重慶市體檢人群代謝綜合征流行狀況及其組分的結構方程模型

重慶醫科大學公共衛生與管理學院（400016） 陳江鵬 彭 斌闕 萍 文小焱 胡 珊

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重慶市體檢人群代謝綜合征流行狀況及其組分的結構方程模型

重慶醫科大學公共衛生與管理學院（400016） 陳江鵬 彭 斌△闕 萍 文小焱 胡 珊

【提 要】 目的 調查重慶市體檢人群代謝綜合征（metabolic syndrome，MS）流行狀況，并探討其組分與相關生化指標的相關關系。方法 選取2012年9月-12月在重慶醫科大學附屬第一醫院體檢且年齡在18周歲以上、錄入資料完整的11581人作為研究對象。采用SAS8.1進行統計學分析，Amos17.0軟件構建結構方程模型。結果 按照IDF2005定義，11581例人群中MS患病率為15.23%，男性粗患病率（18.14%）顯著高于女性（11.58%）（χ2=95.1757，P＜0.0001）。MS患病率隨著年齡增加而增高。MS患者血小板（PLT）、高密度脂蛋白（HDL-C）水平顯著低于非MS患者（P＜0.05），MS患者其他指標水平顯著高于非MS患者（P＜0.05）。結構方程模型擬合結果：近似誤差均方根、相對擬合指數、正規擬合指數、增值適配指數、擬合優度指數分別為0.102、0.905、0.905、0.906、0.919。通過結構方程模型發現MS主要影響因素為肥胖和高脂血癥（標準化直接效應分別為0.35、0.46），而腎臟功能受MS影響最大（標準化直接效應達0.90）。結論

重慶體檢人群MS患病率較高，應盡早加強以控制肥胖和高脂血癥為主的綜合干預，針對MS患者應注意保護腎臟正常生理功能。

【關鍵詞】代謝綜合征 結構方程模型

代謝綜合征（metabolic syndrome，MS）表現為一組代謝危險因素的聚集狀態，包括糖代謝異常、血脂異常、血壓升高、腹型肥胖、低度炎癥和凝血溶血功能異常等，MS與動脈粥樣硬化性心血管疾病（CVD）和2型糖尿病（T2DM）的發病和死亡風險升高密切相關［1］。以往對MS的流行病學研究僅限于報道其患病率或MS與某單一生化指標的相關性，本研究不僅對重慶市成年人MS流行狀況進行調查，并采用結構方程模型探討MS與相關生化指標的相關性，為MS的防治提供相關依據。

對象與方法

1.調查對象

從2012年9-12月在重慶醫科大學附屬第一醫院體檢中心進行健康體檢人群中選取年滿18周歲且資料完整的11581人作為研究對象。

2.調查方法

采用統一設計的調查表，由經過培訓并考核合格的醫務人員進行調查。專業醫生進行體格檢查。體格檢查包括身高、體重、血壓、腰圍（WC）等。使用SKCK90超聲體檢機（深圳Sonka電子科技有限公司）測量受試者身高（m）、體重（kg），并計算體重指數（BMI）；采用HEM-906型血壓計（日本歐姆龍松阪株式會社）測量受試者坐位血壓，連續測讀3次收縮壓（SBP）與舒張壓（DBP），間隔30s，3次測量平均值作為血壓值。腰圍使用統一定制的皮尺測定，精確度為0.1cm。調查對象直立，腹部放松，雙臂自然下垂，雙足并攏。測量者立于被測量者正前方，以腋中線肋弓下緣和髂嵴連線中點的水平位置為測量點，在雙側測量點作標記，重復測2次，記錄平均值，確保2次測量誤差＜2cm。同時抽取空腹靜脈血5ml，測定高密度脂蛋白膽固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白膽固醇（LDLC）、丙氨酸氨基轉移酶（ALT）、天門冬氨酸氨基轉移酶（AST）、血尿酸（UA）、血尿素氮（BUN），收集尿液測定尿葡萄糖（GLU）、肌酐（Cr）。并采用全自動生化儀（日本日立7020）測定空腹血糖（FPG）、總膽固醇（TC）、甘油三酯（TG）；使用BC5500血細胞分析儀（深圳邁瑞公司）測定血常規，包括紅細胞（RBC）、血紅蛋白（Hb）、血小板（PLT）等。以上檢查均由重慶醫科大學附屬第一醫院檢驗科人員執行。

3.MS診斷標準

MS采用國際糖尿病聯盟MS工作組定義（IDF2005）：中心性肥胖：男性（WC）≥90cm、女性（WC）≥80cm及以下任意2項或2項以上者即為MS：①高TG血癥：TG≥1.7mmol/ L；②低HDL-C血癥：男性＜1.03 mmol/ L、女性＜1.29 mmol/ L；③血壓升高：SBP≥130 mmHg或DBP≥85 mmHg（1 mmHg =0.133kPa），或已經診斷為高血壓并治療者；④FPG升高：FPG≥5.6 mmol/ L或已診斷為2型糖尿病者。

4.統計分析方法

運用SAS8.1軟件進行統計學分析。描述性分析采用頻數分布、均數±標準差（±s）等。非正態分布資料采用自然對數轉換后進行分析。采用t檢驗進行不同狀況人群身體測量指標與生化指標的差別性分析，雙側檢驗P＜0.05表示差異有統計學意義。多因素分析采用探索性因子分析篩選指標、提取因子。采用Amos17.0軟件構建結構方程模型，擬合數據，評價、修正和確定模型。模型評價指標主要為：近似誤差均方根（root mean squared error of approximation，RMSEA），正規擬合指數（nomal fit index，NFI）、相對擬合指數（comparative fit index，CFI）、擬合優度指數（goodness of fit index，GFI）和增值適配指數（incremental fit index，IFI）。

結 果

1.一般情況

本研究共調查11581人，男性6451人，女性5130人，男女性別比1.258：1。男性年齡（45.61±14.12）歲，女性年齡（44.13±13.87）歲，其中40歲以下4632人（40.00%），40～59歲5009人（43.25%），60歲以上1940人（16.75%）。

2.MS的性別、年齡分布

隨年齡增高，男、女性MS患病率均有升高趨勢（卡方趨勢檢驗Z =6.4971，P＜0.0001；Z =23.3329，P＜0.0001），但男性40～59與≥60年齡段MS患病率差異無統計學意義（χ2=0.2143，P =0.6434）。＜40、40～59年齡段MS患病率均為男性高于女性（χ2=175.6144，P＜0.0001；χ2=72.6074，P＜0.0001），而≥60年齡段女性MS患病率顯著高于男性（χ2=49.1040，P＜0.0001）。男性與女性之間MS總體患病率差別有統計學意義，男性高于女性（χ2=95.1757，P ＜0.0001）。見表1。

表1　11581名不同年齡人群男、女性MS患病率比較例數（%）

3.MS與MS組分及相關指標的比較

根據是否患MS分組比較MS各組分、身體測量指標與相關生化指標，差異均具有統計學意義。其中，MS患者PLT、HDL-C水平顯著低于非MS組（P＜0.05），MS患者其他相關指標水平顯著高于非MS組（P＜0.05）。見表2。

4.結構方程模型

使用因子軸方差最大正交旋轉法進行因子分析，經過7次迭代，產生7個因子特征根大于1，累計方差貢獻率70.060%。本研究樣本量與指標比值11581：13，數據的KMO檢驗統計量為0.821，Bartlett′s球形檢驗統計量為70760，對應的相伴概率值P＜0.001，滿足因子分析前提，可以使用結構方程模型。采用最大似然估計（maximum likelihood）進行模型運算。依據修正指數（modify index，MI）（以MI較大者為考慮對象）并結合實際情況不斷修正模型。最終模型的各項擬合指數：RMSEA =0.102，CFI =0.905，NFI =0.905，IFI =0.906，GFI =0.919。由結構模型評價結果可見，模型擬合數據效果良好。肥胖與高脂血癥對MS影響最大（標準化直接效應分別為0.35和0.46），而腎臟功能MS影響最大（標準化直接效應達0.90）。最終模型路徑圖及其標準化回歸系數見圖1。

表2　MS患者與非患者的身體測量指標、生化指標比較（±s）

表2　MS患者與非患者的身體測量指標、生化指標比較（±s）

*：對數轉換。

指標　　患者（n =1764）非患者（n =9817）tP BMI（kg/ m2）27.29±2.48　 22.80±2.84　-62.26　＜0.0001 WC（cm）　91.81±6.27　 78.18±8.42　-64.86　＜0.0001 SBP（mmHg）　138.56±18.38119.69±17.73　-40.93　＜0.0001 DBP（mmHg）　84.68±12.02 73.89±11.19　-36.86　＜0.0001 ALT*（U/ L）　1.45±0.25　 1.27±0.24　-29.01　＜0.0001 AST*（U/ L）　1.40±0.16　 1.33±0.13　-20.02　＜0.0001 RBC（1012/ mm3）　4.96±0.51　 4.83±0.51　-10.16　＜0.0001 Hb（g/ L）　149.90±15.56144.73±15.39　-12.98　＜0.0001 PLT（109/ L）　201.44±56.94205.45±55.21　 2.79　 0.0053 TC（mmol/ L）　5.20±0.98　 4.80±0.91　-16.82　＜0.0001 TG*（mmol/ L）　0.36±0.25　 0.06±0.23　-50.02　＜0.0001 HDL-C（mmol/ L）　1.19±0.33　 1.50±0.40　 31.47　＜0.0001 LDL-C（mmol/ L）　3.17±0.85　 2.83±0.80　-16.30　＜0.0001 FPG*（mmol/ L）　0.77±0.09　 0.71±0.06　-34.02　＜0.0001 BUN（mmol/ L）　5.42±1.41　 5.09±1.32　-9.53　＜0.0001 Cr（（mol/ L）　70.72±16.40 67.44±15.21　-8.25　＜0.0001 UA（（mol/ L）406.75±96.91348.20±90.04　-24.85　＜0.0001

討 論

本文不僅對重慶地區MS流行狀況進行調查研究，同時采用結構方程模型探討MS與生化指標的相關性。結構方程模型可以同時處理多個因變量，容許因變量含測量誤差，可以檢驗因果關系。將其應用于MS這類復雜的代謝紊亂癥候群且發病機制尚未闡明的疾病，可以為之后進一步探索疾病病理生理機制提供新的思路。

本研究采用國際糖尿病聯盟MS工作組2005年定義的MS診斷標準，結果表明在此人群中有15.23%的人患有MS，與國內研究結果［2-3］基本一致。本研究也發現，MS患病率具有明顯的性別、年齡差異。≥60歲老年女性是慢性病健康教育重點人群。男性40～59年齡段與≥60年齡段患病率無顯著性差異，這可能是因為老年人群較中年人群工作壓力減輕、攝入減少、體育鍛煉增加有關，也可能是因為MS引起心血管風險增加導致男性期望壽命縮短有關。研究顯示MS患病率隨著年齡的增長而增高，特別是60歲以上女性人群患病率增加明顯；并且重慶地區男性患病率高于女性，這與國內外研究結果［4-8］基本一致。老年女性絕經期后雌激素水平迅速下降，雌雄激素比例失調，整個內分泌重新調整，使得糖耐量下降，肥胖增加，這可能是導致老年女性患病率較高的原因之一。

圖1　最終模型路徑圖及標準化回歸系數

本研究發現，MS患者與非MS患者生化指標均具有統計學差異。其中，MS患者PLT、HDL-C水平顯著低于非MS組（P＜0.05），MS患者其他相關指標水平顯著高于非MS組（P＜0.05）。為了進一步明確相關生化指標與MS的相關關系，本研究根據以往研究結果及理論構建結構方程模型，結果顯示擬合良好，但由于本研究樣本量較大，而χ2受樣本量影響十分明顯，因此本文不采用χ2/ v作為模型擬合指標。

結構方程模型發現，肥胖與高脂血癥對MS影響較大。陳少科等［9］對南寧地區兒童青少年MS流行病學調查發現，兒童青少年MS與肥胖密切相關，其患病率和危險因素隨著肥胖程度的加重而增加。國外學者，如Rosety-Rodríguez M等［10］通過對絕經后婦女回顧性隊列研究也發現，腹型肥胖能夠預測MS的發病情況。因此，建議現階段MS的防治重點應該以控制肥胖和高脂血癥為主，且要采取綜合干預的策略，開展多重因素綜合管理。

結構方程模型提示，MS影響腎臟、肝臟、血液系統正常生理功能。Nebeck等［11］人在埃塞俄比亞職業人群隊列中發現，血液學參數（包括紅細胞計數、血紅蛋白）與MS的多種組分顯著相關；Kawamoto等［12］人對1696名日本社區居民研究同樣發現，紅細胞計數、血紅蛋白與胰島素抵抗關系密切。以往研究［13］發現，紅細胞的升高可能與胰島素及胰島素樣生長因子Ⅰ和Ⅱ（IGF-Ⅰ、IGF-Ⅱ）能夠促進紅細胞生成有關。針對血小板與MS關系的研究非常少見，已有研究［14］發現，MS患者血小板顯著多于非MS患者。與本文研究結果不同，這可能與MS定義、研究對象等有關。血小板易受營養狀況和身體活動影響，制定干預措施相對簡單可行，因此，有必要在中國人群開展更大規模前瞻性研究來證實兩者關系，為更科學地制定干預措施提供依據。

國內外MS與腎臟功能相關標志物研究較多，以尿酸為甚。本研究也發現尿酸與MS關系密切，這和國內外研究結果［15-17］一致。可能是因為肥胖人群食量較大，體內嘌呤代謝相對增加引起尿酸生成增加；肥胖伴有胰島素抵抗，可導致腎對尿酸排泄減少，從而使體內尿酸升高。

本研究還發現，MS也影響ALT和AST水平。Liu Z等［18］人也通過對7個前瞻性隊列研究的meta分析證實，ALT水平的升高與MS事件發生率存在關聯。然而，Breij LM［19］，Dimitrijevic-Sreckovic V［20］等人研究結果表明，AST水平與MS患病狀況無關，與本文研究結果不一致。因此，仍有必要通過大樣本研究來證實轉氨酶與MS的關系，且目前AST、ALT與MS的關系僅限于人群流行病學調查，也有必要通過代謝組學等角度進一步闡明生物學機制。此外，結構方程模型還提示，甘油三酯對谷酰轉氨酶有直接作用，可能是因為脂肪肝在甘油三酯與谷酰轉氨酶的中介作用引起。然而脂肪肝同樣可引起其他肝酶的變化，因此，其確切機制有待進一步研究闡明。

綜上所述，隨著我國逐步步入老齡化社會和超重肥胖人群的不斷增加，加之重慶地區居民MS患病率居高不下，因此MS的預防和干預不容忽視。由于MS是多種危險因素的集合，對干預措施的全面研究勢在必行；同時，未來需要進行更多的前瞻性隊列研究來證實相關生化指標是否為MS的獨立發病危險因素，也需要更多的基礎研究來闡明確切的機制。

參考文獻

［1］孫東玲，何耀.代謝綜合征的相關流行病學研究進展--是拋棄還是進一步探索.中華流行病學雜志，2011，32（8）：746-750.

［2］武鳴，郭志榮，楊婕，等.江蘇省代謝綜合征相關危險因素研究.中華流行病學雜志，2007，28（6）：536-539.

［3］馮雨，唐偉，喻榮彬，等.南京地區成人代謝綜合征的流行病學研究.南京醫科大學學報（自然科學版），2007，27（7）：773-776.

［4］顧東風，Reynolds K，楊文杰，等.中國成年人代謝綜合征的患病率.中華糖尿病雜志，2005，13（3）：181-185.

［5］胡舒抒，郭志榮，周慧，等.江蘇省35～74歲人群代謝綜合征的流行病學調查.中華流行病學雜志，2006，27（9）：751-756.

［6］Ford ES，Giles WH，Dietz WH.Prevalence of the metabolic syndrome among US adults：findings from the third National Health and Nutrition Examination Survey.The Journal of the American Medical Association，2002，287（3）：356-359.

［7］郭秀花，王瑋，劉韞寧，等.利用兩水平logistic回歸模型探討代謝綜合征的影響因素.中國衛生統計，2010，27（2）：139-141.

［8］嚴俊霞，烏云高娃，吳和平，等.錫林浩特市城鎮居民代謝綜合征流行病學調查.中國公共衛生，2008，24（12）：1437-1439.

［9］陳少科，羅靜思，秦映芬，等.南寧地區兒童青少年肥胖與代謝綜合征相關的流行病學研究.中華流行病學雜志，2011，32（10）：969-972.

［10］Rosety-Rodríguez M，Fornieles G，Rosety I，et al.Central obesity measurements predict metabolic syndrome in a retrospective cohort study of postmenopausal women.Nutricion Hospitalaria，2013，28 （6）：1912-1917.

［11］Nebeck K，Gelaye B，Lemma S，et al.Hematological Parameters and Metabolic Syndrome：Findings from an Occupational Cohort in Ethiopia.Diabetes & Metabolic Syndrome：Clinical Research & Reviews，2012，6（1）：22-27.

［12］Kawamoto R，Tabara Y，Kohara K，et al.Hematological parameters are associated with metabolic syndrome in Japanese communitydwelling persons.Endocrine，2013，43（2）：334-341.

［13］Miyagawa S，Kobayashi M，Konishi N，et al.Insulin and insulin-like growth factor I support the proliferation of erythroid progenitor cells in bone marrow through the sharing of receptors.British Journal of Haematology，2000，109：555-562.

［14］Jesri A，Okonofua EC，Egan BM.Platelet and white blood cell counts are elevated in patients with the metabolic syndrome.Journal of Clinical Hypertension，2005，7（12）：705-711.

［15］Zhang Q，Zhang C，Song X，et al.A longitudinal cohort based association study between uric acid level and metabolic syndrome in Chinese Han urban male population.BMC Public Health，2012，12：419.

［16］蔡曉琴，胡健偉，沈恒山，等.血清中尿酸水平與代謝綜合征的關聯性分析.現代預防醫學，2013，40（11）：2148-2150，2158.

［17］邵繼紅，沈霞，李東野，等.高尿酸血癥與代謝綜合征組分關系的研究.中華流行病學雜志，2007，28（2）：180-183.

［18］Liu Z，Que S，Ning H，et al.Elevated Alanine Aminotransferase Is Strongly Associated with Incident Metabolic Syndrome：A Meta-A-nalysis of Prospective Studies.PLoS ONE，2013，8（12）：e80596.

［19］Breij LM，Kerkhof GF，Hokken-koelega AC.Accelerated infant weight gain and risk for non-alcoholic fatty liver disease in early adulthood.Journal of Clinical Endocrinology Metabolism，2014，99 （4）：1189-1195.

［20］Dimitrijevic-Sreckovic V，Soldatovic I，Culafic D，et al.Liver function test changes in centrally obese youth with metabolic syndrome in a Serbian population.Metabolic Syndrome and Related Disorders，2013，11（6）：427-433.

（責任編輯：劉 壯）

The Prevalence of Metabolic Syndrome and the Structural Equation Model Based on its Components among Health Examination Population in Chongqing

Chen Jiangpeng，Peng Bin，Que Ping，et al.（School of Public Health and Management，Chongqing Medical University（400016），Chongqing）

【Abstract】Objective To investigate the prevalence of the Metabolic Syndrome（MS），and to explore the relation between its components and related biochemical parameters among health examination population in Chongqing，China.Methods 11581 adults with complete data receiving physical examination in the First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University from September to December in 2012 were enrolled in this survey.Data was analyzed by SAS8.1 and structural equation model was constructed by Amos17.0.Results Defined by the IDF2005 criterion，the prevalence rate of metabolic syndrome was 15.23%（18.14%in male，11.58%in female，P＜0.0001），and it was increased with age.Compared with the non-metabolic syndrome group，PLT，HDL-C were significantly lower and the level of the other biochemical parameters were significantly higher in metabolic syndrome group（P＜0.05）.RMSEA，CFI，NFI，IFI，GFI were 0.102，0.905，0.905，0.906，0.919，respectively.Obesity and hyperlipidemia were main influencing factors，whose standardized direct effects were 0.35 and 0.46.Kidney normal function was mainly affected in MS patients.Conclusion High prevalence of MS was observed among health examination population in Chongqing.Integrated-methods of prevention mainly focusing on controlling the obesity and hyperlipidemia should be taken as soon as possible.It is necessary to protect the normal function of kidney in MS patients.

【Key words】Metabolic syndrome；Structural equation modelling

通信作者：△彭斌