基于傾向性評分匹配法探索我國中老年人體質指數與血脂異常的關系

袁空軍，趙創藝，楊 媛，周光清

1.南方醫科大學衛生管理學院，廣東 510515；2.南方醫科大學南方醫院健康管理中心

近年來，隨著社會經濟發展和人們飲食結構的變化，血脂異常呈現出高患病率且逐年增高的特點[1-2]，并伴有年輕化傾向和地區差異性[3]。已有研究表明，血脂異常是引起心血管病的重要危險因素之一，且在不同社會經濟、文化和種族間具有不同的流行特點，已成為全球范圍內重要的公共衛生問題[4]。在我國，以低密度脂蛋白膽固醇（LDL-C）為特點的血脂異常已成為繼高血壓和高鈉飲食后的心血管疾病死亡第三大歸因危險因素[5]，因此，對血脂異常的防治尤為重要。體質指數（BMI）升高是血脂異常的主要影響因素之一[6-7]，可進一步增加心血管疾病死亡風險。目前，國內外BMI 與血脂異常相關性研究多采用傳統多因素分析方法或將BMI 作為分類變量探索二者之間的關系，可能會因原始數據基線不齊造成研究結果與事實存在偏差，且分類變量不能反映BMI 連續變化對血脂異常的影響。傾向性評分匹配法（propensity score matching，PSM）是一種可以處理非隨機數據、控制和平衡混雜偏倚的統計學方法，能有效均衡混雜因素，減少其對結局效應估計造成的干擾[8]；限制性立方樣條(restricted cubic spline，RCS)模型可以將自變量細微變化對結局的影響直觀地用連續性曲線呈現出來，是探索連續性暴露與結局間劑量-反應關系的有效工具[9]。本研究基于中國健康與養老追蹤調查（China health and retirement longitudinal study，CHARLS）數據庫，先用傾向性評分匹配法匹配BMI＜24 kg/m2者和BMI≥24 kg/m2者相關協變量以平衡兩組基線水平，再利用匹配后數據探索BMI 升高對血脂異常發生的影響，以期為血脂異常的預防和健康干預提供理論依據。

1 對象與方法

1.1 研究對象 從2015 年CHARLS 數據庫中選取中老年人。CHARLS 數據庫中數據是一套高質量的微觀數據，內容不僅包括詳細的社會經濟指標，還包括高質量的健康指標（如體檢和血氧采集等），能較全面、準確地描述中國45 歲及以上居民的生活健康狀況及其所處家庭、社會、政策和自然環境[10]。CHARLS 采用多階段分層概率比例規模（PPS）隨機抽樣，覆蓋全國28 個省（自治區、直轄市），共150 個縣、450 個村，約1 萬戶家庭中的1.7 萬人，具有較好的全國代表性。納入標準：年齡≥45 歲，戶籍不限。排除標準：有任一變量缺失；正在服用降脂藥物。最終獲得有效樣本11 653 人。

1.2 相關定義

1.2.1 血脂異常 將CHARLS 數據庫家戶問卷中對慢性病的詢問“是否有醫生曾告訴過您有以下這些慢性病？”和體檢信息數據中的血脂四項作為血脂異常與否的判斷依據。

1.2.2 自變量 結合體格檢查（身高、體重）結果，利用公式BMI=體重（kg）/身高（m2）計算BMI 作為自變量，并將中老年人分為超重/肥胖組（BMI≥24 kg/m2）和體重正常組（BMI＜24 kg/m2）。

1.2.3 協變量 結合健康社會決定因素模型和數據特征，選取個體特征（年齡、性別、受教育程度和自評健康狀況）、社會支持（婚姻狀況）、個體行為（吸煙、飲酒和每日睡眠時長）、體格檢查（腰圍和血壓）、實驗室檢查[血糖、血清尿酸（AU）]項目為協變量。

1.3 診斷標準 ①血脂異常：參照《中國成人血脂異常防治指南（2016 年修訂版）》[1]，出現以下任何一項即可診斷為血脂異常，即總膽固醇（TC）≥6.20 mmol/L（240 mg/dL），三酰甘油(TG)≥2.30 mmol/L（200 mg/dL），LDL-C≥4.10 mmol/L（160 mg/dL），高密度脂蛋白（HDL-C）＜1.00 mmol/L（40 mg/dL）和（或）既往明確診斷為血脂異常者。②高血壓：收縮壓（SBP）/舒張壓（DBP）≥140/90 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）和（或）既往明確診斷為高血壓者[11]。③糖尿病：空腹血糖（FBG）≥7.0 mmol/L（126 mg/dL）和（或）既往明確診斷為糖尿病者[12]。④高尿酸血癥（HUA）：男性UA≥7.0 mg/dL（420 μmol/L），女 性UA≥6.0 mg/dL（360 μmol/L）[13]。⑤中心性肥胖：男性腰圍≥90 cm，女性腰圍≥80 cm[14]。

1.4 統計學方法 采用SPSS 26.0 和Stata 16.0 軟件完成統計分析。定量資料用均數±標準差（±s）表示，組間比較采用t檢驗（當方差不齊時用t'檢驗）；定性資料用頻數和百分比（%）表示，組間比較采用χ2檢驗。將中老年人分為超重/肥胖組（BMI≥24 kg/m2）和體重正常組（BMI＜24 kg/m2），對兩組行1∶1 傾向性評分匹配，采用最鄰近匹配法將性別、年齡、受教育程度、婚姻狀況、自評健康狀況、吸煙、飲酒、每日睡眠時長、SBP、DBP、FBG 和UA 等作為協變量進行匹配，卡鉗值設定為0.02。采用多因素Logistic 回歸分析探索BMI 對血脂異常的影響。用RCS 模型，選取BMI 的4個百分位數（P5，P25，P75，P95）為節點，以P5為參考值繪制BMI 與血脂異常的RCS 曲線，探究BMI 與血脂異常的劑量-效應關系。若BMI 與結局呈線性關系，則采用4 分位數法對UA 進行分組；若二者為非線性關系，則采用截點對UA 進行分段分析。檢驗水準α=0.05。

2 結果

2.1 傾向性評分匹配前后中老年人特征比較 傾向性評分匹配后，共1 820 對完成匹配。匹配結果顯示，匹配后除性別、吸煙、DBP、TG 和HDL-C 外，其余協變量在BMI＜24 kg/m2和BMI≥24 kg/m2兩組間差異均無統計學意義（P＞0.05），表明各變量在兩組間分布相對均衡，兩組協變量基線基本相同，匹配效果良好。詳見表1。

表1 傾向性評分匹配前后中老年人特征比較

2.2 匹配后血脂正常和血脂異常中老年人一般特征比較 傾向性評分匹配后，共1 820 對完成匹配，包括3 640 人，其血脂異常率為37.8%（1 375/3 640）。血脂異常和血脂正常中老年人群性別、受教育程度、婚姻狀況、月均飲酒頻次和自評健康狀況比較，差異均無統計學意義（P＞0.05）；兩組年齡、吸煙、每日睡眠時長、中心性肥胖、高血壓、糖尿病、高尿酸血癥和BMI 比較，差異均有統計學意義（P＜0.05）。詳見表2。

表2 血脂正常和血脂異常中老年人一般特征比較 單位：人

2.3 BMI 和血脂異常關系的多因素回歸分析 以是否血脂異常為因變量，以BMI、性別、年齡、受教育程度、自評健康狀況、吸煙、月均飲酒頻次、婚姻狀況、每日睡眠時長、中心性肥胖、高血壓、糖尿病和高尿酸血癥為自變量進行多因素Logistic 回歸分析，變量賦值方式見表3，結果顯示，校正上述協變量后，BMI≥24 kg/m2者患血脂異常的風險是BMI＜24 kg/m2者的1.194 倍[OR=1.194，95%CI（1.039，1.373），P=0.013]。血脂異常影響因素的多因素Logistic 回歸分析結果見表4。

表3 變量賦值方式

表4 血脂異常影響因素的多因素Logistic 回歸分析結果

2.4 中老年人BMI 與血脂異常患病風險的劑量-反應關系 應用RCS 分析連續性暴露因素與結局之間的關系后發現，RCS 模型中節點數量的選擇往往比節點位置更為關鍵，且節點數選擇3～7 個為宜，而4 個節點可以使許多數據充分擬合[9]。根據樣條回歸系數和赤池信息準則（AIC 準則），本研究發現4 個節點模型擬合效果較好，因此選取BMI 的4 個百分位數（P5，P25，P75，P95）為節點，以P5為參考值繪制BMI 與血脂異常的RCS 曲線。由圖可直觀看出，中老年人BMI 與血脂異常患病風險呈顯著的線性劑量-反應關系（非線性檢驗P＞0.05）。模型中調整了年齡、性別、受教育程度、婚姻狀況、自評健康狀況、每日睡眠時長、吸煙、月均飲酒頻次、高血壓、糖尿病、中心性肥胖和高尿酸血癥 后，BMI 的4 個 節 點（20.7 kg/m2、22.8 kg/m2、25.2 kg/m2、27.5 kg/m2）的OR（95%CI）分別為1.00（1.00，1.00）、1.17（0.98,1.40）、1.34（1.08,1.65）和1.54（1.23,1.94）。RCS 模型結果顯示，BMI 和血脂異常患病之間大致呈正相關，隨著BMI 增高，血脂異常患病風險上升，BMI 升高為血脂異常的危險因素。我國中老年人BMI 與血脂異常患病風險的劑量-反應曲線見圖1。

圖1 我國中老年人BMI 與血脂異常患病風險的劑量-反應曲線

2.5 我國中老年人BMI 與血脂異常患病風險的關聯性分析 基于RCS 模型的分析結果，采用4 分位數法將BMI分成4組（BMI＜22.8 kg/m2組、BMI為22.8～＜24.0 kg/m2組、BMI 為24.0～＜25.2 kg/m2組、BMI≥25.2 kg/m2組），對BMI 各亞組進行分層分析，結果顯示，BMI≥25.2 kg/m2組吸煙者、中心性肥胖者血脂異常患病風險分別為BMI＜22.8 kg/m2組不吸煙者、非中心性肥胖者的1.906 倍和2.036 倍；BMI≥25.2 kg/m2組高血壓者、糖尿病者、高尿酸血癥者血脂異常患病風險分別為BMI＜22.8 kg/m2組非高血壓者、非糖尿病者、非高尿酸血癥者的2.300 倍、4.633 倍和3.495 倍。調整人群一般特征、吸煙、月均飲酒頻次、是否患相關慢性病等可能的混雜因素，依次對BMI 進行單因素和多因素Logistic 回歸分析，單因素分析結果顯 示，與BMI＜22.8 kg/m2組 相 比，BMI 為22.8～＜24.0 kg/m2組、BMI 為24.0～＜25.2 kg/m2組、BMI≥25.2 kg/m2組血脂異常患病風險均增加；多因素分析結果顯示，在調整了可能的混雜因素后，BMI為24.0～＜25.2 kg/m2組的血脂異常患病風險為BMI＜22.8 kg/m2組 的1.233 倍（P=0.035）；BMI≥25.2 kg/m2組的血脂異常風險為BMI＜22.8 kg/m2組的1.470倍（P＜0.001）。我國中老年人BMI 與血脂異常患病關系的分層分析結果見表5。我國中老年人BMI 與血脂異常關系的Logistic 回歸分析結果見表6。

表5 我國中老年人BMI 與血脂異常患病關系的分層分析結果

表6 我國中老年人BMI 與血脂異常關系的Logistic 回歸分析結果

3 討論

3.1 中老年人血脂異常患病現狀不容樂觀 本研究發現，我國≥45 歲中老年人血脂異常率為37.8%，高于2012 年—2015 年中國≥35 歲居民患病率（34.7%）[15]和遼寧省≥40 歲農村居民患病率（31.0%）[16]，低于遼寧省城市居民患病率（49.53%）[17]，說明我國中老年人血脂異常率已經處于一個較高水平。城市居民生活水平較高，以及高熱、高脂肪等不健康飲食習慣可能是造成其患病率較高的重要原因。中老年人是血脂異常的易患群體，一項基于CHARLS 數據的研究表明，中老年人最常見的3 種慢性病共病模式中前2 種包含了血脂異常，形勢不容樂觀，需引起重視[18]。已有研究預測，人群TC 水平升高將導致2030 年我國心血管事件增至約920 萬例[19]，LDL-C 升高與心血管危害呈“累積暴露”效應[20]，而HDL-C 與動脈粥樣硬化性心血管疾病發病危險呈負相關[21]。因此，應針對性地加強健康教育，定期檢測，及時控制，尤其是在改善中年男性這一高患病群體不良生活方式的同時也要對絕經后女性這一重點人群加以關注。若能較好地控制血脂異常患病危險因素，可有效減少因血脂異常造成的心血管事件疾病負擔。部分國家已針對膽固醇管理做出了有益嘗試，如美國的“ABCS”策略將膽固醇管理與血壓管理、阿司匹林和戒煙共同作為預防心血管病的重要策略[22]。我國部分研究者也提出，應將血脂異常與高血壓、高血糖共同納入健康管理，實現“三高共管”[23]，這或許能改善我國中老年人血脂水平偏高的不利局面。

3.2 BMI 與中老年人血脂異常的相關性 在眾多血脂異常危險因素中，BMI 升高是較為主要的影響因素之一。關于BMI 與血脂異常關系的研究較多。研究者發現，BMI 與血脂異常風險增加呈正相關，超重/肥胖者過多的脂肪堆積會改變脂蛋白脂肪酶活性，從而加速總膽固醇合成，造成血脂異常[7]。但相關研究多采用傳統的多因素分析方法，可能存在混雜因素控制不足的問題。

傾向性評分匹配法在消除混雜偏倚方面具有較好效果。該方法的主要原理是根據已知協變量的取值計算研究對象被分入試驗組的條件概率，從而將試驗組和對照組評分相同或相近的個體進行匹配，以達到兩組協變量基本平衡，使觀察性研究呈現隨機對照試驗的效果，能更好地獲得研究變量與結局變量之間的關系[8,24]。因此，本研究通過傾向性評分匹配法匹配BMI＜24 kg/m2和BMI≥24 kg/m2兩組的血脂異常影響因素以均衡兩組基線水平，更準確地反映BMI 與血脂異常的相關關系。本研究結果顯示，匹配前兩組基線不平衡，此時，BMI≥24 kg/m2組TG、TC、LDL-C 水平高于BMI＜24 kg/m2組，HDL-C水平低于BMI＜24 kg/m2組。經傾向性評分匹配后，BMI≥24 kg/m2組TG 水平仍高于BMI＜24 kg/m2組，且HDL-C 水平仍低于BMI＜24 kg/m2組；同 時，多 因 素Logistic 分 析 結 果 也顯示，BMI≥24 kg/m2人群發生血脂異常的風險是BMI＜24 kg/m2者的1.194 倍。BMI 與血脂異常患病風險的劑量-反應關系顯示，隨著BMI 升高，血脂異常風險增大。提示要倡導BMI 過高者改善不良生活方式、增強體育鍛煉，對超重/肥胖等重點人群的血脂水平給予更多關注。

3.3 多因素協同管理是控制血脂水平的重要途徑本研究發現，吸煙、中心性肥胖、高血壓、糖尿病、高尿酸血癥、BMI 與血脂異常高患病風險有關，表明血脂異常受多種因素共同影響，與已往研究結果[6-7,25]基本一致。分層分析結果表明，BMI 較高且伴有以上危險因素者血脂異常患病的OR 值更大，提示應加強多因素協同管理以有效控制血脂水平。吸煙是血脂異常的重要危險因素，可能與尼古丁可影響脂質代謝，促使血液中脂肪酸和膽固醇增加有關[26]。高血壓和血脂異常相互影響、相互促進已經得到證實，血脂異常會引起動脈粥樣硬化和血管舒縮障礙，進而導致高血壓。而高血壓者眾多器官異常又會導致脂質堆積，引發血脂異常[27]。雖然糖尿病和血脂異常之間相互影響的機制尚不明確，但既往研究已證明二者密切相關[28]。已有研究表明，高尿酸血癥和LDL-C 升高高度相關，可能與尿酸在脂肪生成和阻斷脂肪酸氧化中起到了重要作用有關[29]。有效控制血脂水平可顯著減少心血管病復發率和死亡率。一項預測研究發現，在2016 年—2030年開展調脂治療可避免782 萬例腦卒中和972 萬例急性心肌梗死事件，并可避免336 萬例心血管病死亡事件[20]。因此，應盡早篩查、監測血脂異常患病危險因素，對各因素進行協同干預，必要時可對重點人群采取藥物治療。加強血脂異常防控知識宣傳，提高居民的健康意識，倡導其戒煙限酒、合理膳食、增強體育鍛煉，從而有效預防心血管病的發生。

4 小結

本研究結果顯示，我國中老年人血脂異常已經處于較高水平，血脂異常受多種因素影響，其中BMI 升高與血脂異常高患病風險存在高度關聯。應加強血脂相關教育和防控知識宣傳，倡導健康的生活方式和飲食習慣，重點針對危險因素暴露人群進行篩查，盡早采取降脂措施，從而有效減緩或阻止血脂異常發展進程，進而降低心血管病等慢性病發生風險，提高中老年人生存質量。