体脂肪率在代谢综合征诊断中的应用

胡 滨，赵 辉，冷 松，刘 颖，孙广慧，于书君

（1.大连医科大学附属第二医院超声科，辽宁 大连 116023；2.大连医科大学附属二院体检中心，辽宁 大连 116023）

1 资料与方法

1.1 研究对象 选择2010年7—9月在本院体检中心行常规健康体检、具有完整临床资料体检者904人，其中男性554人，女性350人。年龄20～83岁。所有受试者均知情同意。排除标准：患有急性冠脉综合征、心肌梗死病史者；各种原因造成的心功能不全、肾功能不全者；6个月内有脑卒中病史、明确的肿瘤病史、严重肝脏病史、慢性消耗性疾病、贫血、严重营养不良、怀孕、甲状腺功能亢进和减退病史者。

1.2 人体成分指标测量 血压测量：静息状态取坐位采用电子血压计（欧姆龙全自动血压计，型号为HEM-906，日本欧姆龙松阪株式会社）测量右肱动脉血压，由2名医生分别测量3次，取平均值作为本次血压值。人体成分测量：采用人体成分分析仪（Inbody 220，韩国Biospace公司）通过生物电阻抗原理测定人体成分。体脂肪测量：受试者脱去鞋袜，将足合适地安放在足电极上，双手握住手电极。使用键盘，依次输入受试者的年龄、身高和性别后，测量出受试对象的BF，计算BF%。人体成分分析仪可同步输出受试者的BMI和腰臀比（waist-hip ratio，WHR）。

1.3 生化指标测定 所有受试者禁食12h后，清晨空腹采静脉血样。由本院检验科采用日立7600全自动生化分析仪，统一检测受试者空腹血糖（FBG）、空腹甘油三酯（TG）、总胆固醇（TC）、高密度脂蛋白－胆固醇（HDL-C）和低密度脂蛋白－胆固醇（LDL-C）水平。

1.4 MS的诊断标准 根据中华医学会糖尿病分会关于MS诊断建议[5]：根据超重和（或）肥胖：BMI≥25kg·m－2；高血压：收缩压（SBP）≥140mmHg和（或）舒张压（DBP）≥90mmHg或已确诊为高血压并治疗者；高血糖：FPG≥6.1mmol·L－1或已确诊为糖尿病并治疗者；血脂异常：空腹TG≥1.7mmol·L－1及（或）HDL-C＜0.9mmol·L－1（男）或 HDL-C＜1.0mmol·L－1（女）。以上4项中具备全部或3项者可诊断为MS。

1.5 统计学分析 采用SPSS 13.0统计软件进行统计分析。年龄以±s表示，组间比较采用t检验；SBP、DBP、BF%、BMI、WHR、TC、TG、LDL-C、HDL-C和FBG水平为非正态分布的计量资料，以M（P25～P75）表示，组间比较采用非参数秩和检验。BF%与各MS组分的相关性分析采

用Spearman相关分析。不同性别BF%的MS发病风险采用Logistic回归分析。不同性别个体BF%的诊断可靠性和最佳界点分析采用受试者工作特征（ROC）曲线。

2 结 果

2.1 不同性别体检者人体成分和生化指标 男性体检者SBP、DBP、FPG、BMI和WHR水平均显著高于女性，而年龄、BF%和HDL-C水平明显低于女性，差异均有统计学意义（P＜0.05）。男、女体检者间TC、LDL-C水平差异无统计学意义。见表1。

表1 不同性别体检者人体成分和生化指标Tab.1 Components and biochemical indexes of examinees with different gender

2.2 不同性别体检者BF%与 MS各组分间的Spearman相关性分析 Spearman相关性分析，男、女体检者的BF%均与SBP、DBP、FBG、TC、TG、LDL-C、BMI和WHR水平呈正相关关系，与HDL-C水平呈负相关关系。见表2。

表2 不同性别体检者BF%与MS各组分Spearman相关性分析Tab.2 Spearman correlation analysis between BF%and components of examinees with different gender

2.3 MS的危险因素Logistic回归分析 以是否发生MS为应变量，在调整了年龄、性别、血压、血糖和血脂等因素后，Logistic回归分析结果显示：BF%正常者的BF%升高仍是MS的独立危险因素。BF%每增加1%，总体人群发生MS的风险是 BF% 正常者的 1.090 倍（95%CI：1.044～1.137）。分别对不同性别进行分析，男性BF%异常升高发生MS的风险是BF%正常者的1.086倍（95%CI：1.030～1.144）；女性BF%异常升高发生MS的风险是BF正常者的1.107倍（95%CI：1.027～1.192）。

2.4 BF%与MS诊断相关的最佳切点 男性和女性BF%判断MS的ROC曲线评价系统结果显示：男性BF%诊断MS的ROC曲线下面积为0.710（95%CI：0.665～0.754）。BF%在29.050%时为最佳切点值，Youden指数最大，敏感度和特异度分别为0.665%和0.664%；女性BF%诊断MS的ROC 曲 线 下 面 积 为 0.811（95%CI：0.749～0.873）。BF% 在 38.550% 时 为 最 佳 切 点 值，Youden指数最大，敏感度和特异度分别为0.711%和0.785%。见图1和2。

图1 男性BF%诊断MS的ROC曲线Fig.1 ROC curve of male BF%in diagnosis of MS

图2 女性BF%诊断MS的ROC曲线Fig.2 ROC curve of female BF%in diagnosis of MS

3 讨 论

MS是以糖代谢异常（糖尿病或糖调节受损）、高血压、血脂异常和肥胖等多种主要疾病或危险因素在个体聚集为特征的一组临床症候群，随着社会经济发展、生活水平改善和人口老龄化进程，MS患病率日趋上升，已成为一种新的慢性病和重要的公共卫生问题。对MS的诊断标准，不同的研究采用不同的定义，对肥胖的诊断标准也不同。WHO选用WHR或BMI；美国国家胆固醇教育计划成人治疗指南Ⅲ（NCEP-ATPⅢ）和国际糖尿病联盟（IDF）均使用腰围；而中华医学会糖尿病分会关于MS的建议则使用BMI。但是BMI作为最常用的判定肥胖指标，只单纯考虑了身高因素对体质量的影响，对腹型肥胖诊断效力有所欠缺。同时BMI只能说明肥胖者超质量，但是却不能反映BF的具体水平[6]。因此对于肌肉组织特别发达的个体，采用BMI判断肥胖容易出现假阳性[4－7]。腰围或WHR是另外2个常被用来反映肥胖程度的指标，但无法区分腰围增加是由腹部皮下脂肪还是内脏脂肪增加引起，而且腰围或WHR在男、女人群分布存在较大差异，在不同身高人群中分布亦存在较大差异[2]。有研究[8－9]提出：BF%作为肥胖的评价指标优于BMI。BF%相对于BMI和腰围，与MS关联程度同样密切[2，7，10]。本研究采用人体成分分析法测定BF%，观察在不同性别人群中BF%与MS各组分的关系，探讨BF%诊断MS的适宜切点。

本研究结果显示：男性SBP、DBP、FBG、TG、BMI和WHR水平均显著高于女性，而平均年龄、BF%和HDL-C水平明显低于女性。而女性较男性BF%相对较多，提示女性更具有脂肪堆积的倾向。考虑与女性不经常参加体育运动，肌肉组织不发达，更易引起脂肪堆积有关。这与既往研究结果相一致[1，6，11－12]。

针对不同性别BF%与MS各组分的关系，Kobayashi等[6]研究发现：日本男性BF%与血压、血糖和血脂水平有关联，女性BF%与血糖和血脂水平显著相关。亦有研究[13]表明：男性和女性BF%均与WHR水平显著相关。本研究结果显示：女性BF%与年龄呈明显正相关关系，而男性BF%与年龄无相关性。无论男性还是女性，BF%与SBP、DBP、FBG、TC、TG、LDL-C水平呈正相关关系，与HDL-C水平呈负相关关系，其中BMI和WHR与BF%相关性最明显，男性HDL-C和DBP、女性年龄和SBP与BF%相关性较为明显。进一步回归分析结果显示：在调整了年龄、性别和其他MS危险因素后，BF%仍是MS的危险因素。对不同性别人群分别进行分析，在BF%增加一个增量，女性发生MS的风险略高于男性（OR分别为1.107和1.086），提示BF%增加与 MS的发生有密切关系。

本研究利用ROC曲线评价BF%对不同性别MS患者的诊断价值，结果显示：BF%诊断MS具有较好的准确度，且女性的ROC曲线下面积略高于男性。男性BF%诊断MS的最佳切点值为29.050%，女性为38.550%，较 WHO确定BF%的肥胖标准[14]（男性25%，女性35%）略高。考虑其主要原因可能是种族差异所致。

综上所述，本研究结果表明：健康体检人群BF%与多种MS组成成分密切相关。因此在体检人群中应用人体成分分析技术测定BF%，采用合适的BF%切点早期发现并预防肥胖，通过合理减重以改善肥胖者的各项代谢指标、降低肥胖相关疾病的患病风险，在代谢性疾病还未形成之前早期诊断高危人群并采取预防措施，具有十分重要的意义[15]。本研究也存在一定的局限性，研究对象主要为健康体检人群，在样本选择上可能存在一定的选择偏倚，使结论外推有一定限制。研究缺乏餐后血糖和胰岛素水平的测量值，仅用糖尿病患病及FBG水平升高代表高血糖，可能漏诊糖耐量受损及糖负荷后血糖升高为单一表现的糖尿病。本文作者期待能在下一次更大规模的调查研究中进一步完善。

[1]Zhu S，Wang Z，Shen W，et al.Percentage body fat ranges associated with metabolic syndrome risk：results based on the third National Health and Nutrition Examination Survey（1988－1994）[J].Am J Clin Nutr，2003，78（2）：228-235.

[2]Oda E，Kawai R.Comparison among body mass index（BMI），waist circumference（WC），and percent body fat（%BF）as anthropometric markers for the clustering of metabolic risk factors in Japanese [J].Intern Med，2010，49（15）：1477-1482.

[3]Cho YG，Song HJ，Kim JM，et al.The estimation of cardiovascular risk factors by body mass index and body fat percentage in Korean male adults [J].Metabolism，2009，58（6）：765-771.

[4]Li YC，Li CI，Lin WY，et al.Percentage of body fat assessment using bioelectrical impedance analysis and dualenergy X-ray absorptiometry in a weight loss program for obese or overweight Chinese adults [J].PLoS One，2013，8（4）：e58272.

[5]中华医学会糖尿病分会关于代谢综合征研究协作组.中华医学会糖尿病分会关于代谢综合征的建议 [J].中华糖尿病杂志，2004，12（3）：156-161.

[6]Kobayashi J， Murano S， Kawamura I， et al. The relationship of percent body fat by bioelectrical impedance analysis with blood pressure，and glucose and lipid parameters[J].J Atheroscler Thromb，2006，13（5）：221-226.

[7]Snijder MB，van Dam RM，Visser M，et al.What aspects of body fat are particularly hazardous and how do we measure them？[J].Int J Epidemiol，2006，35（1）：83-92.

[8]Meeuwsen S， Horgan GW， Elia M. The relationship between BMI and percent body fat，measured by bioelectrical impedance，in a large adult sample is curvilinear and influenced by age and sex [J].Clin Nutr，2010，29（5）：560-566.

[9]严孙杰，李毅敏，沈喜妹，等.应用体脂测量代替简易人体参数评估福州成人代谢综合征的危险度 [J].中华医学杂志，2010，90（24）：1678-1681.

[10]Paula HA，Ribeiro Rde C，Rosado LE，et al.Classic anthropometric and body composition indicators can predict risk of metabolic syndrome in elderly [J].Ann Nutr Metab，2012，60（4）：264-271.

[11]Li L，Bao Y，Peng L，et al.Optimal body fat percentage cut-offs for obesity in Chinese adults [J].Clin Exp Pharmacol Physiol，2012，39（4）：393-398.

[12]赵 辉，刘 颖，冷 松，等.不同体重指数及体脂肪含量与代谢综合征各组分的关系 [J].中华健康管理学杂志，2010，4（5）：294-295.

[13]Diniz Araújo ML，Coelho Cabral P，Kruze Grande de Arruda I，et al.Body fat assessment by bioelectrical impedance and its correlation with anthropometric indicators [J].Nutr Hosp，2012，27（6）：1999-2005.

[14]Eveleth PB.Physical status：the use and interpretation of anthropometry.Report of a WHO Expert Committee [J].Am J Hum Biol，1996，8（6）：786-787.

[15]Berghöfer A，Pischon T， Reinhold T，et al. Obesity prevalence from a European perspective：a systematic review [J]. BMC Public Health， 2008， 8： 200.doi：10.1186/1471-2458-8-200.