【摘 要】
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[目 的]探究抑郁症与非酒精性脂肪性肝病（nonalcoholic fatty liver disease,NAFLD）的相关性,以及影响NAFLD患病的危险因素。其次,构建NAFLD的患病风险列线图预测模型,以期为NAFLD的发生发展及诊治提供新见解。[方法]选取2020年7月-2020年11月在昆明医科大学第二附属医院健康体检中心进行健康体检的人群作为研究对象。对进行排除后符合纳入标准的参检人
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[目 的]探究抑郁症与非酒精性脂肪性肝病（nonalcoholic fatty liver disease,NAFLD）的相关性,以及影响NAFLD患病的危险因素。其次,构建NAFLD的患病风险列线图预测模型,以期为NAFLD的发生发展及诊治提供新见解。[方法]选取2020年7月-2020年11月在昆明医科大学第二附属医院健康体检中心进行健康体检的人群作为研究对象。对进行排除后符合纳入标准的参检人员均进行健康问卷调查、体格检查及肝功能、空腹血糖、血脂等血液学指标的收集。采用腹部B超诊断受检者是否患有脂肪肝,采用患者健康问卷抑郁自评量表（patient health questionaire,PHQ-9）评定受检者抑郁评分及其严重程度。最终纳入了 738名符合要求的受检者用于分析。根据B超结果及NAFLD的排除标准,将研究对象分为非NAFLD组456例,NAFLD组282例,比较两组一般资料（年龄、性别、运动时间、文化程度、BMI等）、实验室检查结果（丙氨酸氨基转移酶、天门冬氨酸氨基转移酶、总胆固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇）及抑郁评分的差异。对符合正态分布的计量资料,两组间比较采用t检验,非正态分布的计量资料,两组间比较采用Mann-Whitney U检验。计数资料组间比较采用卡方检验。其次,根据PHQ-9评分将所有研究对象分为正常人（0-4分）、轻度抑郁症（5-9分）、中重度抑郁症（≥10分）,比较不同抑郁症严重程度下NAFLD患病率的差异。再者,将两组间比较有统计学意义的变量纳入多因素Logistic回归分析中,探究这些变量与NAFLD的相关性。最后,根据Logistic回归分析的结果构建NAFLD的患病风险列线图预测模型,使用一致性指数（C-index）、ROC曲线及校准曲线图对列线图进行验证。[结 果]1.NAFLD组患者年龄、男性占比、已婚史占比、高血压史占比、糖尿病史占比、吸烟史占比、BMI、腰围、腰臀比、ALT、AST、LDL、TC、TG、空腹血糖、抑郁评分均高于非NAFLD组患者。而HDL低于非NAFLD组患者（P值均<0.05）。两组间在运动时间、工作性质、文化程度、月收入比较差异无统计学意义（P值均>0.05）。2.中重度抑郁症组中NAFLD的患病率（43.1%）是轻度抑郁症组（41.7%）的1.03倍,是正常人组（35.3%）的1.22倍。再者,轻度抑郁症组的NAFLD患病率也高于正常人组,为正常人组的1.18倍。但三组组间比较差异无统计学意义。（P 值=0.174）3.非酒精性脂肪性肝病影响因素的多因素Logistic回归分析结果表明,男性[OR=2.223,95%:1.354～3.650,p=0.002]、BMI（OR=1.219,95%CI:1.087～1.367,p=0.001）、TC（OR=1.533,95%CI:1.154～2.035,p=0.003）、TG（OR=1.322,95%CI:1.029～1.669,p=0.029）和抑郁评分（OR=1.102,95%CI:1.038～1.169,p=0.001）是非酒精性脂肪性肝病的独立危险因素（P值均<0.05）。4.以多因素Logistic回归结果中NAFLD患病的影响因素,即男性、BMI、TC、TG、抑郁评分作为预测变量建立NAFLD的患病风险列线图预测模型。计算一致性指数（C-index）为0.871,说明本研究所构建的NAFLD患病风险预测模型具有较好的区分度。ROC曲线下面积（Area under the curve,AUC）为0.871,说明本研究所构建的NAFLD患病风险预测模型达到了较好的预测准确度。校准曲线验证了列线图预测NAFLD的患病风险与其实际患病风险一致性较高。[结 论]1.抑郁症是非酒精性脂肪性肝病发生的影响因素。2.抑郁程度越重,非酒精性脂肪性肝病的患病风险越高。3.男性、BMI、TC、TG和抑郁评分是非酒精性脂肪性肝病患病的独立危险因素。4.以男性、BMI、TC、TG和抑郁评分作为预测变量构建的NAFLD患病风险列线图预测模型能较好的预测NAFLD的患病风险。
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