人体测量学指标在基层地区成人糖尿病筛查中的应用

黄滨 刘静 季旭东 马旭红 尹建新 杨乃鸿 赵能江 李津

最新的大规模流行病学调查表明，我国成人糖尿病患病率已高达12.8%（根据2018 年美国糖尿病协会的诊断标准），而知晓率仅43.3%[1]。新疆维吾尔自治区地处祖国西陲，用于诊断糖尿病的口服葡萄糖耐量试验和糖化血红蛋白[2]在很多基层地区尚未普及推广，导致当地很多糖尿病患者被漏诊。人体测量学指标通过测量身高、体质量、腰围等参数计算得出，如经典的腰围、身体质量指数（body mass index，BMI）、腰高比（waist-to-height ratio，WHtR）和较新的A 型形态指数（A body shape index，ABSI）、身 体 圆 度 指 数（body roundness index，BRI）、锥削度指数（conicity index，CI）、BMI √腰围、WHt.5R 等；除BMI √腰围和WHt.5R 外大多已被用于初步筛查糖尿病、肥胖、代谢综合征等，但其应用价值受年龄、性别、种族、地域等多因素影响。本研究旨在新疆基层地区初步探讨各项新旧人体测量学指标与成人糖尿病的关系，以明确其在成人糖尿病初步筛查中的应用价值。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选择2017 年10 月—2018 年10 月在新疆维吾尔自治区吉木萨尔县泉子街镇卫生院常规体检的人群作为研究对象。纳入标准：（1）年龄18 ～80 岁。（2）当地户籍或在当地稳定居住超过半年的居民。（3）签署知情同意书。排除标准：（1）妊娠。（2）主要脏器（心、肺、肝、肾）功能衰竭。（3）瘫痪卧床。（4）恶性肿瘤晚期。（5）存在药物（如糖皮质激素）或应激等影响血糖的因素。最终共纳入了4 215 例资料齐全的研究对象，其中男性1 653 例，女性2 562 例。本研究得到吉木萨尔县中医医院伦理委员会的批准（吉医伦[2017]-01）。

1.2 方法

由经过培训的研究人员使用统一问卷对研究对象进行吸烟、饮酒和糖尿病家族史（限一级亲属，即父母、子女和兄弟姐妹）进行调查；并根据现行指南[2]定义的方法测量研究对象的腰围、身高、体质量、静息血压；空腹静脉采血测量空腹血糖（fasting blood glucose，FBG）、总胆固醇（total cholesterol，TC）、低密度脂蛋白胆固醇（low density lipoprotein-cholesterol，LDL-C）、高密度脂蛋白胆固醇（high density lipoproteincholesterol，HDL-C）、三酰甘油（triglycerides，TG）；除已明确有糖尿病病史外，全部研究对象测定早餐后2 h血糖（2 h blood glucose，2 hBG）。以上生化指标均以日立7160 全自动生化分析仪检测。

1.3 观察指标

吸烟指每日至少吸1 支烟，饮酒指每周至少饮酒1 次。当FBG ≥7.0 mmol/L，或2 hBG ≥11.1 mmol/L，或已明确有糖尿病史时则判断为糖尿病。人体测量学指标共8项，具体如下：（1）腰围。（2）BMI= 体质量（kg）/ 身高（m）2。（3）WHtR= 腰 围（cm）/ 身 高（cm）。（4）ABSI[3]=腰围（m）/[BMI（kg/m2）2/3×身高（m）1/2]。（5）BRI[4]=364.2-365.5×[1-腰围（m）2/π2/身高（m）2]1/2。（6）CI[5]=腰围（m）/｛0.109×[体质量（kg）/身高（m）]1/2]｝。（7）BMI √腰 围[6]=BMI（kg/m2）× 腰 围（m）1/2。（8）WHt.5R[7]=腰围（cm）/身高（cm）1/2。

1.4 统计学方法

应用IBM SPSS 25.0 统计软件进行分析。计量资料以（±s）表示，组间差异比较采用t检验；计数资料以n（%）表示，组间差异比较采用χ2检验。分别将男性和女性人群按照各人体测量学指标的四分位数分组，使用二项Logistic 回归模型，以各指标的第一分位数组（Q1）作为参照，计算第二（Q2）、三（Q3）和四分位数组（Q4）的糖尿病患病风险OR（95%CI）值。通过受试者工作特征（receiver operator characteristic，ROC）曲线计算出各人体测量学指标诊断糖尿病的曲线下面积（areas under the curve，AUC）；并计算出各指标的敏感性和特异性，再据此计算出约登指数（敏感性+特异性-1），最大约登指数的对应值即为各指标预测糖尿病患病风险的最佳切点。P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 一般特征

在4 215 例研究对象中，糖尿病患者共452 例（占比10.2%）。与男性相比，女性的体质量、身高、腰围、血压、TG、LDL-C、吸烟和饮酒比例较低，HDL-C 较高（P＜0.05）。两组的BMI、ABSI、CI、BMI √腰围、WHt5R 比较，差异有统计学意义（P＜0.05）。其余指标如血糖、糖尿病家族史、糖尿病比例等差异无统计学意义（P＞0.05）。见表1。

表1 （续）

表1 （续）

表1 （续）

表1 研究对象的人口学和临床特征

2.2 Logistic 回归分析

在男性和女性研究对象中，分别按各项人体测量学指标的四分位数将其分为4 组。然后以糖尿病是否患病作为因变量，各项人体测量学的不同四分位数水平作为自变量建立Logistic 回归模型并计算Q2 ～Q4组相对于Q1 组的OR值；该模型在男性将年龄、吸烟、饮酒、糖尿病家族史和收缩压作为调整变量，在女性将年龄、糖尿病家族史和收缩压作为调整变量。结果表明无论在男性或女性，糖尿病患病风险增加与WHtR 和BRI 水平升高的相关性最强；而与ABSI 的相关性最弱，甚至在女性未见到随ABSI 水平升高的趋势。见表2。

表2 各项人体测量学指标与糖尿病患病风险的Logistic 回归分析

表2 （续）

2.3 ROC 曲线分析

ROC 曲线分析表明无论在男性或女性，各项人体测量学指标对于初步诊断糖尿病差异均有统计学意义（P＜0.001），其中以WHtR 和BRI 的AUC 最大。对糖尿病而言，WHtR 的诊断切点分别为0.48（男）和0.49（女），BRI 的诊断切点分别为3.02（男）和3.05（女）。见表3。

表3 人体测量学指标预测2 型糖尿病患者的效果比较

表3 （续）

3 讨论

本研究结果表明，在新疆基层地区，常规参加体检的人群中糖尿病所占比例高达10.7%，而通过体格检查可获得的各项新旧人体测量学指标均对糖尿病有一定的预测诊断价值，其中以WHtR 和BRI 的效能最高。在临床实际操作中，这两项指标均无需抽血，仅需简单地测量腰围和身高两项参数即可获得，其中又以WHtR 计算简便易推广，故更适用于大规模体检筛查，特别是在偏远基层地区显得尤有意义。

糖尿病已成为世界性大流行病，2019 年世界糖尿病联盟公布全球成年糖尿病患病人数已达4.63 亿（患病率9.3%），我国已成为糖尿病世界第一大国[8]。然而很多糖尿病患者在发病早期并无典型症状，而现行指南[2]推荐的理想诊断方案即同时检测空腹血糖、口服葡萄糖耐量试验后2 hBG 和糖化血红蛋白在基层地区很难做到。因此，在临床实践中糖尿病常被漏诊，造成该病的知晓率、治疗率和控制率均较低；特别是在西北农村地区这一现象更为明显[1]。

近年来，随着家庭医生签约、下基层义诊等医疗服务在新疆基层地区的逐渐开展，很多基层地区居民有机会接收到基本的健康体检，一般至少包括了常规的测量体质量、身高、腰围、血压和指尖血糖检测等项目。近年来国内已有多项根据体质量、身高和腰围推导出的人体测量学指标在临床研究中用于预测糖尿病患病风险，但各项研究结果因方案设计、入选人群特征、地区和样本量而异。其中一项来自甘肃金昌[9]的大样本前瞻性队列研究表明BMI 在预测糖尿病发病风险方面优于WHtR、腰围和BRI。另一项来自苏州[10]的横断面研究则发现WHtR 和BRI 对糖尿病的预测价值最大，ABSI 最小，与本研究结果非常相似。BMI √腰围和WHt.5R 是新近推导出的两项人体测量学指标，在国内西北地区人群中预测代谢综合征的患病风险时取得了良好效果[11]。然而本研究显示，这两项指标在预测糖尿病风险时不如WHtR 和BRI。此外在糖尿病并发症方面，近期有一项研究[12]表明人体测量学指标的异常可能与糖尿病肾病的发病风险相关，值得将来开展进一步研究来证实。

本研究的优势在于样本量较大，覆盖了调查当地18 ～80 岁的全年龄段人群；但其局限性在于并非严谨设计的流行病学抽样，横断面研究无法说明因果关系；且受条件所限以早餐后2 h 血糖替代口服葡萄糖耐量试验后2 h血糖，故在糖尿病诊断的确立上仍存在一定漏诊的可能。

综上所述，本研究表明在新疆基层地区的成年人群中，各项人体测量学指标升高均提示糖尿病患病风险升高，其中以WHtR 和BRI 的预测价值更大；特别是WHtR 便于计算，更有利于在当地推广应用。此文的研究结果为后期我国基层糖尿病筛查标准的制定提供了借鉴内容。