生物电阻抗测定的内脏脂肪面积与河南人群代谢综合征的关系

秦 迁，陈静锋，闫 肃，杨 阳，王守俊，丁素英

1)郑州大学第一附属医院健康管理中心 郑州 450052 2)郑州大学公共卫生学院流行病学教研室 郑州 450001 3)郑州大学第一附属医院内分泌与代谢病科 郑州 450052

随着人民生活水平的提高和生活方式的改变，代谢综合征(metabolic syndrome，MS)的发病率显著升高，流行病学调查[1]数据显示，我国成年人MS患病率为33.9%。MS与2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus，T2DM)和心血管疾病发病风险相关[2]，严重威胁公众健康，因此需对MS风险因素进行早期干预。研究[3]表明内脏脂肪面积(visceral fat area，VFA)是代谢性疾病和心血管疾病的风险标志。但采用定量CT(quantify computed tomography，QCT)测定VFA存在耗费医疗资源、费用昂贵等缺点，而用生物电阻抗(bioelectrical impedance analysis，BIA)测定VFA简便易行且无辐射，相关研究[4]表明 BIA与QCT测定的VFA结果高度相关。我国一项研究[5]采用BIA测定VFA，用其预测T2DM患者MS的最佳切点值为84.7 cm2(男)和81.1 cm2(女)。本文采用BIA法测定河南地区人群VFA，分析VFA和MS的关系并明确切点值，从而为河南地区MS及其心脑血管并发症的健康管理及临床应用提供依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象回顾性选取2018年1月至2019年12月于郑州大学第一附属医院健康管理中心行低剂量CT肺癌筛查联合QCT检查的体检人群，此研究人群为“中国健康QCT大数据项目”的一部分。纳入标准：20周岁以上的受检者。排除标准：①孕妇、哺乳期及近期备孕者。②上腹部有金属植入物者。③甲状腺功能亢进者。④使用糖皮质激素治疗者。该项目已在美国临床试验数据库进行注册，编码为NCT03699228。本研究经该院伦理委员会批准通过，研究对象均知情同意。

1.2 MS诊断标准参照文献[6]进行诊断。①腹型肥胖(即中心型肥胖)：腰围(waist circumference，WC)男性≥90 cm，女性≥85 cm。②高血糖：空腹血糖(fasting blood glucose，FBG)≥6.1 mmol/L或糖负荷后2 h血糖≥7.8 mmol/L和(或)已确诊为糖尿病并治疗者。③高血压：血压≥130/85 mmHg(1 mmHg=0.133 kPa)和(或)已确诊为高血压并治疗者。④甘油三酯(triglyceride，TG)≥1.70 mmol/L。⑤高密度脂蛋白-胆固醇(high density lipoprotein cholesterol，HDL-C)<1.04 mmol/L。具备以上3项或3项以上即可诊断。

1.3 实验室检查及血压的测定所有受检者禁食≥8 h，清晨采集空腹静脉血，离心后采用德国罗氏Cobas-8000全自动生化分析仪检测FBG、糖化血红蛋白(glycated hemoglobin A1c，HbA1c)、TG、总胆固醇(total cholesterol，TC)、HDL-C、低密度脂蛋白-胆固醇(low density lipoprotein cholesterol，LDL-C)、尿酸(uric acid，UA)。

1.4 血压及肥胖指标测量血压的测定采用欧姆龙血压计HBO-9021，连续测定3次，取平均值。采用超声波体重测量仪SK-X80(深圳市双佳医疗科技有限公司)测量身高及体重，测量时要求被测者去除手机、钥匙等，轻便着装，并脱去鞋帽，测量两次取平均值。测量WC时，使用无弹力皮尺，要求被测者身体直立，双脚并拢，双臂自然下垂，测量时平缓呼吸，将皮尺刻度下缘置于距肚脐上缘1 cm处水平环绕1周。BMI=体重/身高2(kg/m2)。

1.5 VFA的测定受检者检查前禁食4 h，2 h内禁止进行剧烈运动或洗澡，并排空小便。通过BIA技术使用人体成分检测仪InBody770(韩国殷巴迪公司)测量VFA，按照说明书操作。

1.6 统计学处理采用SPSS 25.0和R 4.0.2进行数据分析。MS和非MS组间性别构成的比较采用χ2检验；年龄、BMI、WC、收缩压(SBP)、舒张压(DBP)、TC、TG、HDL-C、LDL-C、FBG、HbA1c、UA及VFA的比较采用两独立样本t检验。采用Logistic回归模型(向前逐步法)筛选MS的影响因素。检验水准α=0.05。

2 结果

2.1 研究对象基线特征比较本研究纳入受试者554人，年龄30～80岁；男246人，女308人；MS 168人。MS组的年龄、BMI、VFA、WC、SBP、DBP、TG、FBG、HbA1c、UA均高于非MS，HDL-C低于非MS组，见表1。

2.2 MS影响因素的Logistic回归分析以是否患有MS为因变量，将VFA、年龄、性别、WC、BMI、HbA1c、TC、LDL-C、UA纳入Logistic回归模型(参考文献[6]赋值，见表2)，进行Logistic回归分析，结果显示VFA升高是MS的危险因素(表3)。

表2 变量赋值表

2.3 VFA预测MS的切点值男性预测MS的AUC(95%CI)、特异度、敏感度及约登指数分别为0.755(0.696～0.814)、0.503、0.960和0.463，女性上述指标分别为0.828(0.777～0.880)、0.736、0.899和0.635。男性和女性预测MS的VFA切点值分别为100.4、92.3 cm2，见图1。

图1 男性和女性VFA预测MS的ROC曲线

3 讨论

研究[7]结果显示：MS的发病年龄倾向年轻化。<40岁的人群是发生MS的高风险人群，早期评估MS的风险因素对MS的健康管理至关重要。本研究结果显示，MS组患者的肥胖指标(WC、BMI、VFA)均高于非MS组，Logistic回归分析发现VFA升高是MS的危险因素。由此可见，脂肪的分布，尤其是内脏脂肪堆积对健康的危害最大，这与以往研究[8]结果一致。由此可见VFA升高是导致MS的危险因素，内脏脂肪被认为是另一内分泌器官，可触发MS的破坏性级联致病机制[9-11]：潜在的胰岛素抵抗、脂质紊乱、氧化应激反应等从而导致代谢紊乱。

基于以上，作者认为VFA可以更精确反映脂肪组织功能障碍，是MS的危险因素。因此，简便而准确地测定VFA在初级卫生保健工作中至关重要。本文通过BIA法测定的VFA来研究预测MS的诊断切点。ROC曲线显示预测男性和女性MS的VFA切点值分别为100.4、92.3 cm2，该结果略低于韩国一项研究[12]结果，这可能是由于该研究采用QCT检测。我国也有相关类似研究[13]，预测MS的最佳VFA切点为男性82.10 cm2、女性78.57 cm2，但入组多为2种及以上组分，并不完全符合MS的定义。本文研究对象为河南省近2 a 健康体检人群，应建立统一的风险切点，以利于初级卫生保健工作早期发现MS的高危人群，从而降低MS的患病率。

本研究尚存在不足：样本量偏少，缺乏多中心大数据支持及VFA与MS发生机制的研究；缺乏对MS远期心脑血管并发症的随访。未来将基于多中心大数据研究建立统一的VFA预测MS的风险切点，更好地实现MS的早期预防管理；同时完善对MS的远期随访。