厦门市高尿酸血症流行状况及其影响因素分析

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目的:调查厦门市居民高尿酸血症的流行现状,评价厦门市居民食物摄入、膳食营养素及嘌呤摄入,分析厦门市居民男女性膳食模式,探究高尿酸血症患病的影响因素,为其防治提供新思路和相应的指导。方法:于2016年4月~8月,采用多阶段分层随机抽样方法,抽取厦门市思明、湖里、翔安和海沧四个区中2439位18岁以上的常住人口,进行一般情况调查、膳食调查、体格测量及生化检测,被调查者均自愿参加并签署知情同意书。一般情况采用问卷调查的方式;膳食调查采用膳食频率表法;体格测量指标有身高、体重和血压;生化检测包括血尿酸(SUA)、空腹血糖(FPG)和血脂常规四项。使用SPSS21.0对数据进行整理分析,分别运用x2检验和方差分析进行计数资料和计量资料组间的比较,使用logistic回归分析高尿酸血症患病的影响因素。采用因子分析分别建立男、女两种性别的膳食模式,运用logistic回归分析不同膳食模式与高尿酸血症的相关性。选取调查中诊断出患有高尿酸血症的763人作为病例组,采用1:1频数匹配方法选取年龄相近、性别相同的对照组,对各个影响因素进行非条件logistic回归分析。检验的水准定为0.05。结果:(1)调查人群的HUA患病率为26.7%,男性、女性患病率分别为28.4%、25.5%。男性人群中,年轻和老年人群与中年人群相比患病率较高;18~50岁年龄组女性患病率无差异,50岁以后患病率迅速升高;整体患病率趋势随年龄的升高而逐渐升高(P=0.003)。不同民族、居住地、文化、月均收入、体力劳动者以及吸烟、饮酒者HUA患病率均无统计学差异。混合型高脂血症、超重、肥胖、高TG血症和高血压人群中,HUA患病率均较高。在HUA人群中,混合型高脂血症、超重、肥胖、高TG血症和高血压患病率也均比非HUA人群中要高。(2)调查人群谷薯类和禽畜肉类食物摄入超出能量水平的推荐量;蛋类和鱼虾蟹贝类食用量达到了 80%以上;蔬菜水果类和奶类食用量只达到了 30%左右。营养素摄入中能量的平均摄入量达到RNI的88.7%,蛋白质平均摄入量达到RNI的107.2%,供能比13.9%在推荐的10%~15%范围内。脂肪平均摄入量达到RNI的119.9%,供能比33.8%稍超过推荐供能比(20%~30%)的范围。碳水化合物平均摄入量达到RNI的82.0%。供能比55.5%在推荐供能比(50%~65%)范围。其他微量营养素摄入均处于缺乏状态。(3)调查人群平均嘌呤摄入总量为(455.19±4.87)mg,男性平均嘌呤摄入总量(521.75±9.23)mg高于女性(413.23±5.11)mg,差别有统计学意义(P<0.001)。畜禽肉类嘌呤贡献率是动物性食物中最高的,为30.3%,鱼虾蟹贝类次之,为17.9%;谷薯类食物嘌呤贡献率是植物性食物中最高的,为26.3%,蔬菜类次之,为9.1%,豆类、菌藻类、坚果和水果的贡献率分别为8.8%、4.8%、0.8%和0.6%,奶类贡献率最低,为0.1%。高嘌呤摄入组的谷薯类、蛋类摄入较少,低嘌呤摄入组的蔬菜类、水果类、菌藻类、禽畜肉类、鱼虾蟹贝类、豆类摄入更多。(4)男性调查人群中因子分析得到五个膳食模式,分别为蔬菜肉类模式、沿海模式、水果蛋奶模式、饮料主食模式和酒类模式;在调整混杂因素后,蔬菜肉类模式是高尿酸血症的危险因素,Q3:Q1的OR值为1.501(1.003,2.248)。女性调查人群中因子分析得到五个膳食模式,分别为主食肉类模式、蛋奶水产模式、蔬菜水果模式、零食模式和酒水模式;在调整混杂因素后,蔬菜水果模式是高尿酸血症的保护因素,Q3:Q1的OR值为0.656(0.481,0.895)。(5)病例对照研究中,经过单因素logistic回归分析,选出了 12项因素与高尿酸血症有关的变量。将收入、BMI和高血压等混杂因素调整后进行多因素logistic回归分析,结果表明水果摄入是高尿酸血症患病的保护因素,OR=0.982(0.978,0.985);VB12摄入量为保护因素,OR=0.932(0.881,0.987);VE 摄入量为保护因素,OR=0.990(0.981,0.999)。鱼虾蟹贝类是危险因素,OR=1.003(1.001,1.005)。结论:(1)厦门市居民HUA患病率较高;(2)男性18~、30~、60岁以上年龄组和女性50岁以后人群患病率较高;(3)高BMI、高血压、血脂异常人群中,HUA患病率较高;反之,患HUA的人群中超重、肥胖、高血压、血脂异常率也较高;(4)男性多吃肉菜模式会增加患高尿酸血症风险,应当少吃肉类,并注意控制脂肪和嘌呤含量尤其是次黄嘌呤含量较高食物的摄入;女性多吃蔬菜水果模式可降低患高尿酸血症风险,应常吃新鲜蔬菜水果及豆类;(5)厦门市居民高尿酸血症的影响因素涉及年龄、收入、BMI、高血压、血脂异常以及膳食因素等,防治中应重点关注超重肥胖、高血压、血脂异常人群,并根据不同性别制定不同的干预措施。
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