雙生物電阻抗分析在檢測2型糖尿病患者內臟脂肪面積中的應用價值

吳金枝 鄭桂安 賴鵬斌 謝良孝 查小云

[摘要]目的 探討雙生物電阻抗分析（dBIA）在檢測2型糖尿病患者內臟脂肪面積（VFA）中的應用價值。方法 選取2017年1月～2019年1月我院內分泌科收治的128例2型糖尿病患者，對患者進行血生化分析并記錄合并高血壓和（或）血脂異常病史。根據腦型鈉尿肽（BNP）水平將患者分為BNP≥100 pg/ml組和BNP<100 pg/ml組。在同一天通過dBIA和計算機斷層掃描（CT）測量患者的VFA。采用Pearson相關系數分析經dBIA測量的VFA（VFA-dBIA）和經CT測量的VFA（VFA-CT）之間的相關性。采用多元回歸分析評估VFA測量誤差與多因素之間的相關性。采用受試者工作特征（ROC）曲線分析VFA對糖尿病合并高血壓和（或）血脂異常的識別能力，并計算比較曲線下面積。結果 BNP≥100 pg/ml組VFA-dBIA和VFA-CT之間的百分比測量誤差高于BNP<100 pg/ml組[（39.2±8.1）% vs. （24.1±6.4）%，P=0.031]。排除BNP≥100 pg/ml的患者后，VFA-dBIA與VFA-CT成顯著相關（r=0.917，P<0.0001）。在識別糖尿病合并高血壓和（或）血脂異常的ROC曲線分析中，VFA-dBIA和VFA-CT的曲線下面積幾乎相同。結論 對于無潛在心力衰竭的糖尿病患者，dBIA和CT一樣能準確地測量VFA。在識別糖尿病合并高血壓和（或）血脂異常方面，VFA-dBIA的診斷效能和VFA-CT相當。

[關鍵詞]內臟脂肪;2型糖尿病;生物電阻抗分析;肥胖

[中圖分類號] R587.1? ? ? ? ? [文獻標識碼] A? ? ? ? ? [文章編號] 1674-4721（2020）5（a）-0009-05

Application value of dual bioelectrical impedance analysis in detecting visceral fat area in patients with type 2 diabetes mellitus

WU Jin-zhi1? ?ZHENG Gui-an2▲? ?LAI Peng-bin1? ?XIE Liang-xiao1? ?ZHA Xiao-yun1

1. Department of Endocrinology， Zhangzhou Hospital Affiliated to Fujian Medical University， Fujian Province， Zhangzhou? ?363000， China; 2. Department of Cardiology， Zhangzhou Hospital Affiliated to Fujian Medical University， Fujian Province， Zhangzhou? ?363000， China

[Abstract] Objective To investigate the application value of dual bioelectrical impedance analysis （dBIA） in detecting visceral fat area （VFA） in patients with type 2 diabetes mellitus （T2DM）. Methods From January 2017 to January 2019， 128 patients with T2DM were selected from the department of endocrinology of our hospital. The blood biochemical analysis was performed and the history of hypertension and/or dyslipidemia was recorded. According to brain natriuretic peptide （BNP） level， the patients were divided into the BNP≥ 100 pg/ml group and the BNP<100 pg/ml group. VFA was measured using dBIA and computed tomography （CT） on the same day. Pearson′s correlation analysis was used to detect the relationship between VFA measured by dBIA （VFA-dBIA） and VFA measured by CT （VFA-CT）. Multiple regression analysis was performed to detect multiple factors related to measurement error of VFA. The receiver operating characteristic （ROC） analysis for the VFA was used to detect the presence of comorbid hypertension and/or dyslipidemia with T2DM. The areas under the curve （AUC） were also calculated and compared. Results? The percent measurement error between VFA-dBIA and VFA-CT in the BNP ≥100 pg/ml group was significantly higher than that in the BNP<100 pg/ml group （[39.2±8.1]% vs. [24.1±6.4]%， P=0.031）. After excluding patients with BNP≥100 pg/ml， the VFA-dBIA was significantly correlated with the VFA-CT （r=0.917， P<0.0001）. The AUC in the ROC analysis for the VFA-dBIA to detect the presence of comorbid hypertension and/or dyslipidemia with T2DM was almost equivalent to that for the VFA-CT. Conclusion In patients with T2DM without potential heart failure， estimation of the VFA-dBIA significantly correlates with VFA-CT， and VFA-dBIA has the same diagnostic efficacy as VFA-CT in identifying diabetes mellitus with comorbid hypertension and/or dyslipidemia.

[Key words] Visceral fat; Type 2 diabetes; Bioelectrical impedance analysis; Obesity

肥胖是代謝性疾病和心血管疾病的共同危險因素[1-2]，表現為脂肪組織中過多的脂質積聚[3]。內臟脂肪是心血管疾病的一個較好預測指標[4-5]。通過計算機斷層掃描（computed tomography，CT）估算的內臟脂肪面積（visceral fat area，VFA）是反映內臟脂肪的主要指標之一，但是該方法價格昂貴且存在輻射暴露[6]，因此不適合普遍和頻繁的檢查。相比之下，雙生物電阻抗分析（dual bioelectrical impedance analysis，dBIA）采用雙電流路徑測量整個腹部及其表面的生物電阻抗，是估算內臟脂肪積聚的簡單可靠方法[7]。此外，其比單電流路徑的傳統生物電阻抗分析更好。既往研究顯示，在健康受試者中，經dBIA測量的VFA（VFA-dBIA）與經CT測量的VFA（VFA-CT）之間存在明顯相關性[8]。本研究應用dBIA和CT對2型糖尿病患者的VFA進行測量，探討兩種VFA測量方法之間的相關性及其對糖尿病合并肥胖相關危險因素的識別診斷能力。

1資料與方法

1.1一般資料

采用前瞻性研究設計，選取2017年1月～2019年1月在福建醫科大學附屬漳州市醫院內分泌科就診的2型糖尿病患者。納入標準：①年齡18～75歲;②符合2型糖尿病診斷標準[9]。排除標準：①有癥狀的心力衰竭;②腎病綜合征;③非心源性和非腎病性的水腫;④心臟起搏器植入病史;⑤VFA的CT圖像質量差或dBIA數據無法獲取;⑥患者不同意或中途退出。研究期間，有219例患者符合納入標準且同意加入該研究，其中59例患者有明顯心力衰竭癥狀，6例患者有腎病綜合征，13例患者存在非心源性和非腎病性水腫，5例患者有心臟起搏器植入，3例患者VFA的CT圖像質量差無法分析，2例患者VFA的dBIA數據無法獲取，3例患者中途退出。研究最終納入128例患者。本研究獲得福建醫科大學附屬漳州市醫院醫學倫理委員會批準，所有入選患者均簽署了知情同意書。

1.2基線資料采集

測量患者的身高、體重、腰圍（waist circumference，WC）和血壓。在站立位呼氣末期臍水平測量患者WC。體重指數（body mass index，BMI）=體重（kg）/身高（m2），腰臀比（waist-to-hip ratio，WHR）=WC/臀圍。記錄患者既往病史（包括心力衰竭、腎功能衰竭、糖尿病腎病和心臟擴大等）以及目前使用的利尿劑和口服降糖藥物。在禁食過夜后抽取患者血樣，使用全自動血生化分析儀（7170A，日本Hitachi公司）測定空腹血糖、糖化血紅蛋白（hemoglobin A1c，HbA1c）、血清總膽固醇、三酰甘油、低密度脂蛋白膽固醇（low density lipoprotein cholesterol，LDL-C）、高密度脂蛋白膽固醇（high density lipoprotein cholesterol，HDL-C）、估算的腎小球濾過率（eGFR）、血肌酐和尿素氮濃度。采用免疫熒光法檢測血清腦型鈉尿肽（brain natriuretic peptide，BNP）濃度。采用雙抗體放射免疫測定法測定血清胰島素和C肽濃度。采用穩態模型評估胰島素抵抗，計算公式=[空腹胰島素（μU/ml）×空腹血糖（mg/dl）]/405[10]。肥胖相關的心血管危險因素包括血脂異常（高三酰甘油血癥、高LDL-C血癥和低HDL-C血癥）和高血壓。

1.3 VFA的測量

在同一天采用CT和dBIA測量VFA。在快速和排尿過夜后，使用dBIA（HDS-2000，日本歐姆龍公司）測量VFA。在午餐前進行薄層CT掃描。在L4～5水平獲得單個軸向CT切片，使用圖像分析軟件Fat Scan Premium（Version 5.0，東日本技術公司）半自動確定臍帶水平的VFA。圖像分析由兩位CT影像醫師采用盲法測量，以減少測量結果偏倚。

1.4 dBIA儀器

dBIA儀器由測量人體軀干和表面阻抗的生物電阻抗組件和測量腹部尺寸大小的裝置組成，包括4個夾在手腕和腳踝的肢體電極和8對縱向排列的軀干電極。通過上下肢電極電流和腹部電極電壓獲得軀干阻抗，通過腹部電極的電流和電壓獲得表面阻抗。VFA-dBIA計算公式[11]：VFA-dBIA=α1A+α2B2-α3（A2+B2）1/2Zs-α4/Zt+ε。其中A是腹部前后徑，B是腹橫徑，Zs是表面阻抗，Zt是軀干阻抗，α1-α4、ε是通過研究確定的常數。由于高BNP水平患者的VFA-dBIA受液體潴留的影響[12]，而且100 pg/ml為疑似心力衰竭的BNP閾值[13]，因此將患者分為BNP≥100 pg/ml組和BNP<100 pg/ml組。

1.5統計學方法

使用JMP 10.0軟件（SAS Institute Inc.，Cary，NC，USA）進行統計學分析，以雙尾P<0.05為差異有統計學意義。正態分布的計量資料以均值±標準差（x±s）表示，非正態分布的計量資料用中位數（四分位數）[M（P25，P75）]表示。使用Pearson相關系數分析VFA-dBIA和VFA-CT之間的相關性。采用多元回歸分析評估VFA測量誤差與年齡、性別、BMI、糖尿病病程、HbA1c、空腹血糖、eGFR、BNP和心力衰竭病史的相關性。采用受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線分析VFA-CT、VFA-dBIA和BMI在識別糖尿病合并肥胖相關心血管危險因素的特異性和敏感度。通過計算曲線下面積（area under the curve，AUC）來比較上述三種參數對肥胖相關心血管危險因素的識別能力。

2結果

2.1研究對象的一般臨床特征

本研究共納入128例患者，其中男性73例，女性55例;年齡為（64.2±10.9）歲;BMI為（25.0±4.0）kg/m2;WC為（89.3±12.4）cm;VFA-CT和VFA-dBIA分別為（116.1±65.6）cm2和（83.7±46.0）cm2。

2.2兩種方法測量的VFA之間的測量誤差

計算兩種方法測量的VFA之間的測量誤差。測量誤差=（VFA-CT-VFA-dBIA），百分比測量誤差=[（VFA-CT-VFA-dBIA）/VFA-CT]×100%。兩種方法之間的平均百分比測量誤差為（26.4±16.0）%。百分比測量誤差與相關變量之間的相關性見表1。多元回歸分析顯示，只有BNP與百分比測量誤差成明顯相關（P=0.003）。圖1顯示，BNP≥100 pg/ml組的百分比測量誤差高于BNP<100 pg/ml組[（39.2±8.1）% vs. （24.1±6.4）%，P=0.031]。排除BNP≥100 pg/ml的患者（n=30）后，VFA-dBIA與VFA-CT成顯著相關（r=0.917，P<0.0001）（圖2），平均測量誤差為（18.1±5.8）cm2。

2.3 VFA-CT、VFA-dBIA和BMI識別糖尿病合并高血壓和（或）血脂異常的ROC曲線分析

VFA-CT、VFA-dBIA和BMI識別糖尿病合并高血壓和（或）血脂異常的ROC曲線顯示，VFA-CT的最佳界值為99.4 cm2（敏感度為73.8%，特異性為65.2%），VFA-dBIA的最佳界值為114.4 cm2（敏感度為45.2%，特異性為95.6%）。VFA-CT的AUC值為0.72[95%置信區間（CI）：0.58～0.83]，VFA-dBIA的AUC值為0.78（95%CI：0.65～0.87），BMI的AUC值為0.65（95%CI：0.54～0.77）。VFA-dBIA和VFA-CT的AUC幾乎相同（P=0.62）（圖3）。

3討論

既往研究顯示，內臟脂肪的累積是代謝性疾病和心血管疾病的一個重要危險因素[14]。內臟脂肪的準確測量對于預防和治療肥胖相關性疾病至關重要。目前，內臟脂肪的檢測主要有CT、磁共振和雙能X線吸收檢測儀[15]。雖然CT和磁共振是檢測內臟脂肪的金標準，但是存在費用高和X線輻射的缺點[15]。近年來的研究發現，生物電阻抗分析能夠準確地測量包括內臟脂肪和肌肉在內的人體各種組織成分[16-17]。本研究通過dBIA和CT對2型糖尿病患者的VFA進行測量，在沒有潛在心力衰竭的情況下，VFA-dBIA與VFA-CT成明顯相關，提示dBIA可以做為一種簡便、安全、準確的檢測手段代替CT對糖尿病患者的內臟脂肪進行測量。

在本研究中，與BNP<100 pg/ml的患者相比，BNP≥100 pg/ml的患者兩種方法估算的VFA的測量誤差更高，提示體液潴留可能影響VFA-dBIA。通過dBIA測量VFA時，VFA主要與3個變量（腹部外形、非脂肪成分和皮下脂肪）有關[11]。其中，非脂肪成分的生物電阻抗隨著體液潴留而降低，而皮下脂肪由腹部表面的恒定電流決定，幾乎不受體液潴留影響。因此，體液潴留患者的VFA-dBIA往往被低估，即BNP水平較高的患者dBIA估算的VFA較小。排除BNP≥100 pg/ml的患者后，VFA-dBIA與VFA-CT成顯著相關，相關系數高達0.917。以上結果顯示dBIA可用于無潛在心力衰竭的2型糖尿病患者的內臟脂肪檢測。本研究選擇在同一天應用dBIA和CT對VFA檢測，這進一步增加了研究結果的可靠性。

在識別糖尿病合并高血壓和（或）血脂異常的ROC曲線分析中，VFA-dBIA的AUC值較BMI的AUC值更大，VFA-dBIA較BMI能更好地識別糖尿病合并高血壓和（或）血脂異常。另一方面，VFA-dBIA的AUC值與VFA-CT的AUC值相當，提示VFA-dBIA同VFA-CT一樣可用于早期預測肥胖相關心血管危險因素。VFA-dBIA的AUC傾向與VFA-CT的AUC比較，差異無統計學意義（P>0.05）。既往研究顯示，VFA-CT可作為早期識別高血壓、血脂異常、冠狀動脈粥樣硬化和心血管死亡的生物學標志物[18-20]。本研究結果進一步發現，VFA-dBIA同VFA-CT一樣，可用于早期預測糖尿病合并高血壓、血脂異常等肥胖相關心血管危險因素，并且具有無創和廉價的優點。

本研究存在一些局限性，樣本量較少，且為單中心研究，期待今后更大樣本量、多中心的對照研究以進一步驗證本研究結果。此外，本研究未對患者進行長期隨訪獲得心血管事件和全因死亡等預后指標，從而未能對VFA-dBIA與2型糖尿病患者預后關系進行研究，期待今后有更多臨床試驗對VFA-dBIA與心血管預后的關系進行研究。

綜上所述，對于無潛在心力衰竭的糖尿病患者，dBIA和CT一樣能準確地測量內臟脂肪。在識別糖尿病合并肥胖相關心血管危險因素方面，VFA-dBIA的診斷效能和VFA-CT相當，且具有安全、簡便、成本低的特點。在今后臨床工作中，dBIA有望代替CT成為評估糖尿病患者VFA的標準方法。

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（收稿日期：2019-08-22? 本文編輯：祁海文）