生物电阻抗身体成分检测仪测算的相位角在超重和肥胖预测中的应用

余凤，马依拉·买买提，赵效国，张世瑶，李蓉蓉，李莉

1 新疆医科大学公共卫生学院，乌鲁木齐 830011；2 新疆医科大学第一附属医院临床营养科

《中国居民营养与慢性病状况报告（2020 年）》显示［1］，＞18 岁的成年人超重/肥胖率超过50%。肥胖是糖尿病、高血压及心血管疾病等非传染性疾病的主要危险因素之一［2］。肥胖的发生发展与脂肪组织的慢性低度炎症有关［3］。早期识别脂肪组织的炎性反应，并及时采取措施进行干预，有助于改善超重和肥胖患者的生活质量。目前，肥胖相关炎症标志物的临床检测费用较为昂贵。探索新的超重和肥胖患者体成分检测指标是目前的研究热点。体成分是身体脂肪组织和非脂肪组织在体质量中所占百分比，主要包括体脂肪相关指标、人体肌肉质量相关指标及人体水分相关指标。生物电阻抗分析（Bioelectrical impedance analysis，BIA）技术是一种快速、无创和非侵入性的测量人体体成分的技术，可检测全身脂肪含量、水分和骨骼肌质量等参数［4-5］。相位角（Phase angle，PhA）是一种BIA 参数，可反映身体细胞质量和细胞膜功能（细胞膜完整性等）［6］。PhA 作为一种营养状况的潜在指标，可作为营养不良和炎症性疾病的预测因子，同时可作为肺癌［7］、肝硬化［8］和艾滋病［9］等疾病的预后标志物。无脂肪质量（Fatfree mass，FFM）［10］，体质量指数（Body mass index，BMI）和内脏脂肪面积（Visceral fat area，VFA）［11］的增加或减少均会引起PhA 的变化。PhA 是否能作为超重和肥胖的一种预测指标，目前相关研究较少。为此，我们观察了BIA 技术测得的PhA 在超重和肥胖预测中的应用效果，现将结果报告如下。

1 资料与方法

1.1 临床资料 收集2022 年2 月—7 月在新疆某三甲医院临床营养科门诊就诊的患者为研究对象。纳入标准：①年龄：16～70 岁；②能够配合完成相关检查；③无严重肾病、感染或肿瘤等；④对本研究知情同意。排除标准：①患有恶性肿瘤、创伤、妊娠及严重心肺肝肾器质性疾病等；②体内有金属及心脏起搏器植入等；③无法顺利完成人体成分分析检测。本研究得到新疆医科大学第一附属医院伦理委员会审批，伦理审批号：K202006-18。最终纳入符合条件患者663 例，其中男157 例、女性506 例。根据体质量指数（BMI）［12］将入组对象分为正常组（BMI≤23.9 kg/m2）161 例、超重（24 kg/m2≤BMI＜28 kg/m2）组179 例（27%）、肥胖（BMI≥28 kg/m2）组323 例，年龄分别为（38.34 ± 12.35）、（39.17 ± 12.10）、（34.57 ± 11.44）岁；身高分别为（162.25 ± 7.18）、（164.01 ± 6.60）、（164.72 ± 9.27）cm；体质量分别为（57.13 ± 6.32）、（69.74 ± 6.42）、（90.85 ±15.42）kg；BMI 分别为（21.66 ± 1.48）、（25.88 ±1.16）、（33.35 ± 4.32）kg/m2。三组性别具有可比性（P＞0.05），年龄、身高、体质量和BMI 间差异具有统计学意义（P均＜0.05）。

1.2 三组受试者PhA 及体成分指标检测 采用In-Body 770 多频分段生物电阻抗身体成分检测仪，严格按照操作规程，对三组受试者进行人体成分测试。受试者禁食禁饮2 h，排空大小便，脱掉袜子，赤足以立正姿势站在体成分仪的测试底座上，保证双脚脚跟与底座上圆形电极片充分接触，双脚掌与椭圆型电极片充分接触。手握电极自然垂下与身体分开，要求大拇指指腹与手柄上方电极片接触，4 指并拢与下方电极片接触进行测试，期间要求受试者目视前方，保持安静直至仪器测量完毕。体成分指标包括PhA、体脂肪相关指标、人体肌肉质量相关指标及人体水分相关指标。PhA=反正切［电容（Xc）/电阻（R）］×（180°/Π）［13］，体脂肪相关指标包括体脂肪含量（Body fat mass，BFM）、去脂体重（Fat body mass，FFM）、体脂百分比（Body fat percentage，PBF）、内脏脂肪面积（Visceral fat area，VFA），人体肌肉质量相关指标包括肌肉量（Skeletal muscle mass，SMM）、基础代谢率（Basal metabolic rate，BMR）、腰臀脂肪比（Waist hip fat ratio，WHR）、骨骼肌指数（Skeletal muscle index，SMI）。人体水分相关指标包括全身水分（Total moisture，TBW）、细胞内水分（Intracellular moisture，ICW）、细胞外水分（Extracellular moisture，ECW）、ECW／TBW及ECW／ICW。

1.3 统计学方法 采用SPSS 23.0 统计软件进行数据处理。计量资料通过Shapiro-Wilk 进行正态性检验，符合正态分布的数据以±s表示，组间比较采用单因素方差分析；计数资料比较采用χ2检验；采用Pearson 相关性分析法分析PhA 与肥胖超重患者体成分指标的相关性；采用多元线性逐步回归分析法分析肥胖超重患者PhA 的影响因素，绘制受试者工作特征曲线（ROC），以最大约登指数作为诊断切点，计算PhA 预测肥胖超重的灵敏度、特异度。P＜0.05为差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 三组受试者PhA比较 肥胖组、超重组及正常组受试者PhA 分别为5.40° ± 0.67°、5.11° ± 0.65°、4.82° ± 0.58°，与正常组比较，超重组受试者PhA 水平高；与超重组比较，肥胖组受试者PhA 水平高（F=45.13，P＜0.01）。

2.2 三组受试者体脂肪相关指标、人体肌肉质量相关指标及人体水分相关指标比较 三组受试者体脂肪相关指标见表1，三组受试者人体肌肉质量相关指标见表2，三组受试者人体水分相关指标见表3。与正常组比较，超重组受试者BFM、FFM、PBF、VFA、SMM、BMR、WHR、SMI、TBW、ICW、ECW、ECW／TBW 及ECW／ICW 均高（P均＜0.01）；与超重组比较，肥胖组受试者BFM、FFM、PBF、VFA、SMM、BMR、WHR、SMI、TBW、ICW、ECW、ECW／TBW 及ECW／ICW均高（P均＜0.01）。

表1 三组受试者体脂肪相关指标（± s）

表1 三组受试者体脂肪相关指标（± s）

组别超重组肥胖组正常组n 179 323 161 BFM（kg）24.12 ± 4.24 38.29 ± 9.75 16.51 ± 3.94 FFM（kg）45.61 ± 6.84 52.56 ± 10.80 40.61 ± 6.20 PBF（%）34.75 ± 6.01 42.07 ± 6.40 28.96 ± 6.33 VFA（cm2）118.24 ± 29.52 182.74 ± 40.67 76.40 ± 22.98

表2 三组受试者人体肌肉质量相关指标（± s）

表2 三组受试者人体肌肉质量相关指标（± s）

组别超重组肥胖组正常组n 179 323 161 SMM（kg）24.91 ± 4.19 29.09 ± 6.50 21.89 ± 3.75 BMR（kcal）1 355.30 ± 147.70 1 505.33 ± 233.33 1 247.25 ± 134.01 WHR（%）0.91 ± 0.05 0.98 ± 0.07 0.85 ± 0.05 SMI（kg/m2）6.98 ± 0.72 8.06 ± 1.02 6.26 ± 0.70

表3 三组受试者人体肌肉质量相关指标（± s）

表3 三组受试者人体肌肉质量相关指标（± s）

组别超重组肥胖组正常组n 179 323 161 TBW（L）33.48 ± 5.03 38.62 ± 7.92 29.83 ± 4.60 ICW（L）20.64 ± 3.22 23.84 ± 4.99 18.32 ± 2.88 ECW（L）12.85 ± 1.85 14.77 ± 2.96 11.51 ± 1.75 ECW/TBW 0.38 ± 0.01 0.38 ± 0.01 0.39 ± 0.01 ECW/ICW 0.62 ± 0.02 0.62 ± 0.02 0.63 ± 0.02

2.3 PhA 与超重和肥胖患者体脂肪相关指标、人体肌肉质量相关指标及人体水分相关指标的相关性PhA 与超重和肥胖患者TBW、ICW、ECW、FFM、SMM、BMR、SMI、BFM 呈正相关（r分别为0.558，0.597，0.488，0.562，0.597，0.562，0.604，0.132；P均＜0.05），与ECW/ICW、ECW/TBW、PBF 呈负相关（r分别为-0.860，-0.863，-0.141；P均＜0.05）。校正年龄、性别后，PhA 与超重和肥胖患者ICW、SMM、SMI 仍呈正相关（r分别为0.305，0.305，0.394；P均＜0.05）；与ECW/ICW、ECW/TBW 呈负相关（r分别为-0.825，-0.827；P均＜0.05）。

2.4 超重和肥胖患者PhA 的影响因素 以PhA为因变量，以ICW、ECW/ICW、ECW/TBW、BFM、PBF、VFA、SMM、WHR和SMI为自变量，多元线性逐步回归分析法结果见表4，ICW、ECW/TBW、VFA、WHR 和SMI是超重和肥胖患者PhA的影响因素（P均＜0.01）。

表4 超重和肥胖患者PhA的多元线性逐步回归分析结果

2.7 PhA 对超重和肥胖的预测效能 当PhA 的最佳截断值为5.05°时，此时ROC 曲线下面积（AUC）为0.704（95%CI为0.661～0.748），PhA 预测超重和肥胖的灵敏度62.0%、特异度67.7%。当PhA 的最佳截断值为5.05°时，AUC 为0.703（95%CI为0.655～0.751），PhA 预测女性超重和肥胖的灵敏度51.6%，特异度76.2%。当PhA 的最佳截断值为5.65°，AUC 为0.733（95%CI为0.637～0.830），PhA 预测男性超重和肥胖的灵敏度68.3%，特异度67.7%。

3 讨论

肥胖通常被定义为BMI 超过临界值，是由于热量摄入大于能量消耗，导致体内脂肪组织的异常堆积，尤其是内脏脂肪的异常堆积［14］。脂肪组织是负责能量稳态的动态内分泌器官，体重增加和内脏脂肪异常堆积导致代谢发生紊乱、激素发生改变并产生慢性炎症［15］。炎性细胞的浸润会损伤细胞膜的功能与完整性，引起相关代谢功能障碍［16］。PhA 值的计算来自身体细胞对外部电流反应的电阻和电抗，可以用来确定细胞健康和完整性［13］。近年来，PhA已经被发现在用来评估不同疾病病人的临床结果和营养状况的预后方面发挥关键作用［17］。但目前关于PhA 与超重和肥胖相关的报道较少，故本研究探讨了PhA 与超重和肥胖患者各项指标之间的相关性，发现ICW、VFA等相关指标是PhA的影响因素。

罗福等［18］进行的一项纳入1 729 例超重和肥胖受试者的研究发现，超重和肥胖者的PhA 范围为5.5° ± 0.6°，与本研究结果相近。但是，本研究结果显示正常组的PhA 范围在4.82° ± 0.58°。美国BARBOSA-SILVA 等［19］的研究结果显示，健康受试者的PhA 值为6.55° ± 1.10°。印度KUMAR 等［20］的研究结果显示，健康受试者的PhA 值为7.32° ±1.17°。本研究结果中正常组平均PhA 值明显小于美国和印度报告的平均PhA 值，可能是由于不同区域的民族差异［10］。

BOSY-WESTPHAL等［21］研究发现在超重和肥胖成年患者中，相位角会随着BMI 的增加而增加，当BMI＞40 kg/m2时与PhA存在负相关。本研究结果发现，随BMI 的增加PhA 值会逐渐增加。相关研究表明，BMI与PhA 的关系与BMI的范围有关，当肥胖人群的BMI＞35 kg/m2时PhA 值较低［22］。OLIVEIRA等［23］研究发现，当BMI超过一定范围时，随着BMI的增加PhA值呈下降趋势。本研究中BMI值尚未超过35 kg/m2，后续需进一步对高BMI 值人群的PhA 值进行研究。

PhA 值常常作为细胞膜完整性和炎症的指标，PhA 值越高则细胞膜结构和功能越完整，人体营养状况越好［24］。GONZALEZ 等［10］进行的一项纳入1 442 例健康受试者的研究发现，ECW 的比率是相位角的决定因素。FFM 不发生改变时，ECW 扩张会导致PhA 降低，肥胖人群的细胞外隔室会有更多的水合作用和液体，产生更大的ECW/ICW 比率，更小的PhA 值。SMM 可以容纳大量的ICW，具有更好的导电性，引起PhA 值增加［25］。SMM 减少，BFM、BF%和VFA 增加，脂肪组织炎性细胞因子分泌增加，病理生理性液体超负荷，细胞膜完整性被破坏［26］，PhA值降低。本研究结果显示，PhA 值与超重和肥胖人群ICW、SMM 和SMI 值呈正相关，与ECW/ICW、ECW/TBW、BFM、PBF、VFA 和WHR 值呈负相关。该结果与以往研究［11］结果基本一致。提示PhA可能可以作为一项监测超重和肥胖人群机体营养状况的指标。此外，相关研究显示，脂肪组织往往比肌肉组织含有更高的ECW/TBW 比率，尤其是超重和肥胖患者的ECW/TBW 比率会较高于正常BMI 人群［27］，可能与超重和肥胖患者存在潜在炎症状态有关。本研究进一步的多元线性逐步回归分析结果显示，ICW、ECW/TBW、VFA、WHR 和SMI 是PhA 的影响因素。说明PhA可能可以在一定程度上作为观察肥胖或超重人群身体健康状况、预测其潜在炎症反应的指标。

一项评估PhA在肿瘤患者营养评价中的临床应用价值的研究［28］显示，PhA 预测肿瘤患者营养不良的AUC 为0.706 4，认为PhA 可作为筛查肿瘤患者营养不良的有用工具。KYLE 等［29］针对健康人和住院患者的研究结果显示，男性和女性的PhA 的截断值分别为5.0°和4.6°。VASSILEV 等［30］进行的前瞻性试验研究认为PhA可能是减肥术后体质量减轻的有用预测指标，PhA 的最佳临界值为3.9°。提示PhA 可能是一种有用的预测超重和肥胖机体状况改善的预测指标。本研究ROC 结果显示PhA 诊断超重和肥胖的AUC 为0.704（女性：0.703，男性：0.733），均在0.7～0.9 之间，属于中等准确［31］。预测超重和肥胖的灵敏度和特异度分别为62.0%、67.7%（女性51.6%、76.2%，男性68.3%，67.7%）。结果显示诊断超重和肥胖的最佳截断值为5.05°（女性5.05°；男性5.65°）。提示PhA 可以较好的反映超重和肥胖的情况，对超重和肥胖的诊断具有一定的意义。因此，本研究认为PhA 可能是一种有用的筛查工具，用于监测超重和肥胖患者的健康状况以及预测超重和肥胖患者的减重效果。

综上所述，PhA 值与超重和肥胖人群ICW、SMM和SMI 值呈正相关，与ECW/ICW、ECW/TBW、BFM、PBF、VFA 和WHR 值呈负相关，ICW、ECW/TBW、VFA、WHR 和SMI 是PhA 的影响因素。PhA诊断超重和肥胖的最佳截断值为5.05°，此时诊断超重和肥胖的灵敏度和特异度均较高。PhA 可能是监测超重和肥胖患者健康状况的有效指标，可以作为临床筛选超重和肥胖的一种有效指标。