体检人群身体成分分析指标与代谢综合征的相关性研究

来源 :广西医科大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wanglaow
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目的:观察体检人群代谢综合征(Metabolic syndrome,Met S)流行现状,分析其Met S的身体成分分析指标特点;探讨体检人群Met S患者身体成分分析指标与人体测量学指标、血液学指标的相关性,不仅为体检人群Met S患者危险因素评价提供更加客观、系统、全面的评估依据,还将为体检人群Met S患者筛查及干预提供参考依据。方法:采取整群抽样的方法,纳入2020年6月~2020年12月在广西医科大学第一附属医院健康管理部参与体检的人群为研究对象。采用问卷调查的方式收集人口信息学指标,包括人口统计学资料、既往病史、家族史及药物服用情况等。对研究对象进行体格检查,收集人体测量学指标、血液学指标、身体成分分析指标。人体测量学指标包括身高、体重、腰围(waist circumference,WC)、臀围(Hip Circumference,HC)、血压(包括收缩压(systolic blood pressure,SBP)、舒张压(Diastolic blood pressure,DBP)),计算身体质量指数(Body Mass Index,BMI)、腰臀比(waist circumference and hip circumference ratio,WHR)。血液学指标包括血清总胆固醇(Total Cholesterol,TC)、甘油三酯(Triglyceride,TG)、高密度脂蛋白胆固醇(High Density Lipoprotein Cholesterol,HDL-C)、低密度脂蛋白胆固醇(Low Density Lipoprotein Cholesterol,LDL-C)、空腹血糖(fasting blood glucose,FBG)。运用Inbody770身体成分分析仪进行身体成分检测,身体成分分析指标包括骨骼肌质量(skeletal muscle mass,SMM)、体脂肪质量(Body fat mass,BFM)、内脏脂肪面积(Viscera lfat area,VFA)、去脂肪体重(Fat free mass,FFM)、去脂肪软组织体重(Soft Lean mass,SLM),计算骨骼肌质量百分比(percent skeletal muscle mass,SMM%)、骨骼肌质量指数(Skeletal muscle mass index,SMI)、体脂肪质量百分比(percent body fat mass,BFM%)、SMM/BFM及SMM/VFA。参照中华医学会糖尿病分会(Chinese Diabetes Society,CDS)的Met S诊断标准,计算体检人群Met S总体流行情况及分析各危险因素;将体检人群依照上述诊断标准分为两组,即Met S组及非Met S组。依次纳入两组人口信息学指标、人体测量学指标、血液学指标、身体成分分析相关指标进行单因素分析,再将单因素分析有差异的指标纳入Logistic模型进行多因素分析,筛选出体检人群Met S患者人口信息学指标、人体测量学指标、血液学指标、身体成分分析相关指标中的独立影响因素。运用spearman相关性分析分析体检人群Met S患者身体成分分析指标与Met S诊断标准中人体测量学指标、血液学指标的相关性。结果:1、本次研究共最终纳入符合条件的研究对象1071人,平均年龄为41.66±14.36(20~78)岁,男性654人,占61.1%,女性417人,占38.9%,体检人群Met S总体患病率为19.98%(214/1071),其中男性176(26.9%)人,女性38(9.1%)人。中心性肥胖检出率为11.23%,超重或肥胖检出率为37.48%,高血压检出率27.78%,高TG血症检出率为19.31%,高血糖检出率为17.56%,低HDL-C血症检出率为9.83%;2、研究对象Met S的单因素分析指标包括(1)人口信息学指标:年龄、性别;(2)人体测量学指标:SBP、DBP、身高、体重、BMI、WC、HC、WHR;(3)血液学指标:TC、TG、HDL-C、LDL-C、FBG;(4)身体成分分析指标:SMM、SMM%、SMI、BFM、BFM%、VFA、SLM、FFM、SMM/VAF、SMM/BFM。将体检人群Met S组与非Met S组上述指标进行比较,结果显示:除LDL-C无统计学差异以外(P=0.546),其余各项指标均有统计学差异(P均<0.05)。3、研究对象Met S的多因素分析指标包括(1)人口信息学指标:年龄;(2)人体测量学指标:SBP、DBP、身高、体重、BMI、WC、HC、WHR;(3)血液学指标:TC、TG、HDL-C、FBG;(4)身体成分分析指标:SMM、SMM%、SMI、BFM、BFM%、VFA、SLM、FFM、SMM/VAF、SMM/BFM。将以上自变量导入Logistic回归模型进行多因素分析。回归结果显示:SBP、BMI、WC、WHR、TG、FBG、VFA是体检人群Met S独立危险因素,HDL-C,SMI,SLM是体检人群Met S独立保护因素。4、体检人群身体成分分析指标中SMI、VFA、SLM与Met S各危险因素相关性分析,结果显示:(1)骨骼肌指数(SMI)与Met S各危险因素相关性分析:SMI与SBP、DBP、LDL-C、TC、TG、WC呈负相关(P均<0.05),与HDL-C呈正相关(P<0.05),与FBG无明确相关性(P>0.05);(2)内脏脂肪面积(VFA)与Met S各危险因素相关性分析:VFA与SBP、DBP、LDL-C、FBG、TC、TG、WC呈正相关(P均<0.05),与HDL-C呈负相关(P<0.05)。(3)去脂软组织体重(SLM)与Met S各危险因素相关性分析,SLM与SBP、DBP、LDL-C、TC、TG、FBG、WC呈负相关(P均<0.05),与HDL-C呈正相关(P<0.05)。结论:Met S在体检人群中的存在一定程度流行,其中身体成分分析指标SMI、VFA、SLM是体检人群Met S患者的独立影响因素,并与Met S诊断标准中人体测量学指标、血液学指标存在不同程度相关。有一定的临床应用参考价值,为体检人群Met S患者的筛查及早期干预提供新的视角。
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