LDL-C值直接測定法與公式計算法的對比研究

于培霞,任雅萍,孟芝君,王海如

近年來,隨著經濟發展和人口老齡化進程的加速,我國血脂異常人群明顯增加,尤以高膽固醇血癥的增加最為明顯,與之相應的動脈粥樣硬化性心血管疾病(atherosclerotic cardiovascular disease,ASCVD)也成為我國城鄉居民的首要死亡原因[1]。低密度脂蛋白膽固醇(low-density lipoprotein cholesterol,LDL-C)是ASCVD發病的主要危險因素之一,也是公認的治療靶標[1]。研究顯示,2002年時我國人群LDL-C的平均水平僅為2.12 mmol/L,2015年上升至2.87 mmol/L,高低密度脂蛋白膽固醇血癥患病率從1.3%上升至7.2%[2-3]。LDL-C水平測定是ASCVD風險評估、治療決策及療效評價的主要參考指標,準確的LDL-C檢測結果對于ASCVD的預防和治療具有重要意義[4]。

LDL-C測定的參考方法是超速離心-肝素錳沉淀-Abell-Kendall膽固醇測定法,也稱為β-定量法,但此方法樣本用量大、操作繁瑣、技術要求高,難以在臨床實驗室開展[5]。目前,臨床普遍采用勻相法(直接法)測定LDL-C水平,該方法樣本用量小,操作簡單、快速、可用于自動生化分析儀測定,在國內外得到迅速發展和應用。然而,該法并未實現標準化,不同廠家、不同試劑的測定結果仍存在較大偏差,這給臨床醫生進行治療隨訪時優化降脂治療帶來了挑戰[6]。LDL-C濃度應采用相同方法測定或計算,以減少因使用方法不同產生的差異而導致治療決策的誤差。1972年,Friedewald等首次報告了一個評估LDL-C水平的公式即Friedewald公式[7],該公式采用總膽固醇(total cholesterol,TC)、三酰甘油(triglycerides,TG)和高密度脂蛋白膽固醇(high-density lipoprotein cholesterol,HDL-C)計算LDL-C。在很長的一段時間,為了節約醫療成本,歐美實驗室多采用Friedewald公式計算LDL-C,僅對少數TG>400 mg/dL(4.516 mmol/L)的個體進行LDL-C檢測。Friedewald公式出現之后,又陸續出現了一些LDL-C的計算公式,其中尤以2013年發表的Martin-Hopkins公式和2020年發表的Sampson公式影響最大,結果也最受公認[8-9],但這些公式是否適用于中國人群還需進行評估[10]。本研究分析LDL-C直接檢測與這3個公式計算結果的一致性,從而評價這3個公式在中國人群中的適用性及探討其對ASCVD的影響。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2020年1月—12月于山西白求恩醫院接受體檢且檢測了血脂4項(TC、TG、HDL-C和LDL-C)的人群9 865名進行回顧性研究。從醫院信息系統提取出研究對象的人口學信息和血脂檢測結果進行數據分析。根據TG濃度進行亞組分析,分為TG<400 mg/dL組(9 591名)和TG≥400 mg/dL組(274名)。本研究為回顧性研究,經醫院倫理委員會審批通過(YXLL-KY-2021-003)。

1.2 血脂檢測

采用貝克曼庫爾特AU5800生化分析系統及配套試劑進行血脂4項檢測,所有樣本均嚴格按照說明書和標準操作規程進行測定,HDL-C和LDL-C的檢測采用勻相測定法,TG的檢測采用甘油磷酸氧化酶-過氧化物酶法,TC的檢測采用酶法進行測定。檢驗科實驗室參加國家衛健委臨床檢驗中心和省臨床檢驗中心組織的室間質評,結果準確,成績均為滿意。

1.3 計算公式

采用Friedewald公式[7]、Martin-Hopkins公式[8]、Sampson公式[9]計算LDL-C值。

Friedewald公式:LDL-C=TC-HDL-C-TG/5。

Martin-Hopkins公式:LDL-C=TC-HDL-C-TG/可變系數,其中,可變系數來自一個6×30的矩陣。

Sampson公式:LDL-C=TC/0.948-LDL-C/0.971-[TG/8.56+TG×(TC-LDL-C)/2 140-TG/16 100]-9.44。

1.4 統計學處理

經Shapiro-Wilk檢驗,本研究中血脂數據不符合正態分布,以中位數或四分位數[M(Q1,Q3)]表示。兩組間比較采用Mann-WhitneyU檢驗;LDL-C公式計算結果與直接測定結果之間的一致性程度采用Bland-Altman法分析;采用Passing-Bablok和Deming回歸分析對LDL-C直接測定結果與公式計算結果之間的關系進行分析。比較斜率與1之間的差異,通過截距與0之間的差距是否有統計學意義來判斷直接測定結果與公式計算結果的一致性。所有的統計學處理均在R語言中進行,以P<0.05為差異有統計學意義。

2 結 果

2.1 兩組一般資料比較

兩組人群年齡中位數均為48歲,男性比例比女性比例高。TG<400 mg/dL組女性比例高于TG≥400 mg/dL組,男性比例低于TG≥400 mg/dL組(P<0.05)。與TG<400 mg/dL組比較,TG≥400 mg/dL組TC水平較高,HDL-C水平較低,差異均有統計學意義(P<0.05)。詳見表1。

表1 兩組一般資料比較

2.2 LDL-C實測結果與計算結果之間的一致性

Bland-Altman分析結果顯示,Friedewald公式和Martin-Hopkins公式計算的LDL-C值高于LDL-C直接測定值,偏差分別為13 mg/dL和15 mg/dL。Sampson公式的計算結果與直接測定值之間總體接近,偏差為0 mg/dL。3個公式的計算結果上下一致性限度之差均在45 mg/dL左右。亞組分析結果表明,TG<400 mg/dL組Friedewald公式和Martin-Hopkins公式計算的LDL-C值高于直接測定值,Sampson公式與直接測定值相近;TG≥400 mg/dL組Friedewald公式和Martin-Hopkins公式計算的LDL-C值高于直接測定值,Sampson公式計算的LDL-C值低于直接測定值。TG≥400 mg/dL組公式計算的LDL-C值與直接測定值的偏差中,Friedewald公式

圖1 3個公式計算的LDL-C值與直接測定值間一致性分析的Bland-Altman散點圖(LDL-C差值為LDL-C直接測定值-公式計算值)

表2 3個公式計算的LDL-C值與直接測定值間的一致性分析結果 單位:mg/dL

這些結果表明,在估計準確性方面,Sampson公式明顯優于Friedewald公式和Martin-Hopkins公式;在估計精確度方面3個公式的性能大致相似,TG≥400 mg/dL組3種公式的估計準確度和精密度都不佳。

2.3 3個公式計算的LDL-C值與直接測定值的Passing-Bablok和Deming回歸分析

Passing-Bablok和Deming回歸分析結果顯示,與Friedewald公式和Martin-Hopkins公式相比,Sampson公式的斜率低0.06左右,但截距高6 mg/dL左右。由于LDL-C的跨度在200mg/dL左右,因此0.06的斜率引發的誤差明顯要高于截距引發的誤差。總體來看,盡管Sampson公式也存在一定誤差,但是其計算LDL-C值的準確性明顯高于Friedewald公式和Martin-Hopkins公式的計算結果。對TG<400 mg/dL組和TG≥400 mg/dL組的分析也與整體分析結果類似,Sampson公式的準確性明顯要高于Friedewald公式和Martin-Hopkins公式。但從回歸圖中可以看出,在TG≥400 mg/dL的受試者中,3種評估公式的準確性依然有待于提升。詳見圖2、圖3、表3。

圖2 3個公式計算的LDL-C值與直接測定值的Passing-Bablok回歸散點圖

圖3 3個公式計算的LDL-C值與直接測定值的Deming回歸散點圖

表3 3個公式計算的LDL-C值與直接測定值的回歸分析結果

3 討 論

LDL-C與ASCVD密切相關,是抗動脈粥樣硬化治療中首要干預靶點,因此,在臨床實踐中科學地獲取準確的LDL-C結果至關重要[1]。早期檢出血脂異常并監測血脂水平變化是評估ASCVD風險并有效實施ASCVD防治措施的基礎,但我國成人血脂異常的檢出率和知曉率均較低[1,11]。公式計算法評估LDL-C濃度具有一定的準確性,并且可以降低實驗成本,已經在歐美實驗室被廣泛應用,但公式計算法有一定的適用條件。本研究通過比較LDL-C直接測定法與公式計算法的相關性和一致性,為得到較準確的LDL-C結果選擇適合而經濟的方法提供了依據。

Bland-Altman法是英國學者Bland和Altman于1983年提出的一致性分析方法,其基本原理是計算出兩種測量結果的一致性界限,并以散點圖的方式進行呈現,是定量數據一致性評價的理想方法[12]。Passing-Bablok回歸分析和Deming回歸都可用于自變量和因變量都是隨機變量的情形,特別適用于兩種檢測方法的一致性分析,與基于最小二乘法的傳統線性回歸相比,Passing-Bablok回歸和Deming回歸對數據分布的要求較低[13]。本研究運用Bland-Altman法、Passing-Bablock回歸分析和Deming回歸分析對LDL-C直接檢測與公式計算法進行比較研究,分析了公式法和直接測定法的一致性。

本研究結果顯示,在TG<400 mg/dL的研究對象中,Sampson公式計算的LDL-C值與直接測定值的偏差最小,Friedewald公式和Martin-Hopkins公式計算的LDL-C值與直接測定值的偏差較為接近,與Benido-Silva等[14]的研究結果一致。本研究結果顯示,Friedewald和Martin-Hopkins公式的計算結果可能會高估LDL-C濃度。有研究發現,Friedewald公式的計算結果會低估LDL-C濃度[15-17],這與本研究結果不一致,可能因為公式法的應用有地區差異,另外肥胖、飲食、種族等多種因素可能會影響LDL-C計算公式的準確性[18]。對超高危ASCVD病人,LDL-C水平的干預目標是降低至1.4 mmol/L以下且較基線降幅超過50%(基線是指未接受降脂藥物治療時的LDL-C水平),對于2年內發生≥2次主要不良心血管事件的病人,可考慮LDL-C降至1.0 mmol/L以下且較基線降幅超過50%以上[1]。接受藥物治療的病人,應在開始降脂治療后每月復查血脂水平,調整治療方案,直至血脂達標[19]。如果LDL-C濃度被高估,會高估ASCVD事件的發生風險,給病人造成不必要的精神壓力甚至過度治療。研究顯示,當TG≥400 mg/dL時,Sampson公式的計算的LDL-C值與直接測定值相關度最高,能較好地估算出LDL-C濃度[20-21]。

綜上所述,在LDL-C值的3個計算公式中,Sampson公式計算結果的準確性高于Friedewald公式和Martin-Hopkins公式,可較其他兩個公式提供更準確的LDL-C值,但在TG≥400 mg/dL的受試者中,3種評估公式的準確性均有待于提升,可能會出現高估LDL-C濃度從而高估ASCVD事件發生風險的情況。因此,對TG≥400 mg/dL的個體建議通過直接測定得出LDL-C結果,而對TG<400 mg/dL的人群,則應優先使用公式計算法,尤其推薦Sampson公式,可快速、經濟地對ASCVD事件發生風險做出判斷。只有掌握LDL-C直接測定法與公式計算法的特點及適用條件,才能優化實驗流程,節約醫療衛生成本,正確指導臨床ASCVD的診斷治療決策。

致謝:感謝內蒙古醫科大學附屬醫院檢驗科胡志德副主任技師對論文設計和統計的指導。