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人体组分在系统性红斑狼疮患者营养评定中的应用

2022-08-25吴晨敏严青魏骐骄高飞吕心阳

江苏大学学报(医学版) 2022年5期
关键词:相位角组分水分

吴晨敏, 严青, 魏骐骄, 高飞, 吕心阳

(福建医科大学省立临床医学院 1. 风湿免疫科, 2. 临床营养科,福建 福州 350001)

系统性红斑狼疮(systemic lupus erythematosus,SLE)是一种慢性、异质性、多系统受累的自身免疫性疾病,可表现为胃肠道、骨骼肌肉及心肺肾功能损害[1],同时带来了蛋白质能量消耗、代谢异常、慢性炎症等一系列问题。SLE患者营养不良发生率高[2],营养不良直接影响治疗效果、生存质量和并发症的发生[3],因而针对SLE患者营养管理十分重要。 目前关于营养不良的概念和诊断尚存争议,2019年全球领导人营养不良倡议(global leadership initiative on malnutrition,GLIM)建议重新定义营养不良,并提出标准化诊断标准[4]。GLIM建议营养不良诊治应按照 “筛查—诊断—干预”三步走,即先进行营养风险筛查, 再按GLIM 标准进行营养不良诊断,进而采取营养干预策略。该标准在SLE患者中的应用尚无报道,此外,目前临床实践中仍多以量表、实验室检查指标和人体测量指标进行患者的营养评定,随着技术的不断发展,2016年美国胃肠病学会(American College of Gastroenterology,ACG)推荐将人体组分评定(body composition assessment)用于营养评定。人体组分评定是指采用生物电阻抗技术对人体组分进行分析[5],从而了解人体组分的变化,其能有效提高营养评定的客观性和准确性,为选择合适的营养支持方案及动态评估营养干预效果提供客观依据[6]。本研究旨在采用血液指标、人体组分及GLIM 评定标准多种方案进行营养评定,为SLE患者的营养干预提供依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象

选取2019年1月至2021年11月在福建省立医院住院诊治的120例SLE患者,其中女94例,男26例,年龄11~63岁,平均(32.9±12.7)岁。纳入标准: ① 符合美国风湿病学会(ACR)1997年SLE的分类标准[7];② 符合2012年系统性红斑狼疮国际临床协作组(SLICC)SLE的分类标准[8]。排除标准:① 存在脑血管疾病、缺血性心脏病、活动性感染性疾病;② 过去6个月有过重大创伤或手术、妊娠、其他慢性和(或)自身免疫性疾病;③ 临床资料不完整的病例。

1.2 SLE活动性的判断

详细记录患者就诊前10天内的情况,包括24项,代表9个方面:中枢神经系统损害、血管损害、肾脏损害、肌肉骨骼损害、浆膜损害、皮肤损害、免疫学异常、全身症状、血液学异常。计算SLE疾病活动指数(SLEDAI-2000)[9],轻度活动:≤6分,中度活动:7~12分,重度活动:≥13分。

1.3 营养状况的评估指标

1.3.1 临床资料和实验室指标 收集记录患者基础资料,包括性别、年龄、身高、 体重、既往病史、临床症状及体征;清晨采集静脉血,查血常规、血生化等,收集指标包括白细胞数、血红蛋白、淋巴细胞计数、血小板、血清白蛋白、三酰甘油、胆固醇、尿素氮、肌酐、血沉、C反应蛋白、补体C3、补体C4。

1.3.2 GLIM营养不良诊断的实施步骤[10]第一步,应用营养风险筛查2002(nutritional risk screening,NRS 2002)量表进行营养风险筛查。NRS 2002量表由营养状态评分(0~3分)、疾病状况评分(0~3分)和年龄评分(0~1分)三部分组成,总分0~7分,NRS 2002≥3分即表示目前存在营养风险[11-12]。第二步,营养不良诊断。有营养风险的进入第二步,要求至少同时满足一个表现型指标和一个病因学指标。表现型指标:① 非自主体重下降(过去6个月内体重下降>5%,或6个月以上体重下降>10%);② 低体重指数(BMI<18.5 kg/m2);③ 肌肉量减少(通过有效的人体成分检测技术确定肌肉量降低)。病因学指标:① 能量摄入量降低≤50%(>1周),或任何比例的能量摄入降低(>2周),或导致患者吸收不足或吸收障碍的慢性胃肠道症状;② 急性疾病、损伤,或慢性疾病相关的炎症。本研究中SLE患者均存在慢性疾病相关炎症反应,符合GLIM中的轻中度炎症反应标准。 第三步,营养不良严重程度分级。重度营养不良标准为过去6个月内体重下降>10%,或6个月以上体重下降>20%,或BMI<18.5 kg/m2伴一般情况差。

1.3.3 生物电阻抗人体组分分析 患者清晨禁食2 h以上,排空大小便,脱鞋测量身高、体重;应用生物电阻抗人体组分分析仪Inbody770(韩国Biospace公司)对SLE患者进行测定,检测项目包括BMI、骨骼肌质量指数(skeletal muscle mass index,SMI)、相位角、体脂肪量、体脂百分比、去脂体重、蛋白质量、骨骼肌量、身体细胞量、身体总水分含量、细胞外水分、细胞内水分等。

1.4 统计学方法

应用SPSS 22.0软件进行统计学分析,计量资料符合正态分布的以均数±标准差描述,非正态分布的以中位数[M(P25,P75)]描述,两组比较采用两样本t检验或非参数Mann-WhitneyU检验。计数资料以例数和百分率(%)描述,组间比较采用χ2检验。采用LASSO回归模型对存在关联的变量进行筛选,SLE营养不良的危险因素分析采用二分类Logistic回归分析。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组SLE患者一般临床资料、实验室检查比较

本研究针对NRS 2002评分≥3分即存在营养风险的SLE患者行进一步的营养评定,根据GLIM评定标准将120例SLE患者分为非营养不良组63例(52.5%),营养不良组57例(47.5%)。两组间性别、年龄、血尿素氮、血肌酐、血胆固醇、三酰甘油、白细胞、淋巴细胞、血小板、血沉、C反应蛋白差异均无统计学意义(P>0.05);SLE营养不良组患者的身高、体重、血红蛋白、血清白蛋白、补体C3、补体C4水平均明显低于非营养不良组,差异具有统计学意义(P<0.05)。营养不良组的SLEDAI-2000评分明显高于非营养不良组评分(P<0.001)。见表1。

表1 两组患者一般临床资料、实验室指标比较

2.2 两组SLE患者生物电阻抗人体组分分析结果比较

SLE营养不良组的全身相位角、身体总水分、蛋白质量、骨骼肌量、身体细胞量及细胞内水分均明显低于非营养不良组(P<0.05),两组间去脂体重、SMI、体脂肪量、体脂百分比、细胞外水分、BMI差异均无统计学意义(P>0.05)。见表2。

表2 两组患者生物电阻抗人体组分分析结果比较

2.3 LASSO回归模型筛选影响SLE营养状态的人体组分因素

将SLE患者人体组分两组比较中P<0.05的变量作为影响因素,采用LASSO回归模型筛选影响SLE营养状态的因素。最小均方误差的λ为0,对应模型的变量选择为身体总水分、细胞内水分、身体细胞量、骨骼肌量、蛋白质量、全身相位角。最小距离的标准误差的λ为0.002,对应模型的变量选择为身体总水分、蛋白质量、全身相位角。见图1。

图1 LASSO回归模型筛选影响SLE营养状态的人体组分因素

2.4 SLE患者营养不良危险因素的Logistic回归分析

将SLE患者的GLIM营养评定结果作为因变量(营养不良=1,非营养不良=0),将人体组分中的蛋白质量、全身相位角、身体总水分作为自变量进行分析,Logistic回归结果显示,全身相位角(OR:0.364,95%CI:0.180~0.737,P=0.005),蛋白质量(OR:0.195,95%CI:0.042~0.892,P=0.035)是SLE患者营养不良的独立影响因素。见表3。

表3 SLE患者营养不良危险因素的Logistic回归结果

3 讨论

越来越多的国内外研究发现SLE患者易合并不同程度的营养问题,如肥胖、贫血、低白蛋白血症及肌肉减少症[13-15],营养不良作为SLE的临床表现之一,同时参与SLE病理生理过程,并影响疾病预后[16],故针对性的营养治疗应贯穿SLE的诊治全过程。目前尚无统一的SLE营养评估工具,2019 年发布的GLIM诊断标准提出了一种全球范围内临床诊断营养不良的共识方案,该标准的适用性和有效性在国内外的回顾性和前瞻性研究中得到了一定的验证[17]。本研究对NRS 2002量表评分≥3分的SLE患者使用GLIM标准进行营养评定,结果发现SLE患者营养不良的发生率为47.5%,SLE营养不良组患者的血红蛋白、白蛋白水平显著低于非营养不良组。传统上的营养评估指标如血红蛋白、白蛋白等易受到药物及SLE疾病本身影响,因而针对SLE患者的营养评估应该是多维度的。另外,营养不良组患者的SLEDAI-2000评分显著较高而补体水平较低,表明SLE合并营养不良的患者其狼疮疾病活动度较高,这与国内外的研究一致[18-19]。故本研究提示GILM诊断标准可作为SLE患者简便有效的营养评估工具,可引入临床作为SLE疾病活动度的预测指标。

NRS 2002量表是一个主观的评估工具,使用者需经很好地培训才能保证该工具的敏感性和特异性。另外该量表不能很好地体现急性的营养状况变化,不能满足快速临床筛查的目的,因而本研究还纳入人体组分作为营养评估的指标。生物电阻抗分析是一种利用生物组织与器官的电特性及其变化规律提取与人体生理、病理状况相关的生物医学信息的检测技术,其准确性和可靠性已得到肯定,为选择合适的营养支持方案及动态评估营养干预效果提供了客观依据[20]。本研究发现SLE营养不良组的全身相位角、身体总水分、蛋白质量、骨骼肌量、身体细胞量、细胞内水分等明显低于非营养不良组。经过Logistic 回归分析发现全身相位角、蛋白质量是SLE患者营养不良的独立预测因子,这可能是评估患者营养状况和预后的客观指标,并为SLE患者的营养辅助治疗提供新思路。全身相位角主要反映细胞膜完整性及细胞功能,相关研究发现其预测患者营养状况的能力优于其他血清或体检指标[21],与肿瘤、炎症性疾病及手术患者的营养不良、死亡率升高密切相关[22-24]。而SLE疾病活动患者出现蛋白质消耗可能与蛋白摄入不足、肾功能不全、促炎细胞因子增多、胰岛素抵抗等多种因素有关,但具体机制有待进一步证实。

综上,本研究对SLE患者进行了全面营养评估,结果提示营养不良的SLE患者疾病活动度更高,人体组分指标中全身相位角、蛋白质量可能是预测SLE营养不良的有效指标,临床实践中开展GLIM标准及人体成分的营养评估对SLE综合管理有一定临床意义。但本研究存在一定的不足,由于缺少对SLE患者的长期随访,因而未能探究人体组分对SLE患者预后的影响。SLE患者营养状态及人体组成改变对疾病进展影响机制较为复杂,对于相关影响因素的作用及机制需要更深层次的研究。

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