北京市成年人群代謝綜合征與紅細胞比容的相關性研究*

陶麗新，楊昆，劉相佟，曹凱，郭晉，郭秀花

［首都醫科大學公共衛生學院（臨床流行病學北京市重點實驗室），北京100069］

?

北京市成年人群代謝綜合征與紅細胞比容的相關性研究*

陶麗新，楊昆，劉相佟，曹凱，郭晉，郭秀花

［首都醫科大學公共衛生學院（臨床流行病學北京市重點實驗室），北京100069］

摘要：目的探討北京市成年人群代謝綜合征（MetS）的發生與紅細胞比容的相關性。方法研究資料來自北京小湯山醫院和北京電力醫院體檢中心2007～2012年參加體檢≥3次的人群數據。采用廣義估計方程探討MetS與紅細胞比容的相關性。結果2007～2012年，參加體檢并符合研究要求的對象共7 489例，追蹤5年期間378例發生代謝綜合征。男性人群中，與紅細胞比容的第1四分位數比較，第2四分位數的=1.3816，95% CI（1.0055，1.8985）；第3四分位數的=1.5690，95%CI（1.1433，2.1531）；第4四分位數的=2.2700，95%CI （1.6479，3.1270）。女性人群中，與紅細胞比容的第1四分位數比較，第2四分位數的=1.6154，95%CI（1.0726，2.4328），第4四分位數的=3.6679，95%CI（2.4467，5.4987）。結論北京市成年人群中MetS的發生與紅細胞比容有一定的相關性。

關鍵詞：代謝綜合征；紅細胞比容；廣義估計方程；隊列研究

代謝綜合征（metabolic syndrome，MetS）是以糖代謝異常（糖尿病或糖調節受損）、高血壓、血脂異常、中心性肥胖等多種主要疾病或危險因素在個體聚集為特征的一組臨床癥候群。隨著社會經濟增長和人們生活方式的改變，MetS在全球范圍的患病率逐年上升，已成為嚴重威脅人類健康的主要公共衛生問題。近年來，隨著人們對MetS的深入研究，MetS的發生與遺傳和環境因素有關，但是具體的病因和發病機理目前尚不十分清楚。國內外學者發現，慢性炎癥與MetS的發生密切相關。而影響血液凝集狀態的紅細胞比容等血常規指標都有可能成為預測和診斷MetS的新指標。因此，本研究采用廣義估計方程探討MetS與紅細胞比容的相關性，為MetS的早期診斷和預防提供理論支持。

1　資料與方法

1.1研究人群

選取北京小湯山醫院和北京電力醫院體檢中心，獲得體檢人群的電子數據。個人體檢記錄以病歷號為唯一標識，將歷年的數據信息合并、整理。以2007年作為基線，保留參加≥3次體檢者的信息。排除在基線時，既往史包括冠狀動脈粥樣硬化性心臟病（以下簡稱冠心病）、心絞痛、心肌梗死、冠狀動脈搭橋術后、冠心病支架術后、腦梗塞、胃癌及胃大部切除術后的體檢者，以及排除基線時已經患有MetS及任何代謝組分異常者。

1.2研究方法和內容

1.2.1調查內容一般人口學特征、身高體重測量、血壓測量、血常規檢查、血生化檢查。

1.2.2診斷標準本研究采用國際糖尿病聯盟（International Diabetes Federation，IDF）和美國心臟聯合會（American Heart Association，AHA）/國家心肺和血液研究所（National Heart Lung and Blood Institute，NHLBI）就MetS的定義于2009年發表的新的聯合聲明，具體標準見參考文獻［1］。新的聯合聲明中對MetS的定義如下，下述5項中任意3項成立即可：①腹型肥胖。根據腰圍診斷，不同國家地區和人種有各自特定的數值；②高三酰甘油血癥。三酰甘油≥1.7 mmol/L，或已經進行針對該項血脂異常的治療；③低高密度脂蛋白血癥。高密度脂蛋白男性＜

1.0mmol/L，女性＜1.30 mmol/L，或已經進行針對該項血脂異常的治療；④血壓升高。收縮壓≥130 mmHg 和/或舒張壓≥85 mmHg，或已經診斷高血壓并開始治療；⑤空腹血糖≥5.6 mmol/L，或已經診斷為2型糖尿病并開始治療。

1.3統計學方法

采用SAS 9.3統計軟件進行數據分析，計量資料以均數±標準差（±s）表示，用t檢驗或者秩和檢驗，計數資料以百分比或率表示，用χ2檢驗、Fisher精確檢驗。運用廣義估計方程（generalized estimation equation，GEE）分析MetS與紅細胞比容的關系，P＜0.05為差異有統計學意義。

2　結果

2.1一般情況

2007～2012年基線時參加體檢者共8 750例。排除有冠心病、心絞痛、心肌梗死、腦卒中等嚴重并發癥474例，排除患有MetS及代謝組分異常者787例，最終符合要求的研究對象有7 489例，其中男性3 389例（45.25%），女性4 100（54.75%）。將研究對象按照紅細胞比容的四分位數水平分為4組。見表1、2。

表1　2007年研究對象的年齡、血液指標比較（±s）

表1　2007年研究對象的年齡、血液指標比較（±s）

組別　　年齡/歲紅細胞比容/%男性（n=3 389）　42.13±11.18　 23.42±2.50　 111.25±9.11　 73.72±6.58　 4.88±0.42　 1.04±0.35　 1.35±0.27　 44.91±3.52女性（n=4 100）　41.53±11.27　 21.80±2.53　 105.94±10.43 69.87±7.42　 4.86±0.40　 0.85±0.34　 1.63±0.30　 39.57±3.15合計（n=7 489）　41.34±11.25　 22.53±2.64　 108.34±10.20 71.61±7.31　 4.87±0.41　 0.94±0.35　 1.51±0.52　 41.99±4.26 t值　1.757　26.572　22.395　22.380　2.795　24.661　26.572　55.822 P值　0.079　0.000　0.000　0.000　0.005　0.000　0.000　0.000體重指數/ （kg/m2）收縮壓/ mmHg舒張壓/ mmHg空腹血糖/ （mmol/L）三酰甘油/ （mmol/L）高密度脂蛋白/ （mmol/L）

表2　2007年研究對象紅細胞比容的四分位數分組

表3　多變量GEE探討紅細胞比容對MetS發生的影響

2.2廣義估計方程模型分析紅細胞比容與代謝綜合征的相關性

男性人群多變量GEE分析發現，校正年齡后，與紅細胞比容的第1四分位數Q1比較，第2四分位數Q2的=1.3816，95%CI（1.0055，1.8985）；第3四分位數Q3的=1.5690，95%CI為（1.1433，2.1531）；第4四分位數Q4的=2.2700，95%CI（1.6479，3.1270）。女性人群多變量GEE分析發現，在校正年齡后，與紅細胞比容的第1四分位數Q1比較，第2四分位數Q2的=1.6154，95%CI（1.0726，2.4328）；第3四分位數Q3的=1.3994，95%CI（0.8843，2.2145）；第4四分位數Q4的=3.6679，95%CI（2.4467，5.4987）。見附圖和表3。

續表3

附圖　多變量GEE分析紅細胞比容與MetS發生的相關性

3　討論

3.1代謝綜合征的發病情況

本研究采用IDF和AHA/NHLBI于2009年發表的最新的MetS的診斷標準［1］，發現追蹤1年MetS的發病密度為3.82/1 000例年，追蹤2年MetS的發病密度為6.54/1 000人年，追蹤3年MetS的發病密度為10.63/1 000人年，追蹤4年MetS的發病密度為12.07/1 000人年，追蹤5年MetS的發病密度為12.67/1 000人年。

3.2代謝綜合征與紅細胞比容的相關性

隨著人們對MetS的深入研究，發現MetS不僅與糖尿病和心腦血管疾病有關［2-4］，而且與肝臟疾病、慢性腎病、血管纖維化等疾病有關。MetS的發生包括遺傳和環境因素，其主要的發病機制可能與胰島素抵抗、炎癥和高黏血癥有關［5-8］。

紅細胞比容是將一定量的抗凝血液，在一定的速度和時間離心沉淀后，觀察壓實紅細胞占全血的百分比。臨床上常通過測定紅細胞比容作為評估血液黏稠度的客觀指標。紅細胞比容可以直接影響紅細胞的氧氣運輸能力及血液的黏稠度。紅細胞比容在0.33～0.38時攜帶氧氣的能力最強，當紅細胞比容＜0.45時，兩者呈直線關系，當＞0.45時則呈曲線關系。因此，紅細胞比容的微小變化就可以引起血液黏稠度的改變，并且影響血小板的黏附性、聚集性以及紅細胞攜帶氧氣的能力。有研究表明，紅細胞比容在腦血管疾病、急性胰腺炎和重度子癇患者中的水平高于正常人［9-11］。

但是國內外關于紅細胞比容MetS的相關性研究并不多。紅細胞比容升高可能會增加血液黏度和血流外周阻力，并進一步促進胰島素抵抗。有研究證實，紅細胞比容與胰島素抵抗［12］、糖尿病的發生［13］相關，而胰島素抵抗是MetS發生的主要原因。一項泰國人群［14］和兩項日本人群［15］中的橫斷面研究發現，紅細胞比容與MetS相關。類似研究結果在埃塞俄比亞的一個隊列研究中也被報道［16］。本研究發現，紅細胞比容是男性人群MetS發生、FPG升高和女性人群FPG升高的危險因素。一項中國的以體檢人群為研究對象的隊列研究發現，紅細胞比容與肥胖、高血壓及血脂異常相關［17］。

目前，醫院體檢主要測量血常規指標，影響血液凝集狀態的紅細胞數量、紅細胞比容、血小板數量等血常規指標都可能成為預測和診斷MetS的新指標。因此探討與MetS相關的血液指標，為MetS進行篩查和研究，不僅可以很好地預防一些慢性疾病的發生，為MetS的早期診斷和預防提供理論支持，對于有效地降低心腦血管疾病的發生率和死亡率也具有重要意義。

參考文獻：

［1］Alberti KG，Eckel RH，Grundy SM，et al. Harmonizing the metabolic syndrome: a joint interim statement of the international diabetes federation task force on epidemiology and prevention；national heart，lung，and blood institute；American Heart Association；World Heart Federation；International Atherosclerosis Society；and International Association for the Study of Obesity［J］. Circulation，2009，120（16）: 1640-1645.

［2］Mottillo S，Filion KB，Genest J，et al. The metabolic syndrome and cardiovascular risk a systematic review and meta-analysis［J］. J Am Coll Cardiol，2010，56（14）: 1113-1132.

［3］楊曦東.代謝綜合征與2型糖尿病慢性并發癥的相關性分析［J］.中國醫藥指南，2014，12（10）: 130-131.

［4］張艷芬，佟偉軍，劉洋，等.代謝綜合征與心腦血管病及死亡前瞻性隊列研究［J］.中國公共衛生，2013，29（10）: 1405-1409.

［5］Karbek B，Bozkurt NC，Topaloglu O，et al. Relationship of vaspin and apelin levels with insulin resistance and atherosclerosis in metabolic syndrome［J］. Minerva Endocrinol，2014，39（2）: 99-105.

［6］Fernandez-Berges D，Consuegra-Sanchez L，Penafiel J，et al. Metabolic and inflammatory profiles of biomarkers in obesity，metabolic syndrome，and diabetes in a mediterranean population. DARIOS inflammatory study［J］. Rev Esp Cardiol，2014. 67（8）: 624-631.

［7］Lasselin J，Capuron L. Chronic low-grade inflammation in metabolic disorders: relevance for behavioral symptoms［J］. Neuroimmunomodulat，2014，21（2/3）: 95-101.

［8］陳啟釗.代謝綜合征患者炎癥介質的變化［J］.中華高血壓雜志，2007，15（8）: 687-688.

［9］高中芳，席向紅.老年腦梗塞患者血液流變學指標檢測分析［J］.中國血液流變學雜志，2005，15（1）: 73-74.

［10］王亞民，李玉明，季穎林.急性胰腺炎早期紅細胞比容變化的臨床意義［J］.中國微循環，2005，9（6）: 444-445.

［11］毛瓊蘭，陳志通.重度子癇前期疾病與血中紅細胞比容的關系［J］.實用醫技雜志，2008，15（22）: 2012-2013.

［12］Ellinger VC，Carlini LT，Moreira RO，et al. Relation between insulin resistance and hematological parameters in a brazilian sample［J］. Arq Bras Endocrinol，2006，50（1）: 114-117.

［13］Tulloch-Reid MK，Hanson RL，Saremi A，et al. Hematocrit and the incidence of type 2 diabetes in the pima indians［J］. Diabetes Care，2004，27（9）: 2245-2246.

［14］Lohsoonthorn V，Jiamjarasrungsi W，Williams MA. Association of hematological parameters with clustered components of metabolic syndrome among professional and office workers in bangkok，thailand［J］. Diabetes Metab Syndr，2007，1（3）: 143-149.

［15］Kawamoto R，Tabara Y，Kohara K，et al. Hematological parameters are associated with metabolic syndrome in japanese community-dwelling persons［J］. Endocrine，2013，43（2）: 334-341.

［16］Nebeck K，Gelaye B，Lemma S，et al. Hematological parameters and metabolic syndrome: findings from an occupational cohort in ethiopia［J］. Diabetes Metab Syndr，2012，6（1）: 22-27.

［17］Wu S，Lin HY，Zhang CQ，et al. Association between erythrocyte parameters and metabolic syndrome in urban han Chinese: a longitudinal cohort study［J］. BMC Public Health，2013，13: 989.

（童穎丹 編輯）

中圖分類號：R194.3

文獻標識碼：B

DOI:10.3969/j.issn.1005-8982.2016.07.030

文章編號：1005-8982（2016）07-0133-04

收稿日期：2015-11-05

*基金項目：國家自然科學基金（No：81530087、81373099、81502886）；北京市優秀人才青年骨干個人項目（No：2014000020124G150）

［通信作者］郭秀花，E-mail：guoxiuh@ccmu.edu.cn