北京市成年人群代谢综合征与红细胞比容的相关性研究*

陶丽新，杨昆，刘相佟，曹凯，郭晋，郭秀花

［首都医科大学公共卫生学院（临床流行病学北京市重点实验室），北京100069］



北京市成年人群代谢综合征与红细胞比容的相关性研究*

陶丽新，杨昆，刘相佟，曹凯，郭晋，郭秀花

［首都医科大学公共卫生学院（临床流行病学北京市重点实验室），北京100069］

摘要：目的探讨北京市成年人群代谢综合征（MetS）的发生与红细胞比容的相关性。方法研究资料来自北京小汤山医院和北京电力医院体检中心2007～2012年参加体检≥3次的人群数据。采用广义估计方程探讨MetS与红细胞比容的相关性。结果2007～2012年，参加体检并符合研究要求的对象共7 489例，追踪5年期间378例发生代谢综合征。男性人群中，与红细胞比容的第1四分位数比较，第2四分位数的=1.3816，95% CI（1.0055，1.8985）；第3四分位数的=1.5690，95%CI（1.1433，2.1531）；第4四分位数的=2.2700，95%CI （1.6479，3.1270）。女性人群中，与红细胞比容的第1四分位数比较，第2四分位数的=1.6154，95%CI（1.0726，2.4328），第4四分位数的=3.6679，95%CI（2.4467，5.4987）。结论北京市成年人群中MetS的发生与红细胞比容有一定的相关性。

关键词：代谢综合征；红细胞比容；广义估计方程；队列研究

代谢综合征（metabolic syndrome，MetS）是以糖代谢异常（糖尿病或糖调节受损）、高血压、血脂异常、中心性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。随着社会经济增长和人们生活方式的改变，MetS在全球范围的患病率逐年上升，已成为严重威胁人类健康的主要公共卫生问题。近年来，随着人们对MetS的深入研究，MetS的发生与遗传和环境因素有关，但是具体的病因和发病机理目前尚不十分清楚。国内外学者发现，慢性炎症与MetS的发生密切相关。而影响血液凝集状态的红细胞比容等血常规指标都有可能成为预测和诊断MetS的新指标。因此，本研究采用广义估计方程探讨MetS与红细胞比容的相关性，为MetS的早期诊断和预防提供理论支持。

1　资料与方法

1.1研究人群

选取北京小汤山医院和北京电力医院体检中心，获得体检人群的电子数据。个人体检记录以病历号为唯一标识，将历年的数据信息合并、整理。以2007年作为基线，保留参加≥3次体检者的信息。排除在基线时，既往史包括冠状动脉粥样硬化性心脏病（以下简称冠心病）、心绞痛、心肌梗死、冠状动脉搭桥术后、冠心病支架术后、脑梗塞、胃癌及胃大部切除术后的体检者，以及排除基线时已经患有MetS及任何代谢组分异常者。

1.2研究方法和内容

1.2.1调查内容一般人口学特征、身高体重测量、血压测量、血常规检查、血生化检查。

1.2.2诊断标准本研究采用国际糖尿病联盟（International Diabetes Federation，IDF）和美国心脏联合会（American Heart Association，AHA）/国家心肺和血液研究所（National Heart Lung and Blood Institute，NHLBI）就MetS的定义于2009年发表的新的联合声明，具体标准见参考文献［1］。新的联合声明中对MetS的定义如下，下述5项中任意3项成立即可：①腹型肥胖。根据腰围诊断，不同国家地区和人种有各自特定的数值；②高三酰甘油血症。三酰甘油≥1.7 mmol/L，或已经进行针对该项血脂异常的治疗；③低高密度脂蛋白血症。高密度脂蛋白男性＜

1.0mmol/L，女性＜1.30 mmol/L，或已经进行针对该项血脂异常的治疗；④血压升高。收缩压≥130 mmHg 和/或舒张压≥85 mmHg，或已经诊断高血压并开始治疗；⑤空腹血糖≥5.6 mmol/L，或已经诊断为2型糖尿病并开始治疗。

1.3统计学方法

采用SAS 9.3统计软件进行数据分析，计量资料以均数±标准差（±s）表示，用t检验或者秩和检验，计数资料以百分比或率表示，用χ2检验、Fisher精确检验。运用广义估计方程（generalized estimation equation，GEE）分析MetS与红细胞比容的关系，P＜0.05为差异有统计学意义。

2　结果

2.1一般情况

2007～2012年基线时参加体检者共8 750例。排除有冠心病、心绞痛、心肌梗死、脑卒中等严重并发症474例，排除患有MetS及代谢组分异常者787例，最终符合要求的研究对象有7 489例，其中男性3 389例（45.25%），女性4 100（54.75%）。将研究对象按照红细胞比容的四分位数水平分为4组。见表1、2。

表1　2007年研究对象的年龄、血液指标比较（±s）

表1　2007年研究对象的年龄、血液指标比较（±s）

组别　　年龄/岁红细胞比容/%男性（n=3 389）　42.13±11.18　 23.42±2.50　 111.25±9.11　 73.72±6.58　 4.88±0.42　 1.04±0.35　 1.35±0.27　 44.91±3.52女性（n=4 100）　41.53±11.27　 21.80±2.53　 105.94±10.43 69.87±7.42　 4.86±0.40　 0.85±0.34　 1.63±0.30　 39.57±3.15合计（n=7 489）　41.34±11.25　 22.53±2.64　 108.34±10.20 71.61±7.31　 4.87±0.41　 0.94±0.35　 1.51±0.52　 41.99±4.26 t值　1.757　26.572　22.395　22.380　2.795　24.661　26.572　55.822 P值　0.079　0.000　0.000　0.000　0.005　0.000　0.000　0.000体重指数/ （kg/m2）收缩压/ mmHg舒张压/ mmHg空腹血糖/ （mmol/L）三酰甘油/ （mmol/L）高密度脂蛋白/ （mmol/L）

表2　2007年研究对象红细胞比容的四分位数分组

表3　多变量GEE探讨红细胞比容对MetS发生的影响

2.2广义估计方程模型分析红细胞比容与代谢综合征的相关性

男性人群多变量GEE分析发现，校正年龄后，与红细胞比容的第1四分位数Q1比较，第2四分位数Q2的=1.3816，95%CI（1.0055，1.8985）；第3四分位数Q3的=1.5690，95%CI为（1.1433，2.1531）；第4四分位数Q4的=2.2700，95%CI（1.6479，3.1270）。女性人群多变量GEE分析发现，在校正年龄后，与红细胞比容的第1四分位数Q1比较，第2四分位数Q2的=1.6154，95%CI（1.0726，2.4328）；第3四分位数Q3的=1.3994，95%CI（0.8843，2.2145）；第4四分位数Q4的=3.6679，95%CI（2.4467，5.4987）。见附图和表3。

续表3

附图　多变量GEE分析红细胞比容与MetS发生的相关性

3　讨论

3.1代谢综合征的发病情况

本研究采用IDF和AHA/NHLBI于2009年发表的最新的MetS的诊断标准［1］，发现追踪1年MetS的发病密度为3.82/1 000例年，追踪2年MetS的发病密度为6.54/1 000人年，追踪3年MetS的发病密度为10.63/1 000人年，追踪4年MetS的发病密度为12.07/1 000人年，追踪5年MetS的发病密度为12.67/1 000人年。

3.2代谢综合征与红细胞比容的相关性

随着人们对MetS的深入研究，发现MetS不仅与糖尿病和心脑血管疾病有关［2-4］，而且与肝脏疾病、慢性肾病、血管纤维化等疾病有关。MetS的发生包括遗传和环境因素，其主要的发病机制可能与胰岛素抵抗、炎症和高黏血症有关［5-8］。

红细胞比容是将一定量的抗凝血液，在一定的速度和时间离心沉淀后，观察压实红细胞占全血的百分比。临床上常通过测定红细胞比容作为评估血液黏稠度的客观指标。红细胞比容可以直接影响红细胞的氧气运输能力及血液的黏稠度。红细胞比容在0.33～0.38时携带氧气的能力最强，当红细胞比容＜0.45时，两者呈直线关系，当＞0.45时则呈曲线关系。因此，红细胞比容的微小变化就可以引起血液黏稠度的改变，并且影响血小板的黏附性、聚集性以及红细胞携带氧气的能力。有研究表明，红细胞比容在脑血管疾病、急性胰腺炎和重度子痫患者中的水平高于正常人［9-11］。

但是国内外关于红细胞比容MetS的相关性研究并不多。红细胞比容升高可能会增加血液黏度和血流外周阻力，并进一步促进胰岛素抵抗。有研究证实，红细胞比容与胰岛素抵抗［12］、糖尿病的发生［13］相关，而胰岛素抵抗是MetS发生的主要原因。一项泰国人群［14］和两项日本人群［15］中的横断面研究发现，红细胞比容与MetS相关。类似研究结果在埃塞俄比亚的一个队列研究中也被报道［16］。本研究发现，红细胞比容是男性人群MetS发生、FPG升高和女性人群FPG升高的危险因素。一项中国的以体检人群为研究对象的队列研究发现，红细胞比容与肥胖、高血压及血脂异常相关［17］。

目前，医院体检主要测量血常规指标，影响血液凝集状态的红细胞数量、红细胞比容、血小板数量等血常规指标都可能成为预测和诊断MetS的新指标。因此探讨与MetS相关的血液指标，为MetS进行筛查和研究，不仅可以很好地预防一些慢性疾病的发生，为MetS的早期诊断和预防提供理论支持，对于有效地降低心脑血管疾病的发生率和死亡率也具有重要意义。

参考文献：

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（童颖丹 编辑）

中图分类号：R194.3

文献标识码：B

DOI:10.3969/j.issn.1005-8982.2016.07.030

文章编号：1005-8982（2016）07-0133-04

收稿日期：2015-11-05

*基金项目：国家自然科学基金（No：81530087、81373099、81502886）；北京市优秀人才青年骨干个人项目（No：2014000020124G150）

［通信作者］郭秀花，E-mail：guoxiuh@ccmu.edu.cn