蛋白尿相关危险因素分析与结构方程模型构建*

卓 朗 汪秀英 陈茂杰

蛋白尿是慢性肾脏病常见的临床表现，还是导致肾脏疾病预后不良的独立危险因素之一，也是进展性肾衰的一种持久独立的恶化因素〔1〕。蛋白尿的患病率以及对肾脏功能的影响正日益受到重视。本研究通过徐州地区3万余例健康体检者的资料，分析其蛋白尿的危险因素，并通过因子分析、结构方程模型(SEM)初步构建蛋白尿各相关危险因素之间的联系，为蛋白尿防治提供依据。

对象及方法

1.对象

研究使用徐州市中心医院2006～2009年体检资料，筛除缺失值较多的资料。重复体检的资料，蛋白尿阳性的保留体检日期较早的那份;蛋白尿阴性的，仅保留体检项目较多、资料较全的一份;白细胞尿阳性，同时尿红细胞或尿蛋白弱阳性“+－”～“+”的样本以疑似尿路感染而排除，最后共获得合格样本36720份。

2.方法

尿蛋白检测使用韩国YEONGDONG电子株式会社URISCAN-PRO半自动尿分析仪，根据浊度反应将检测结果分为六个等级:－、+－、+、++、+++、++++。本研究中以尿蛋白+及以上为尿蛋白阳性的判断标准。使用SPSS11.5统计分析软件进行描述性分析、logistic回归、因子分析等，使用 AMOS 5构建SEM模型。

结 果

1.基本情况

本次研究获得合格样本36720例，其中男性24 141人占65.74%，女性12 579人占34.26%。总蛋白尿阳性数1079例，患病率为2.94%。其中男性患病894例，患病率3.70%。女性患病185例，患病率1.47%。男女患病率有统计学差异(χ2=144.521，P=0.000)。

2.蛋白尿的危险因素logistic回归分析

以是否蛋白尿为因变量y，自变量x选取了所有单变量分析中的有意义的变量，使用条件前进法构建logistic回归模型，模型有意义(χ2=1210.102，P =0.000，R2=0.158)。logistic回归结果见表1。模型显示白细胞尿、糖尿病、红细胞尿等14个变量是蛋白尿的独立危险因素。

表1 蛋白尿的logistic回归分析结果

3.危险因素的探索性因子分析

为进一步理清危险因素之间的关系，使用Kaiser正态旋转法进行因子分析，经过6次迭代，产生5个因子特征根大于1，累计方差贡献率为57.310%。因子成分见表2。

表2 因子成分表

由表2可见第一因子以收缩压、舒张压、年龄等循环系统压力为主，取名为F1(压力因子)。第二因子以血浆粘度、总胆固醇、甘油三酯、空腹血糖为等营养负荷为主，取名为F2(负荷因子)。第三因子以尿素氮、肌酐为等代谢产物主，取名为F3(代谢因子)。第四因子以红细胞尿、白细胞尿为主，取名F4(通透因子)。第五因子以谷丙转氨酶、乙肝表面抗原阳性为主，取名F5(乙肝因子)。

4.基于结构方程模型(SEM)的验证性因子分析

在探索性因子分析的基础上，将五个因子设计为潜变量，结合临床医学的基础知识，构建了五因子的SEM模型。根据模型的修正指数(modification index)、临界比率(critical ratio)的结果逐步修剪模型。取消了没有统计学意义的乙肝因子，将其转化为外生变量，删除了F3到F4的没有统计学意义的关联等。得到蛋白尿四因子标化SEM结构图，模型总样本n=36720，χ2=10978.486，df=73，CFI=0.847，RMSEA=0.064。结构效度指标CFI值接近0.9、RMSEA值接近0表明修剪后的模型具有较好的结构效度。

图1 蛋白尿四因子标化SEM结构图

讨 论

1.蛋白尿患病率不高，相关危险因素复杂，特异性低。体检人群的患病率2.94%，处于相对偏低水平，低于2003年香港20岁以上的成人蛋白尿患病率(3.2%)〔2〕。通过logistic回归分析，有14个独立危险因素进入模型，涉及循环系统、消化系统、内分泌系统，表明蛋白尿是一种多因一果的临床疾病〔3－5〕。从探索性因子分析的累计方差贡献率仅为57.31%可见，尚有42.69%的蛋白尿影响因素分布在更广泛的非特异因素中，特异性较低。

2.探索性因子分析把复杂的危险因素科学合理地分组，为控制蛋白尿提供了思路。在探索性因子分析中被命名的压力因子、负荷因子、乙肝因子在临床中都有对应的疾病分类，分别为高血压性肾病、糖尿病性肾病、乙肝相关性肾病。表明了有利于控制高血压、糖尿病和乙型肝炎的健康生活行为方式也是有利于控制蛋白尿、保护肾脏的有效方式〔6〕。

3.由图1可见，由这几组变量提取的潜变量之间也存在着因果关系，其中F2负荷因子决定了F1压力因子，有0.56的相关系数;F2负荷因子也决定了F3代谢因子，有0.23的相关系数;F3代谢因子决定了F1压力因子，有0.22的相关系数，最后F1压力因子决定了F4通透因子。SEM结构分析不仅可以验证探索性因子分析的结构效度，而且可以进一步地解释因子之间的因果关系〔7〕，两个方法组合应用能更有效地揭示血压等变量和蛋白尿的关系〔8－9〕。依据这些关系，控制蛋白尿的策略应该是:预防乙型肝炎感染、合理饮食、控制血压、保护肾脏。

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3．陈崴，王辉，董秀清，等．广州市城区普通人群中慢性肾脏病的流行病学研究．中华肾脏病杂志，2007，23(2):147-151．

4．张路霞，左力，徐国宾，等．北京市石景山地区中老年人群中慢性肾脏病的流行病学研究．中华肾脏病杂志，2006，22(2):67-71．

5．史国良，任毅，王彦，等．代谢综合征及其分组对微量白蛋白尿的影响分析．中西医结合心脑血管病杂志，2011，9(8):1005-1007．

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7．赵铁牛，王泓午，刘桂芬．验证性因子分析及其应用．中国卫生统计，2012，(27)6:608-609．

8．孙宁玲，王鸿懿，朱鼎良，等．白蛋白尿与高血压患者血压水平的关系．中华肾脏病杂志，2010，26(10):762-765．

9．李青，贾伟平，陆俊茜．上海市两社区人群微量白蛋白尿患病率与代谢综合征各组分的关系．中华流行病学杂志，2004，25(1):65-68．