颈围对四川省保健对象代谢综合征的预测价值

杨玉梅,刘玉萍,马孝湘,郭姝瑾,帅 平,王 林

(四川省医学科学院·四川省人民医院健康管理中心/健康管理研究所,四川 成都 610072)

代谢综合征(metabolic syndrome,MetS)是一组由高血糖、高血压、血脂异常和肥胖为组分的代谢紊乱性疾病[1]。MetS是全球心血管疾病(cardiovascular disease,CVD)发生的一个重要驱动因素,它显著增加了CVD的发生风险[2,3]、死亡风险[3,4]和癌症风险[5]。体质量指数(BMI)和腰围是当前最常用来判断肥胖及MetS肥胖组分的人体测量指标[6～9]。BMI主要用于评估整体肥胖,但并不完美,因为它忽略了人体成分的复杂变化,如不能区分脂肪和肌肉分布情况[7]。一方面,BMI正常但伴有腹型肥胖的人群容易被忽视,而这类人群往往具有更高的CVD风险[8]。另一方面,一个肌肉组织发达而体脂正常的人可能误判为超重或肥胖[7]。腰围被广泛用于识别腹型肥胖[9],是较为常用的评估肥胖相关CVD的风险指标[10]。然而,腰围也存在因测量位置不同或受试者的不同状态(饱餐、腹部胀气、腹水、妊娠、呼吸动度、衣服类型等)而产生误差,影响其准确性。颈围是一种测量简单、可靠、易于获取的指标,不受上述因素影响,近年来,被引入作为腹型肥胖和上半身肥胖的指标,用于评估肥胖[9]和MetS[7,8]。干部保健人群责任重大,长期高压力工作、不良生活方式等因素,致使其MetS患病率高于一般人群,是MetS筛查的重点人群。目前尚缺乏NC对干部保健人群的MetS的预测价值的研究报道。本研拟通过分析2015～2019年四川省保健对象体检数据,探讨四川省保健对象颈围与代谢变量的相关关系;颈围预测MetS的最佳临界值及颈围最佳临界值对MetS的预测风险。

1 资料与方法

1.1 一般资料纳入2015年1月至2019年12月来我院行健康体检的所有四川省保健人员。排除标准包括:甲状腺肿大者、颈部肿块或包块者、甲状腺切除等颈部手术史者、颈部畸形者,严重心功能不全者,严重肝、肾功能不全者,癌症患者。重复体检者,以最近一次体检结果为准。本研究经四川省人民医院医学伦理委员会批准(编号:2020年第373号),所有研究对象均自愿签署书面知情同意书。

1.2 方法

1.2.1人体测量学 受试者赤足且着轻便衣裤,由统一培训的工作人员按照标准方法进行身高、体重、颈围、腰围、臀围的测量。在下肋缘和髂骨之间测量腰围。测量颈围时,受试者处站立位,眼睛平视正前方,取甲状软骨上缘的周径(cm)。BMI为体重除以身高的平方(kg/m2)。血压的测量要求受试者静坐10 min以上测量,血压明显异常者,静坐休息后复测,以两次测量的平均值为准。所有受试者均采用标准问卷对疾病史、用药史、生活习惯(吸烟、饮酒、运动习惯及饮食)等方面进行调查。吸烟史分类为吸烟(现在或以前吸烟)或从不吸烟。饮酒史分类为饮酒(现在或以前饮酒)或从不饮酒。运动习惯分为运动(每日或经常运动)或不运动(偶尔或从不运动)。冠心病史定义为有血管造影证实的冠状动脉狭窄或有急性心肌梗死史。高脂血症有确切血脂异常病史或口服降脂药治疗的患者。

1.2.2生化检测 所有受试者空腹至少8 h后采集静脉血,于四川省人民医院检验科采用全自动生化分析仪(OLYMPUS AU5800和日立LABOSPECT 008)进行甘油三酯(triglyceride,TG)、总胆固醇(total cholesterol,TC)、高密度脂蛋白胆固醇(high-density lipoprotein cholesterol,HDL-C)、低密度脂蛋白胆固醇(low-density lipoprotein cholesterol,LDL-C)、空腹血糖(fasting plasma glucose,FPG)的测定。

1.3 诊断标准MetS诊断标准采用2004年中华医学会糖尿病学会标准[11],即具备以下4项组成分的3项或全部:①超重和(或)肥胖:BMI ≥25.0 kg/m2;②高血糖:FPG≥6.1 mmol/L 及(或)餐后2小时血糖≥7.8 mmol/L,或(及)诊断为糖尿病正在治疗者;③高血压:血压≥140/90 mm Hg,或(及)确诊高血压病正在治疗者;④血脂紊乱:TG≥1.7 mmol/L 及(或)HDL-C男<0.9 mmol/L,女<1.0 mmol/L。

1.4 统计学方法所有数据采用SPSS 26.0软件进行统计分析。正态分布的计量资料以均数±标准差表示,非正态分布资料采用使用中位数(四分位间距)表示,两组间的比较分别采用独立t检验或秩和检验;计数资料采用频率和百分比表示,组间比较使用卡方检验。采用皮尔逊相关分析检验颈围和代谢变量之间的相关性;ROC分析判断颈围诊断MetS的最佳界值;二元Logistic回归分析颈围最佳临界值对MetS的预测风险。检验水准α=0.05。

2 结果

2.1 不同性别四川省保健对象临床资料比较四川省保健对象中男性糖尿病病史、冠心病病史、高血压病史、高脂血症病史的患病率显著高于女性,除冠心病病史外(P=0.113),差异均有统计学意义(P<0.05)。除外年龄(P=0.801)、收缩压(P=0.057)、TG(P=0.09)、少数民族(P=0.384),其他人体测量、MetS和代谢变量在性别之间差异有统计学意义(P<0.05)。见表1。

表1 四川省保健对象不同性别的临床资料比较

2.2 不同性别颈围与代谢变量的相关性分析相关分析提示,颈围与所有代谢变量包括BMI、腰围、收缩压、舒张压、TG、HDL-C、FPG均存在相关性,其中与BMI及腰围的相关性最强,与其他代谢变量的相关性较弱。男性颈围与年龄呈负相关,女性则为较弱的正相关(P<0.05)。见表2。

表2 不同性别间颈围与代谢变量的相关性分析

2.3 颈围预测MetS的最佳分界点及ROC曲线下面积以MetS为状态变量,颈围为检验变量,利用ROC分析得到颈围预测MetS的最佳临界值及ROC曲线下面积,男性为37 cm,敏感性为0.716,特异性为0.806;女性为33 cm,敏感性为0.806,特异性为0.674。见表3。

表3 不同性别中颈围预测MetS的最佳截点及ROC曲线下面积

2.4 以颈围最佳临界值进行分组比较MetS的患病情况根据颈围最佳临界值(男性37 cm和女性33 cm)进行分组比较时显示,颈围分界值以上其MetS的患病率显著高于颈围分界值以下(P<0.01)。见表4。

表4 不同性别颈围最佳分界值上下MetS患病率的比较 (%)

2.5 颈围最佳临界值对MetS的预测风险以MetS为因变量,以年龄、少数民族、吸烟、饮酒、运动和颈围为协变量,行Logistic回归分析,结果显示所有协变量中,除年龄外,仅颈围是MetS的独立预测因素。颈围临界值以上(男性≥ 37 cm,女性≥ 33 cm)MetS的患病风险显著增加(P<0.01)。见表5。

表5 MetS危险因素的Logistic回归分析

3 讨论

MetS是全世界一个重要的公共卫生问题。早期的研究表明,MetS患病率与国家收入水平呈正相关,随着社会经济的快速发展,不良生活方式包括缺乏运动及不健康饮食,致使MetS世界流行,而不再仅限于中高收入水平国家[12]。MetS往往伴发2型糖尿病、高血压和肥胖症的流行,且与CVD等疾病风险密切相关[2～5],如若不早期进行筛查及干预,其伴发症或并发症将给国家、社会及个人带沉重的疾病负担[1]。干部保健人群是一群肩负着重要责任的特殊人群,往往存在工作压力大,饮食结构偏油腻,缺乏锻炼等不良生活习惯,是MetS的好发人群及重点筛查人群[13]。BMI评估超重肥胖,无法区分脂肪和肌肉,而腰围评估腹型肥胖,测量容易受试者饱腹及腹胀等因素干扰,这些局限性会影响诊断MetS的准确性。颈围可反映上半身皮下脂肪堆积,不受上述条件的影响,是一种简单、可靠、实用的测量指标。一些研究将颈围作为BMI及腰围的替代品与高血压[14]、颈动脉斑块[15]、肥胖[16]和胰岛素抵抗[17]联系起来。

颈围是否可以预测上述代谢紊乱病症集于一体的MetS及其预测价值同样倍受关注[18～21]。来自韩国国家健康和营养检查调查的数据显示,颈围可作为预测MetS的有效指标,韩国男性颈围预测MetS的最佳临界值为38.25 cm(AUC=0.759,95%CI:0.729～0.790),女性的最佳临界值为33.65 cm(AUC=0.811,95%CI:0.782～0.840)[18]。Cui Ting等对4 227名中国18～90岁居民进行评估,得出颈围预测MetS的最佳临界值:青年组男性为39.05 cm(AUC 0.853),女性为34.15 cm(AUC 0.859);中年组男性为39.45 cm(AUC 0.792),女性为33.55 cm(AUC 0.780);老年组男性为38.90 cm(AUC 0.828),女性为33.95 cm(AUC 0.725)[19]。一项对966名巴西成人的研究提示,男性颈围≥39.5 cm(AUC 0.812 )和女性颈围≥33.3 cm(AUC 0.813)是预测MetS的最佳临界值[20]。最近一项针对泰国20～73岁成人的研究发现,颈围对MetS的最佳临界值男性为38 cm(AUC 0.69),女性为33 cm(AUC 0.83)[21]。这些研究均支持颈围可作为预测MetS的有价值的人体测量指标,其预测MetS的最佳截断值因国家、种族及人群的不同而有所差异。值得注意的是,颈围对MetS的预测价值研究大多止步于横断面研究,尚需更多前瞻性研究去进一步证实。与前述数研究一致,本研究中,颈围预测四川省保健对象MetS的最佳临界值男性为37 cm,女性为33 cm,颈围最佳临界值以上,MetS的患病率显著增加。在调整了年龄、吸烟、饮酒、运动因素后,颈围仍是MetS的危险因素,颈围最佳临界值以上(男性≥37 cm,女性≥33 cm)较最佳临界值以下(男性<37 cm,女性<33 cm),MetS发生风险成倍增加(男性OR=5.107,女性OR=6.102,P<0.01)。颈围测量省时、方便、受影响因素较少,结果准确可靠,我们的研究结果证明颈围可作为快速筛选四川省保健对象MetS的一种简单评估工具。

本研究存在一些局限性。首先,本研究属于横断面研究,不能确定颈围和MetS之间的因果关系。其次,本研究所有受试者均来自同一体检中心,不能排除选择性偏倚。再次,本研究样本男女性别构成差异较大,女性的Logistic回归分析模型欠稳定,研究结果应谨慎解读。最后,本研究受试者为四川省保健对象,研究结论受限于推广到其他人群。

尽管存在这些局限性,我们的研究提示颈围对MetS具有较好的预测价值,与颈围最佳截点以下相比较,颈围最佳截点以上四川省保健对象MetS的患病率及患病风险成倍增加。该研究为进一步前瞻性研究提供了重要的线索及依据。