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男性非贫血性小红细胞增多症与心血管疾病危险因素相关性分析及对策

2021-08-19王玉红张敏郁王莉娜程霞夏喻孙明武云涛

中国循证心血管医学杂志 2021年8期
关键词:代谢性高血脂高尿酸

王玉红,张敏郁,王莉娜,程霞,夏喻,孙明,武云涛

小红细胞是指平均红细胞体积<80 fL的一类红细胞,临床上一般将此数据与红细胞、血红蛋白及红细胞体积分布宽度一并用于贫血的诊断[1]。在日常急诊工作中发现,有一部分男性患者血常规检查血红蛋白量在130~180 g/L间,而平均红细胞体积<80 fL,甚至更小,红细胞数量异常增高,红细胞体积分布宽度增大,呈现非贫血性小红细胞增多现象。对这类人群的血生化检验及临床检查的相关数据进行对比分析,发现非贫血性小红细胞增多症患者中患高血压、高血脂、糖尿病等慢性代谢性疾病以及心血管疾病发病率较高。本文旨在探讨心血管疾病是否是造成非贫血性小红细胞增多症的主要原因,从而建立行之有效的健康管理对策,对心血管疾病患者的治疗、保健、康复将有其重要意义。

1 资料与方法

1.1 研究对象随机选取2019年1月至2019年12月间,于解放军总医院第七医学中心急诊科就诊的男性患者1280例,将符合研究标准、血常规检测平均红细胞体积<80 fL,血红蛋白含量在130~180 g/L、红细胞>5.5×1012/L显示小红细胞而不贫血者136例,年龄28~62(35.93±5.37)岁。根据《全国临床检验操作规范》正常值参考标准,定义为非贫血性小红细胞增多症,为研究组。根据临床经验丰富医师结合患者以往病史及B超、CT、心电图、血常规、血生化检验结果等相关检查,统计其中高血脂、高血糖、高血压、高尿酸血症人群发病率构成比一并纳入分析。选取血常规检测平均红细胞体积在80~100 fL间者160例,年龄26~66(36.01±7.98)岁,设为对照组。

1.2 方法

1.2.1 检测项目对两组人员的年龄、身高、体重、体质指数(BMI),血压(BP):收缩压(SBP)、舒张压(DBP)进行检查。同时检测两组血常规:红细胞(RBC)、血红蛋白(Hb)、平均红细胞体积(MCV)、平均红细胞血红蛋白含量(MCH)、平均红细胞血红蛋白浓度(MCHC)、红细胞体积分布宽度(RDW-CV)。血生化:血糖(FPG)、总胆固醇(TC)、三酰甘油(TG)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、血尿酸(UA)。

1.2.2 检测仪器血常规运用日本sysmex公司生产的XE-2100全自动血细胞分析仪及北京瑞博赛工贸有限公司提供的原装进口配套试剂。血生化运用日本日立HITACHI7600全自动生化分析仪及北京康天益成生物科技公司提供的原装进口配套试剂。

1.2.3 检测方法测量受试者就诊当日身高、体重、体质指数、血压。嘱受试者禁食8~12 h后,抽取静脉血2 ml置于含EDTA-K2抗凝剂的血常规管内。抽取静脉血3 ml,置于含分离胶的血生化管内,3000 r/min离心10 min,析出血清,全部标本需在采集后4 h内检测完毕。

1.2.4 判断标准代谢综合征是人体蛋白质、脂肪、碳水化合物等物质发生代谢性紊乱的一组复杂综合症[2]。临床表现有肥胖、高血糖、高血压、高甘油三酯及低高密度脂蛋白血症。根据《全国临床检验操作规范》: 成年男性Hb<130 g/L为贫血; FPG>7.0 mmol/L为高血糖;男性UA>420 μmol/L为高尿酸血症; 根据《中国成人血脂异常防治指南》,血脂中任意一项增高即为血脂异常; 按照《中国成人超重和肥胖预防与控制指南》,BMI≥28 kg/m2为超BMI; 根据《中国高血压防治指南》,BP平均值高于140/90 mmHg(1 mmHg=0.133kPa)判断为高血压。

1.3 统计学处理所有数据均采用SPSS 21.0统计学软件分析。计量资料采用均数±标准差()表示,两组间均数比较采用t检验,计数资料采用例数(构成比)表示,组间比较采用χ2检验或Fisher精确检验。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组患者资料比较1280例就诊者中,男性非贫血性小红细胞增多症136例,构成比10.6%。两组人员超BMI、高血脂、高血压、糖尿病、高尿酸血症等代谢综合征数值差异显著,P<0.01,年龄差异无统计学意义(P>0.01),表1。

表1 两组患者研究资料基本情况

2.2 两组检验结果分析研究组的RBC、RDW-CV数值显著高于对照组,而MCV、MCH、MCHC则显著低于对照组(P<0.01)。研究组FPG、TG、LDL-C、UA数值显著高于对照组,而HDL-C明显低于对照组,差异具有统计学意义(P<0.01),表2。

表2 两组检验结果比较

2.3 代谢综合征不同年龄组构成研究组136例男性非贫血性小红细胞增多症者中,血脂、高血压、糖尿病、高尿酸血症等慢性代谢性疾病者104例。其中21~30岁16例(15.4%),31~40岁39例(37.5%),41~50岁30例(28.8%),51~60岁11例(10.6%),60岁以上者8例(7.7%)。根据各年龄段患慢性代谢性疾病构成比发现,31~40岁和41~50岁两个年龄段的中青年男性非贫血性小红细胞增多症者发病率较其他年龄段明显增高。

3 讨论

本研究显示1280例就诊者中,男性非贫血性小红细胞增多症136例,检出率10.6%。红细胞相关参数比较,研究组MCV、MCH、MCHC明显低于对照组、RBC、RDW数值显著高于对照组(P<0.01)。血液生化检测,研究组FPG、TG、LDL-C数值显著高于对照组、HDL-C明显低于对照组(P<0.01)。其中高血脂、高血压、糖尿病、高尿酸血症等代谢性疾病发病率显著高于其他疾病,证实男性非贫血性小红细胞增多症是超体质指数、高血压、高血脂、糖尿病等危险因素导致的慢性代谢性疾病在红细胞上的体现。心血管疾病与肥胖等慢性代谢性疾病的发生、发展密切相关,超BMI、高血压、高血脂、糖尿病、高尿酸血症等慢性代谢性疾病都存在不同程度的微循环障碍,可能导致血管慢性炎症的发生[3],多种炎性因子可诱导产生全身低水平慢性持续性炎症状态。TG的过渡积累,促使脂肪组织不断扩增,导致炎性因子的分泌量增多,营养物质和能量过剩都是促发机体产生一种低度慢性炎症的重要原因[4]。代谢性炎症属于免疫异常,持续长期存在,会造成肾脏、血管等相应器官的损害。因炎症通路的激活损伤了血管内皮细胞,使血管内膜纤维组织和弹力纤维增生、管腔变窄、机体缺氧,致使RBC出现代偿性增高[5]。136例男性非贫血性小红细胞增多症患者中,31~50岁年龄段的中青年发病率较其他年龄段显著增高。考虑与男性抽烟、饮酒等不良生活方式有关,该年龄段的青壮年男性工作、生活压力大,饮食、睡眠不规律,忽视日常锻炼、健康保健意识薄弱等诸多因素,均增加了罹患糖尿病、高血压、高血脂、高尿酸血症等各种慢性代谢性疾病的几率[6]。

近年来,机体缺氧造成红细胞损伤及影响MCV、RDW的变化,引起了医学界的高度重视。血脂增高可造成红细胞变形能力下降刚性增强,血液在通过毛细血管时遇阻导致微循环障碍使机体缺氧[7]。研究证实[8]红细胞受损可使红细胞膜上磷脂的结构和成分发生改变并消耗血红蛋白,导致MCV和形态的变化。有学者提出[9],RDW增大而不贫血与心血管疾病的发生率和死亡率呈正相关,认为在心血管疾病患者中,RDW水平增加,可独立预测严重心血管不良事件的发生。与心血管疾病患者诊断和预后的常规生化标志物相比,具有确定的临床和实践优势,是诊断心血管疾病及预测预后的重要指标[10],可能反映了这些疾病相同的病理过程即血管的慢性炎症。作为动脉粥样硬化的一种表现形式,心血管疾病存在广泛的血管病变,病变过程中会对红细胞造成挤压和破坏,导致其体积变化、大小不一,表现为RDW增高[11]。男性非贫血性小红细胞增多症者的红细胞异常增高,与红细胞生成时受到了炎性因子浓度、氧化应激、低营养状态及血脂异常的影响有关。这些病理改变导致心血管疾病患者血中去甲肾上腺素、血管紧张素等升高,发生肾脏缺血症状,从而使红细胞生成素生成,刺激红细胞增殖[12]。有学者认为,在排除其他疾病因素后,RDW对于急、慢性心血管疾病的诊断具有辅助作用。其升高与心血管疾病的严重程度及预后密切相关,可作为冠心病、房颤、心力衰竭、心肌梗死等心血管疾病的预测指标。

随着人们物质水平的提高,生活方式的改变、劳动强度的降低及缺乏规律性运动,均造成超BMI(肥胖)及慢性代谢性疾病发生的重要因素。超BMI、糖尿病、高血压、高血脂、高尿酸血症是诱发心血管疾病的主要危险因子,致使心血管疾病患者逐年上升和年轻化趋势,严重威胁着人们生命。对心血管疾病患者和健康人群的管理应从BMI开始,适当控制体重,改善不健康的饮食结构,合理膳食。超重(肥胖症)是能量的失衡,核心是营养管理,肥胖症患者的饮食管理主要是热量限制和营养构成的改善。推荐低热量高蛋白食物,提倡持之以恒的运动锻炼,配合营养管理才能够让体重达到一个理想效果。坚持定期体检,及时了解自身健康状况,是预防高血脂、高血压、糖尿病、心、脑血管梗死等慢性疾病发生的、必要的积极手段。

综上所述,尽管目前男性非贫血性小红细胞增多症与心血管疾病间关联性的机制并未确定,但通过对此类人群相关数据调查分析,结合RBC、MCV、MCH、MCHC、RDW-CV的变化,证明超BMI和糖尿病、高血压、高血脂、高尿酸血症是造成男性非贫血性小红细胞增多症的病因之一。诊疗中应关注这类患者有无潜在心血管疾病的存在。MCV、RDW不仅适用于各种贫血性疾病的鉴别诊断,对进一步研究男性非贫血性小红细胞增多症在心血管疾病机制中的作用具有一定参考意义。尤其是对于疾病的诊断、治疗可对临床提供有价值的信息。本研究样本收集局限于急诊患者,存在一定的数据纳入偏差,无法全面充分的分析,还需多中心、大数据、随机对照研究,进一步明确结论。

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