體重指數(shù)對腎小球濾過率體表面積標準化的影響

雷智莉，鄭曉鴿，張 薇，李 清，武志芳

(山西醫(yī)科大學第一臨床醫(yī)學院核醫(yī)學科，太原 030001;*通訊作者，E-mail:914673083@qq.com)

99mTc-DTPA腎動態(tài)顯像常用Gates法定量腎小球濾過率(Gates glomerular filtration rate，gGFR)［1］，雖然其定量準確性受腎臟深度［2］、本底、衰減校正、彈丸注射質(zhì)量、放射性計數(shù)測定和腎臟自身結(jié)構(gòu)改變等因素的影響，但因其操作簡單、不需額外抽取血標本、特別適用于患者腎功能的長期隨訪而被廣泛采用［3］。99mTc-DTPA 血漿清除率(pGFR)是另一種GFR定量方法，比gGFR有更高的準確性，常做為GFR定量的金標準［3］。

為比較不同體型患者的GFR(pGFR或gGFR)，國內(nèi)外均常規(guī)采用體表面積(body surface area，BSA)標準化 GFR［4］。BSA標準化法由 Mcintosh等［5］于1928年首先提出，之后逐漸用于GFR、心輸出量等生理參數(shù)的標準化［6］。體表面積是一個典型的分形變量，如果不斷放大測量視野，就會暴露出更多的BSA細節(jié)，從理論上講根本無法準確測定個體的準確數(shù)值，特別是肥胖者的測量準確性更差［6］。DuBois公式是 GE Xeleris工作站所采用的BSA計算公式，且被廣泛應(yīng)用［7］，其計算值可低估肥胖者的BSA(男性3%;女性5%)［8］。因此，基于DuBois公式的GFR標準化可能受體重指數(shù)(body mass index，BMI)的影響。

迄今尚未見到探討B(tài)MI對BSA標準化影響的相關(guān)研究和報道，因此，本研究采用我們之前建立的標準化參數(shù)評估方法［9］，評價BMI對BSA標準化的影響。

1 資料與方法

1.1 入選標準及分組

我院2010－03～2012－03間共161例彌漫性腎病患者同時接受了pGFR和gGFR檢查，其中男性96例，女性65例，年齡均大于18歲，年齡20－82歲，平均(51.1±16.1)歲。患者所患的腎臟疾病包括:腎病綜合征和腎小球腎炎等腎源性疾病，高血壓、糖尿病和系統(tǒng)性紅斑狼瘡等非腎源性疾病，且腎動態(tài)圖像上雙腎放射性分布均勻、無明顯放射性滯留。

按照腎臟疾病的分期標準(DOQI)［10］，以BSA標準化后的pGFR(pGFRBSA)，把患者分成Ⅰ期［pGFR≥90 ml/(1.73 m2·min)］、Ⅱ期［60≤pGFR＜90 ml/(1.73 m2·min)］、Ⅲ期［30≤pGFR＜60 ml/(1.73 m2·min)］和Ⅳ期［pGFR＜30 ml/(1.73 m2·min)］。

根據(jù)體重指數(shù)(body mass index，BMI=體重/身高2)分成:偏瘦和正常組(＜22.99 kg/m2)、超重組(23－24.9 kg/m2)、中度肥胖組(25－29.9 kg/m2)和重度肥胖組(≥30 kg/m2)。

1.2 gGFR的測量及計算方法

取99mTcO4淋洗液注入DTPA凍干粉藥盒，至少于室溫靜置15 min方可使用。患者按照腎動態(tài)顯像常規(guī)流程取仰臥位，將GE公司Infinia雙探頭SPECT視野對準采集部位后，選擇易于穿刺靜脈，“彈丸”式注射體積小于1 ml的99mTc-DTPA 185 MBq(5 mCi)后，即刻以腎動態(tài)程序采集圖像。SPECT配低能高分辨率準直器，能峰140 keV，窗寬±20%，平面采集矩陣64×64。手工勾畫腎臟ROI，參照Gates法計算gGFR(單位:ml/min)。

1.3 pGFR的測量及計算方法

99mTc-DTPA注射2 h(T1)和4 h(T2)后，分別從對側(cè)肢體的肘靜脈取血4 ml，抽血時間精確到分鐘。肝素抗凝后，2 000 r/min離心15 min，以移液管分別取1 ml血清兩次，SN－697全自動雙探頭放射免疫γ計數(shù)器測量計數(shù)60 s，取均值后按如下公式計算 pGFR［11］。

式中，D:實際注入藥物的放射性計數(shù);T1:注入藥物至第1次采血的時間差;T2:注入藥物至第2次采血的時間差;P1:T1時間點放射性計數(shù);P2:T2時間點放射性計數(shù)。

根據(jù)公式 BSA(m2)=0.007 184×體重0.425(kg)×身高0.725(cm)計算BSA，按如下公式標準化pGFR和 gGFR［單位:ml/(1.73 m2·min)］:GFRBSA=GFR×(1.73/BSA)。

1.4 統(tǒng)計學分析

所有數(shù)據(jù)均錄入 SPSS統(tǒng)計軟件包(版本10.01)，以相關(guān)性分析和兩均數(shù)配對t檢驗探討標準化前后gGFR和pGFR的變化規(guī)律，認為P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義(雙側(cè))。

2 結(jié)果

161例不同分期腎臟疾病患者的基本資料見表1。標準化前后的gGFR和pGFR與個體BSA值大小相關(guān)，Ⅰ期患者BSA小于1.73 m2使標準化后GFR增大，同理Ⅱ和Ⅲ期患者GFR減小，而Ⅳ期和整體患者GFR變化不大。BSA標準化前后，gGFR和pGFR間的絕對誤差百分比(percentage of absolute difference，PAD)變化不大，Ⅱ期患者PAD最小、Ⅳ期PAD最大(見表2)。此外，Ⅰ、Ⅱ期患者的BMI較Ⅲ、Ⅳ期患者小，提示BMI高者易于出現(xiàn)中、重度腎損傷。

表1 不同分期腎臟疾病患者的基本資料 (n=161)Table 1 Clinical information of patients with different stages (n=161)

表2 不同分期腎臟疾病患者的標準化前后的gGFR和p GFR比較 (n=161)Table 2 Comparison of gGFR and pGFR among patients with different stages (n=161)

BMI分組中，A組 BSA 為(1.65±0.13)m2(n=64)、B 組(1.72± 0.10)m2(n=37)、C 組(1.81±0.17)m2(n=47)、D 組(1.98± 0.20)m2(n=13)。鑒于B、C和D組患者數(shù)量有限，且預(yù)分析中B、C、D組BSA標準化前后pGFR－gGFR間相關(guān)系數(shù)(r)的變化規(guī)律基本一致，因此我們合并這些中重度肥胖和有肥胖傾向的患者(高BMI者)，并實施相關(guān)性分析(見表3)。高BMI者pGFR和gGFR間差值的均數(shù)，較正常體重者有增大趨勢，且傾向于出現(xiàn)顯著的統(tǒng)計學差異。BSA標準化可改善正常體重患者(Ⅰ期和Ⅲ期)的相關(guān)系數(shù)，但可明顯降低肥胖患者的相關(guān)系數(shù)。

表3 不同分期患者BMI與BSA標準化前后pGFR-gGFR間相關(guān)性Table 3 The correlation coefficients between BMI and pGFR-gGFR before and after BSA normalization in different stages patients

3 討論

自1928年以來，常用1.73 m2的BSA標準化GFR，美國25歲健康成人的BSA已經(jīng)由1927年的1.73 m2升高至2004年的1.92 m2［12］。國人體型較西方人群小，入組本研究患者的BSA為(1.74±0.17)m2，因此，1.73 m2可能仍較適用于國人。此外，由于高BMI者有較高的高血壓和糖尿病發(fā)病率，所以更傾向于出現(xiàn)中、重度腎損傷，這些均與本研究的結(jié)果相吻合。

本研究中，BMI是影響B(tài)SA標準化的重要因素。①定量誤差分析:BSA標準化前后，高BMI者pGFR和gGFR間差值的均數(shù)，較正常體重者有增大趨勢，且傾向于出現(xiàn)顯著的統(tǒng)計學差異。②除Ⅱ期的高BMI者外，BSA標準化可降低pGFR和gGFR間相關(guān)性。以分期和BMI分組為控制因素的偏相關(guān)分析表明:gGFR/pGFR間的相關(guān)系數(shù)為0.496(n=161，P=0.000)，而 BSA 標準化后二者的相關(guān)系數(shù)下降至0.424(n=161，P=0.000)。

雖然BSA已廣泛應(yīng)用于GFR的標準化，我們基于pGFR和gGFR間的相關(guān)性分析，曾提出新的標準化參數(shù)評估方法，并證明:瘦體質(zhì)量(lean body mass，LBM)優(yōu)于BSA 標準化［9］。雖然本研究Ⅱ期患者的相關(guān)系數(shù)變化規(guī)律相反，這與該組患者的肥胖程度較輕有關(guān)，并提示:BMI并不是影響B(tài)SA標準化的唯一因素。此外，由于Ⅳ期患者的gGFR和pGFR的定量誤差均較大，所以BSA標準化效果較差，這與我們之前的觀察結(jié)果相一致［9］。總之，BSA標準化效果有限，也許LBM標準化可較少受BMI的影響。

綜上所述，BMI是影響B(tài)SA標準化的重要因素，因此，在腎動態(tài)顯像數(shù)據(jù)分析和研究設(shè)計中，需充分考慮到患者肥胖因素。

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