北京市某功能社区居民血脂异常患病现况及其影响因素分析

李向君，王云锋，王美辰，王 宏，许秋岩，杨兴华

·调查研究·

北京市某功能社区居民血脂异常患病现况及其影响因素分析

李向君1，2，3，王云锋1，2，王美辰4，王 宏3，许秋岩3，杨兴华1，2

目的调查北京市某功能社区居民血脂异常患病现况，并分析其影响因素。方法选取2012年5—6月于北京市某功能社区医院体检的社区居民1 043例，剔除临床资料不全者97例，实际纳入946例作为调查对象，根据血脂异常情况分为血脂异常组302例与非血脂异常组644例。查阅所有社区居民电子健康档案，记录其人口学特征(性别、年龄、受教育程度)，检测其空腹血糖(FPG)、血肌酐(Scr)、血尿酸(BUA)、丙氨酸氨基转移酶(ALT)及血脂指标〔总胆固醇(TC)、三酰甘油(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)〕。比较不同人口学特征北京市某功能社区居民血脂异常和血脂边缘升高检出情况，血脂异常的影响因素分析采用多因素Logistic回归分析。结果946例社区居民中检出血脂异常者302例，血脂异常检出率为31.9%。不同性别、年龄社区居民血脂异常检出率比较，差异无统计学意义(P>0.05)；不同受教育程度社区居民血脂异常检出率比较，差异有统计学意义(P<0.05)。946例社区居民中检出血脂边缘升高193例，血脂边缘升高检出率为20.4%。不同性别、年龄、受教育程度社区居民血脂异常边缘升高检出率比较，差异无统计学意义(P>0.05)。两组社区居民性别、受教育程度、FPG、Scr、BUA、ALT比较，差异有统计学意义(P<0.05)；两组社区居民年龄比较，差异无统计学意义(P>0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示，BUA〔OR=1.003，95%CI(1.001，1.006)〕、ALT〔OR=1.020，95%CI(1.008，1.032)〕是社区居民血脂异常的影响因素(P<0.05)。结论北京市某功能社区居民血脂异常患病率较高，而BUA、ALT是社区居民血脂异常的影响因素。

血脂异常；横断面研究；影响因素分析；北京市

血脂异常是临床常见疾病，是指人体内脂蛋白的代谢异常，主要包括总胆固醇(TC)和低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、三酰甘油(TG)升高和/或高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)降低等[1-3]。近年来，随着我国经济的发展，人们生活水平的提高，生活、行为习惯的改变，血脂异常发病率呈逐年上升趋势。研究表明，血脂异常是心血管疾病的危险因素，会严重威胁人们的生命健康[4-7]。本研究旨在调查北京市某功能社区居民血脂异常患病现况，并分析其影响因素，为临床有效防治血脂异常提供参考，现报道如下。

1 对象与方法

1.1 调查对象 选取2012年5—6月于北京市某功能社区医院体检的社区居民1 043例，剔除临床资料不完整者97例，实际纳入946例作为调查对象。其中男506例，女440例；年龄27～89岁，平均年龄(50.3±14.2)岁。排除标准：(1)合并高血压、糖耐量异常、高尿酸血症、肝功能异常者；(2)妊娠期或哺乳期妇女；(3)临床资料及数据缺失者。根据血脂异常情况将所有社区居民分为血脂异常组302例与非血脂异常组644例。

1.2 调查内容 由经专业培训的调查人员查阅社区医院建立的社区居民电子健康档案，记录其人口学特征(性别、年龄、受教育程度)；采集所有社区居民空腹肘静脉血5 ml，置于含乙二胺四乙酸(EDTA)真空管中，3 000 r/min离心10 min，取血清，并于4 h内采用日立自动生化仪(HITACHI7170S automatic analyzer)检测空腹血糖(FPG)、血肌酐(Scr)、血尿酸(BUA)、丙氨酸氨基转移酶(ALT)及血脂指标(包括TC、TG、LDL-C、HDL-C)。

1.3 血脂异常诊断标准 参照《中国成人血脂异常防治指南》中的血脂异常诊断标准[1]：(1)TC<5.18 mmol/L、TG<1.70 mmol/L、LDL-C<3.37 mmol/L、HDL-C≥1.04 mmol/L为参考范围；(2)TC 5.18～6.19 mmol/L、TG 1.70 ～2.25 mmol/L、LDL-C 3.37～4.12 mmol/L为边缘升高范围；(3)TC≥6.22 mmol/L、TG≥2.26 mmol/L、LDL-C≥4.14 mmol/L、HDL-C<1.04 mmol/L为血脂异常(其中≥1项指标达上述标准即诊断为血脂异常)。

1.4 观察指标 比较不同人口学特征社区居民血脂异常和血脂边缘升高检出情况，并分析社区居民血脂异常的影响因素。

2 结果

2.1 血脂异常检出情况 946例社区居民出现血脂异常302例，血脂异常检出率为31.9%。不同性别、年龄社区居民血脂异常检出率比较，差异无统计学意义(P>0.05)；不同受教育程度社区居民血脂异常检出率比较，差异有统计学意义(P<0.05，见表1)。

表1 不同人口学特征社区居民血脂异常检出率比较

Table1Comparisonofdetectionrateofdyslipidemiaincommunityresidentswithdifferentdemographiccharacteristics

人口学特征例数血脂异常〔n(%)〕χ2值P值性别2.3700.052 男506173(34.2) 女440129(29.3)年龄(岁)2.0750.354 27～44339110(32.4) 45～59383129(33.7) 60～8922463(28.1)受教育程度11.3010.010 博士299115(38.5) 硕士22562(27.6) 本科29079(27.2) 专科及以下13246(34.8)

2.2 血脂边缘升高检出情况 946例社区居民出现血脂边缘升高193例，血脂边缘升高检出率为20.4%。不同性别、年龄、受教育程度社区居民血脂异常边缘升高检出率比较，差异无统计学意义(P>0.05，见表2)。

表2 不同人口学特征社区居民血脂边缘升高检出率比较

Table2 Comparison of detection rate of borderline dyslipidemia in community residents with different demographic characteristics

人口学特征例数血脂边缘升高〔n(%)〕χ2值P值性别2.5700.747 男506101(20.0) 女44092(20.9)年龄(岁)2.9310.102 27～4433960(17.7) 45～5938391(23.8) 60～8922442(18.8)受教育程度1.0750.117 博士29958(19.4) 硕士22536(16.0) 本科29071(24.5) 专科及以下13228(21.2)

2.3 单因素分析 两组社区居民性别、受教育程度、FPG、Scr、BUA、ALT比较，差异有统计学意义(P<0.05)；两组社区居民年龄比较，差异无统计学意义(P>0.05，见表3)。

2.4 多因素Logistic回归分析 以单因素分析中有统计学差异的指标作为自变量，以血脂异常作为因变量(变量赋值见表4)进行多因素Logistic回归分析，结果显示，BUA、ALT为社区居民血脂异常的影响因素(P<0.05，见表5)。

表4 变量赋值

表5 社区居民血脂异常影响因素的多因素Logistic回归分析

Table5 Multivariate Logistic regression analysis on influencing factors of dyslipidemia in community residents

变量βSEWaldχ2值P值OR(95%CI)性别0.2220.1711.6870.1941.249(0.893,1.746)受教育程度-0.1070.0821.7070.1910.898(0.764,1.055)FPG0.0950.0652.1410.1431.100(0.968,1.249)Scr0.0020.0040.2500.5211.002(0.995,1.010)BUA0.0030.0019.0000.0021.003(1.001,1.006)ALT0.0200.00610.3890.0011.020(1.008,1.032)

3 讨论

血脂异常是冠心病、脑卒中、高血压等心脑血管疾病的独立危险因素。近年来，随着人们生活水平的提高及生活方式的改变，心脑血管疾病的发病率呈逐年上升趋势，已成为重要的公共卫生问题。2012年中国居民营养与膳食监测报告显示，中国成年人血脂异常发病率高达40.4%，且2010～2030年我国心血管事件预计增加约920万[8]。因此，了解血脂异常的患病现状及其影响因素具有重要的临床意义。

本研究结果显示，946例社区居民血脂异常检出率为31.9%，血脂边缘升高检出率为20.4%，高于既往研究结果[9-10]，提示北京市某功能社区居民血脂异常患病率和血脂边缘升高发生率较高，故已发生血脂异常及可能进展为血脂异常的社区居民较多；不同受教育程度社区居民血脂异常检出率间有差异，与相关研究结果一致[11-12]，分析原因可能由于受教育程度较高者对血脂异常的影响因素认识程度、重视程度较好，可积极采取有效干预措施。研究表明，中老年人、女性、受教育程度较低、肝功能异常、高尿酸血症人群是血脂异常的重点防治人群[12]。本研究多因素Logistic回归分析结果显示，BUA、ALT是社区居民血脂异常的影响因素，与既往研究结果一致[13-15]，分析原因可能为血脂指标受肝细胞损伤与肝功能异常影响[16]；BUA升高常导致血中嘌呤清除障碍及脂蛋白脂酶活性降低，进而导致TG升高，引发血脂异常[17-19]。

综上所述，北京市某功能社区居民血脂异常患病率较高，BUA、ALT是社区居民血脂异常的影响因素，具有一定的临床参考价值。但本研究为横断面研究，存在一定局限性，且未探讨社区居民体质指数、饮食结构、运动情况、经济状况等因素对血脂异常的影响，有待于进一步研究完善。

表3 社区居民血脂异常影响因素的单因素分析

注：FPG=空腹血糖，Scr=血肌酐，BUA=血尿酸，ALT=丙氨酸氨基转移酶；a为χ2值

[1]中国成人血脂异常防治指南制订联合委员会.中国成人血脂异常防治指南[J].中华心血管病杂志，2007，35(5)：390-419.DOI：10.3760/j.issn：0253-3758.2007.05.003.

[2]王辰，王建安.内科学(第3版)[M].北京：人民卫生出版社，2015：194.

[3]2015-中国急性冠脉综合征防治现状蓝皮书[M].北京：人民卫生出版社，2015.

[4]沈德蕾，张瑛，冯洁，等.社区缺血性心脑血管疾病患者相关血脂达标情况调查及影响因素分析[J].中国全科医学，2013，16(26)：2377-2379.

[5]姚应水，金岳龙，安洲，等.城市社区30～70岁居民血脂异常影响因素的非条件Logistic回归分析[J].皖南医学院学报，2008，27(4)：307-309.DOI：10.3969/j.issn.1002-0217.2008.04.028.

[6]严芳芳，田浩明.2型糖尿病脂蛋白代谢及颗粒异常与心血管风险的研究进展[J].中华糖尿病杂志，2012，4(4)：242-244.DOI：10.3760/cma.j.issn.1674-5809.2012.04.012.

[7]王宝华，张军伟，唐明贵，等.中国北方人群血脂异常患病率及其影响因素分析的关系[J].中国分子心脏病学杂志，2013，13(3)：520-522.

[8]马冠生，赵丽云.中国居民营养与健康状况监测报告(2010—2013)//中国营养学研究发展报告研讨会论文集[C].2014：6-13.

[9]高彭，王军波，李永进，等.北京市顺义区成人居民血脂异常患病现状及膳食影响因素研究[J].卫生研究，2013，42(4)：565-570.

[10]赵文华，张坚，由悦，等.中国18岁及以上人群血脂异常流行特点研究[J].中华预防医学杂志，2005，39(5)：306-310.DOI：10.3760/j：issn：0253-9624.2005.05.004.

[11]陆凤，叶真，丛黎明，等.2010年浙江省居民血脂异常与不同亚型高血压的关联研究[J].中华预防医学杂志，2013，47(11)：1020-1025.DOI：10.3760/cma.j.issn.0253-9624.2013.11.011.

[12]苏美芳，付朝伟，李松涛，等.浙江省玉环县农村社区成人血脂异常调查——玉环农村健康人群研究队列[J].卫生研究，2013，42(5)：724-729.

[13]KIM H J，PARK H A，CHO Y G，et al.Gender Difference in the Level of HDL Cholesterol in Korean Adults[J].Korean J Fam Med，2011，32(3)：173-181.DOI：10.4082/kjfm.2011.32.3.173.

[14]张素平，吴文法，范红星，等.高尿酸血症与颅内动脉粥样硬化性狭窄相关性研究[J].中国实用内科杂志，2013，33(2)：138-141.

[15]GRASSI D, FERRI L, DESIDERI G,et al.Chronic hyperuricemia, uric acid deposit and cardiovascular risk[J].Curr Pharm Des,2013,19(13):2432-2438.

[16]夏建新.血脂异常对血清ALT及GGT活力的影响研究[J].国际检验医学杂志，2016，37(22)：3222-3223.DOI：10.3969/j.issn.1673-4130.2016.22.056.

[17]赵华.2型糖尿病患者血尿酸及血脂水平临床意义探讨[J].实用中医药杂志，2011，27(1)：49-50.DOI：10.3969/j.issn.1004-2814.2011.01.047.

[18]张颖，时立新，张淼，等.中老年人群血脂异常发病率及发病风险3年随访研究[J].重庆医学，2016，45(31)：4347-4351.DOI：10.3969/j.issn.1671-8348.2016.31.009.

[19]葛海燕，王风晓.上海地区某院体检人群血脂异常分析[J].中国健康教育，2016，32(10)：922-924.DOI：10.16168/j.cnki.issn.1002-9982.2016.10.015.

(本文编辑：李洁晨)

PrevalenceofDyslipidemiaandInfluencingFactorsinaFunctionalCommunityinBeijing

LIXiang-jun1，2，3，WANGYun-feng1，2，WANGMei-chen4，WANGHong3，XUQiu-yan3，YANGXing-hua1，2

1.DepartmentofEpidemiologyandHealthStatistics，SchoolofPublicHealth，CapitalMedicalUniversity，Beijing100069，China2.BeijingMunicipalKeyLaboratorofClinicalEpidemiology，Beijing100069，China3.CommunityHealthServiceStation，ChinaUniversityofMiningandtechology(Beijing)，Beijing100083，China4.SchoolofPublicHealth，PekingUniversityHealthScienceCenter，Beijing100083，China

Correspondingauthor：YANGXing-hua，E-mail：xinghuay@sina.com

ObjectiveTo investigate the prevalence of dyslipidemia in a functional community in Beijing，to analyze the influencing factors of dyslipidemia.MethodsA total of 1，043 community residents admitted to the community hospital for physical examination were selected in a functional community in Beijing from May to June in 2012，thereinto 97 cases′clinical data was incomplete，thus 946 community residents enrolled in this survey finally，and they were divided into A group(with dyslipidemia，n=302)and B group(without dyslipidemia，n=644)according to the incidence of dyslipidemia.Electronic health records were consulted to collect the demographic characteristics，including gender，age and educational level，and laboratory examination indicators were detected，including FPG，Scr，BUA，ALT and blood lipids(including TC，TG，LDL-C and HDL-C).Detection rates of dyslipidemia and borderline dyslipidemia were compared in community residents with different demographic characteristics，and influencing factors of dyslipidemia were analyzed by multivariate Logistic regression analysis.ResultsDetection rate of dyslipidemia was 31.9%(302/946).No statistically significant differences of detection rate of dyslipidemia was found in community residents with different gender，with different age(P>0.05)，while there was statistically significant differences of detection rate of dyslipidemia in community residents with different educational levels(P<0.05).Detection rate of borderline dyslipidemia was 20.4%(193/946).No statistically significant differences of detection rate of borderline dyslipidemia was found in community residents with different gender，with different age，or with different educational levels(P>0.05).There were statistically significant differences of gender，educational level，FPG，Scr，BUA or ALT was found between the two groups(P<0.05)，while no statistically significant differences of age between the two groups(P>0.05).Multivariate Logistic regression analysis results showed that，BUA〔OR=1.003，95%CI(1.001，1.006)〕 and ALT〔OR=1.020，95%CI(1.008，1.032)〕were influencing factors of dyslipidemia in community residents(P<0.05).ConclusionThe prevalence rate of dyslipidemia is relatively high in a functional community in Beijing，BUA and ALT are influencing factors of dyslipidemia in community residents.

Dyslipidemias；Cross-sectional studies；Root cause analysis；Beijing

杨兴华，E-mail：xinghuay@sina.com

R 589

A

10.3969/j.issn.1008-5971.2017.08.021

2017-05-02；

2017-08-19)

1.100069北京市，首都医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计系

2.100069北京市，临床流行病学北京市重点实验室

3.100083北京市，中国矿业大学(北京)社区卫生服务站

4.100083北京市，北京大学医学部公共卫生学院

李向君，王云锋，王美辰，等.北京市某功能社区居民血脂异常患病现况及其影响因素分析[J].实用心脑肺血管病杂志，2017，25(8)：90-92，96.[www.syxnf.net]

LI X J，WANG Y F，WANG M C,et al.Prevalence of dyslipidemia and influencing factors in a functional community in Beijing[J].Practical Journal of Cardiac Cerebral Pneumal and Vascular Disease，2017，25(8)：90-92，96.