一个重要目标是改善动脉硬化程度,强调降低PWV值和降低血压同等重要,降低PWV意味着血管壁和组织得到改善,是降压治疗的一个关键[28],因此baPWV的监测对评价高血压患者的动脉功能,进行有效干预及治疗过程的监测、预后的评估等具有重要的临床价值。

虽然我们的研究发现了在45~59岁和≥60岁人群中CRAE和baPWV呈负线性相关,也就是说CRAE减小是baPWV升高的危险因素,但是本研究存在一定的局限性:(1)没有采用动脉硬化的金标准cfPWV进行检测,但baPWV不仅与cfPWV相关性好,美国心脏协会也将其列入对动脉硬化评估的推荐标准[22]。(2)虽然发现了视网膜血管直径与baPWV存在关联,但是不能确定两者之间的因果关系。(3)未能明确视网膜血管直径与baPWV之间的机制。(4)我们的研究存在年龄组人群分布比例不均衡,18~44岁人群仅有159例,可能对研究结果有所影响。

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