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    三酰甘油血糖指數(shù)縱向軌跡對新發(fā)心腦血管疾病的影響研究

    2022-02-17 04:32:16曹志偉劉倩李靜張靜紀(jì)美玲劉立偉宋明珠孫俊艷吳云濤
    中國全科醫(yī)學(xué) 2022年6期
    關(guān)鍵詞:劉倩賦值實(shí)測值

    曹志偉,劉倩,李靜,張靜,紀(jì)美玲,劉立偉,宋明珠,孫俊艷,吳云濤*

    心腦血管疾?。╟ardiovascular disease,CVD)患病率及死亡率均居于我國首位[1]。據(jù)《中國心血管病報(bào)告2018》報(bào)告:我國目前CVD患病人數(shù)為2.9億,據(jù)推算10年內(nèi)CVD患病人數(shù)仍將快速增長[2]。由于對高血壓、吸煙等傳統(tǒng)危險(xiǎn)因素進(jìn)行控制和干預(yù),CVD的防控取得了初步成效[3]。但近年來我國血脂異常及糖尿病患病率明顯增高,因此CVD患病率仍將持續(xù)處于上升階段,家庭和社會(huì)所承受的疾病負(fù)擔(dān)不斷加重。

    胰島素抵抗(insulin resistance,IR)可導(dǎo)致血管損傷,被認(rèn)為是CVD發(fā)生和發(fā)展的重要危險(xiǎn)因素之一[4]。正常血糖胰島素鉗技術(shù)作為診斷IR的“金標(biāo)準(zhǔn)”,檢測結(jié)果準(zhǔn)確但費(fèi)時(shí)費(fèi)力[5]。三酰甘油血糖指數(shù)(triglyceride-glucose index,TyG)是一項(xiàng)簡便易測且可靠的可替代指標(biāo),通過空腹三酰甘油(triglyceride,TG)與空腹血糖(tasting blood glucose,F(xiàn)BG)水平計(jì)算而來,與IR有著強(qiáng)相關(guān)性[5-7]。IRACE等[8]研究發(fā)現(xiàn)TyG是頸動(dòng)脈粥樣硬化的危險(xiǎn)因素,ZHAO等[9]研究發(fā)現(xiàn)TyG與動(dòng)脈硬化呈正相關(guān),VMCUN隊(duì)列[10]以及WANG等[11]研究的結(jié)果表明TyG對CVD有較好的預(yù)測價(jià)值。但大多數(shù)TyG與CVD發(fā)病的研究僅采用了單次測量的TyG水平,而TyG水平可受到多種因素的影響,如年齡、體育鍛煉、飲食等。因此單次測量的TyG水平不足以準(zhǔn)確地反映長期TyG水平對CVD發(fā)病的影響。

    軌跡模型是一項(xiàng)基于多次重復(fù)測量的數(shù)據(jù)分析技術(shù),遵循同質(zhì)發(fā)展軌跡以進(jìn)行分組,可以評估長期TyG變化趨勢,研究不同TyG軌跡對靶器官損害的影響[12-13]。目前,國內(nèi)外尚缺乏不同TyG軌跡與新發(fā)CVD關(guān)系的研究。開灤研究(臨床試驗(yàn)注冊號:ChiCTRTNRC-11001489)是一項(xiàng)始于2006年,現(xiàn)在仍在進(jìn)行的基于功能社區(qū)人群心血管及相關(guān)疾病危險(xiǎn)因素的調(diào)查及干預(yù)的大型前瞻性隊(duì)列研究[14]。除收集觀察對象TG及FBG的數(shù)據(jù)外,每年對觀察對象的CVD發(fā)病情況進(jìn)行隨訪,這為未來探究TyG縱向軌跡與CVD發(fā)病關(guān)系提供了機(jī)會(huì)。

    1 對象與方法

    1.1 研究對象 自2006年起,由開灤總醫(yī)院及所屬10家醫(yī)院對開灤集團(tuán)在職及離退休職工進(jìn)行了第1次健康體檢,此后每2年進(jìn)行一次健康體檢,除包括常規(guī)的隨訪項(xiàng)目外,通過醫(yī)保信息系統(tǒng)收集觀察對象每年CVD發(fā)生的情況。本研究依托開灤研究,將連續(xù)參加2006、2008、2010年度3次健康體檢者作為研究對象,對研究對象進(jìn)行隨訪并收集CVD數(shù)據(jù)資料。本研究遵照赫爾辛基宣言,并通過開灤總醫(yī)院倫理委員會(huì)(倫理審批編號:2021004)審批。

    1.1.1 納入標(biāo)準(zhǔn) (1)參加并完成2006年度、2008年度、2010年度開灤研究健康體檢者;(2)3次健康體檢TG、血糖值資料均完整者;(3)同意參加本研究并簽署知情同意書者。

    1.1.2 排除標(biāo)準(zhǔn) (1)2010年度健康體檢時(shí)既往存在惡性腫瘤、心血管疾病病史者;(2)體質(zhì)指數(shù)(BMI)>45 kg/m2者。

    1.2 資料收集

    1.2.1 一般資料收集 流行病學(xué)調(diào)查內(nèi)容及人體測量學(xué)指標(biāo)詳情見本課題組前期研究[15]。BMI=體質(zhì)量(kg)/身高2(m2)。

    1.2.2 生化指標(biāo)檢測 受檢者空腹8 h后,于體檢當(dāng)日7:00~9:00抽取肘靜脈血5 ml,統(tǒng)一用日立7600自動(dòng)生化分析儀進(jìn)行生化指標(biāo)檢測。生化指標(biāo)包括:血清TG、FBG、高密度脂蛋白膽固醇(high density lipoprotein cholesterol,HDL-C)、低密度脂蛋白膽固醇(low density lipoprotein cholesterol,LDL-C)、尿酸(Uric acid,UA)及超敏C反應(yīng)蛋白(high sensitive C-reactive protein,hs-CRP)、丙氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶(ALT)。TyG=Ln〔TG (mg/dl)× FBG(mg/dl)/2〕。

    1.3 新發(fā)CVD定義及隨訪 以2010年度健康體檢時(shí)點(diǎn)為隨訪起點(diǎn),以發(fā)生CVD為隨訪終點(diǎn),CVD包括腦卒中和心肌梗死,腦卒中包括出血性腦卒中和缺血性腦卒中,診斷標(biāo)準(zhǔn)采用2018版診斷指南[16-18];發(fā)生2次及以上終點(diǎn)事件(CVD)者以首次發(fā)生事件的時(shí)間和事件為結(jié)局,未發(fā)生CVD事件者隨訪截止時(shí)間為死亡時(shí)間或末次隨訪時(shí)間(2017-12-31),每年由經(jīng)過培訓(xùn)的醫(yī)務(wù)人員查閱研究對象醫(yī)保信息并記錄終點(diǎn)事件的情況,所有診斷由專業(yè)醫(yī)師根據(jù)住院病歷進(jìn)行確認(rèn)。

    1.4 相關(guān)定義 高血壓:收縮壓≥140 mm Hg(1 mm Hg=0.133 kPa)和/或舒張壓≥90 mm Hg或收縮壓<140 mm Hg和舒張壓<90 mm Hg但存在已經(jīng)明確診斷的高血壓或正在服用降壓藥物[19]。糖尿?。篎BG≥7.0 mmol/L或FBG<7.0 mmol/L但存在已經(jīng)明確診斷的糖尿病或正在使用降糖藥物[20]。吸煙定義為近一年平均每天至少吸一支煙;飲酒定義為近一年平均每日飲酒(酒精含量≥50%)100 ml,持續(xù)至少1年以上;體育鍛煉定義為每周鍛煉≥3次,每次持續(xù)時(shí)間≥30 min。

    1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SAS 9.4統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。正態(tài)分布的計(jì)量資料以(±s)表示,多組間比較采用單因素方差分析;偏態(tài)分布的計(jì)量資料采用M(Q25,Q75)表示,組間比較采用K-W秩和檢驗(yàn)。計(jì)數(shù)資料采用相對數(shù)表示,組間比較采用χ2檢驗(yàn)。采用SAS Proc Traj 程序建立研究對象TyG的軌跡模型并分組[20-22],根據(jù)貝葉斯信息準(zhǔn)則(BIC)及分組后的平均概率(AvePP)來選擇最佳軌跡模型和評估軌跡的擬合程度,保證每組所占比例在5%以上,最終得出 4組 TyG軌跡:低-穩(wěn)定組、中低-穩(wěn)定組、中高-穩(wěn)定組和高-穩(wěn)定組。采用Kaplan-Meier法計(jì)算不同分組終點(diǎn)事件的累積發(fā)病率,并用Log-rank檢驗(yàn)比較各組CVD累積發(fā)病率的差異,采用Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型進(jìn)一步分析4組研究對象對CVD發(fā)病的風(fēng)險(xiǎn)比(HR)和95%可信區(qū)間(CI)。為進(jìn)一步探究不同病種間是否存在差異,單獨(dú)對急性心肌梗死、腦卒中累積發(fā)病率進(jìn)行Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型分析。以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

    2 結(jié)果

    2.1 4組研究對象基線情況比較 參加2006年度、2008年度、2010年度健康體檢的觀察對象共57 926例,3次健康體檢TG、血糖值均完整的研究對象共56 769例,排除惡性腫瘤病史者378例,排除2010年度健康體檢時(shí)存在CVD者2 092例,排除BMI高于45 kg/m2者41例。最終納入統(tǒng)計(jì)分析的觀察對象共54 258例。觀察對象平均年齡(53.2±12.0)歲,其中男性41 382例,占比76.27%。使用SAS Proc Traj程序確定了4組不同的TyG軌跡(見圖1):低-穩(wěn)定組13 150例(7.98≤TyG≤8.08,24.24%),中低-穩(wěn)定組28 488例(8.60≤TyG≤8.64,52.50%),中高-穩(wěn)定組10 808例(9.30≤TyG≤9.31,19.92%),高-穩(wěn)定組1 812例(10.04≤TyG≤10.27,3.34%)。4組研究對象年齡、性別、BMI、心率、TyG2006、TyG2008 、TyG2010、HDL-C、LDL-C、UA、hs-CRP、TG、FBG、ALT、吸煙、飲酒、體育鍛煉、高血壓、糖尿病、服用降脂藥物比例比較,差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。見表1。

    表1 不同TyG縱向軌跡組研究對象基線情況比較Table 1 Comparison of basic characteristics of participants in different TyG index trajectory groups

    圖1 觀察對象TyG縱向軌跡圖Figure 1 Longitudinal trajectories of TyG index in participants

    2.2 4組CVD累積發(fā)病率比較 本研究研究對象隨訪(6.73±1.12)年,共發(fā)生CVD 2 267例,其中急性心肌梗死499例,腦卒中1 800例。4組CVD累積發(fā)病率比較,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(χ2=187.98,P<0.05)。見圖2。

    圖2 不同TyG縱向軌跡組患者CVD累積發(fā)病率比較Figure 2 Comparison of cumulative incidence of CVD in different TyG index trajectory groups

    2.3 不同TyG縱向軌跡組對發(fā)生CVD影響的多因素Cox回歸分析 分別以是否發(fā)生CVD(賦值:否=0,是=1)、心肌梗死(賦值:否=0,是=1)、腦卒中(賦值:否=0,是=1)、缺血性腦卒中(賦值:否=0,是=1)、出血性腦卒中(賦值:否=0,是=1)為因變量,以不同TyG縱向軌跡組(賦值:低-穩(wěn)定組=1,中低-穩(wěn)定組=2,中高-穩(wěn)定組=3,高-穩(wěn)定組=4)、年齡(賦值:實(shí)測值)、性別(賦值:男=1,女=0)、BMI(賦值:實(shí)測值)、心率(賦值:實(shí)測值)、HDL-C(賦值:實(shí)測值)、LDL-C(賦值:實(shí)測值)、UA(賦值:實(shí)測值)、hs-CRP(賦值:實(shí)測值)、高血壓(賦值:有=1,無=0)、糖尿?。ㄙx值:有=1,無=0)、吸煙(賦值:有=1,無=0)、飲酒(賦值:有=1,無=0)、體育鍛煉(賦值:有=1,無=0)、服用降脂藥物情況(賦值:有=1,無=0)為自變量,校正年齡、性別、BMI、心率、HDL-C、LDL-C、UA、hs-CRP、高血壓、糖尿病、吸煙、飲酒、體育鍛煉、服用降脂藥物情況后,進(jìn)行多因素Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型分析,結(jié)果顯示:與低-穩(wěn)定組相比,各組發(fā)生CVD的HR(95%CI)分別是1.29(1.14,1.46)、1.40(1.20,1.63)、1.76(1.41,2.20);發(fā)生心肌梗死的HR(95%CI)分別是 1.48(1.10,1.98)、1.91(1.36,2.69)、2.03(1.22,3.36);發(fā)生腦卒中的HR(95%CI)分別是1.23(1.07,1.42)、1.27(1.07,1.50)、1.63(1.27,2.08);發(fā)生缺血性腦卒中的HR(95%CI)分別是1.25(1.08,1.45)、1.35(1.12,1.60)、1.77(1.37,2.30);發(fā)生出血性腦卒中HR(95%CI)分別是1.17(0.83,1.65)、0.98(0.63,1.52)、1.14(0.58,2.23)。

    進(jìn)一步校正2010年度TyG后,結(jié)果顯示:與低-穩(wěn)定組相比,各組發(fā)生CVD的HR(95%CI)分別是1.25(1.09,1.44)、1.31(1.08,1.59)、1.57(1.16,2.13);發(fā)生心肌梗死的HR(95%CI)分別是1.47(1.07,2.02)、1.89(1.24,2.89)、1.99(1.02,3.90);發(fā)生腦卒中的HR(95%CI)分別是1.19(1.03,1.39)、1.18(0.96,1.46)、1.44(1.03,2.02);發(fā)生缺血性腦卒中的HR(95%CI)分別是1.19(1.02,1.41)、1.21(0.97,1.52)、1.50(1.05,2.14);發(fā)生出血性腦卒中的HR(95%CI)分別是1.25(0.86,1.84)、1.13(0.64,1.98)、1.46(0.59,3.61)。見表2。

    表2 不同TyG縱向軌跡組對CVD影響的多因素Cox回歸分析Table 2 Multivariate Cox regression analysis of the effect of different TyG index trajectory groups on CVD

    (續(xù)表2)

    3 討論

    本研究的重要發(fā)現(xiàn)是TyG縱向軌跡水平升高是新發(fā)CVD發(fā)病的危險(xiǎn)因素,且獨(dú)立于基線TyG水平。本研究首次采用TyG重復(fù)測量值計(jì)算的TyG縱向軌跡來評估新發(fā)CVD的風(fēng)險(xiǎn),與僅考慮單次測量的TyG相比更能全面準(zhǔn)確地反應(yīng)長期TyG變化對新發(fā)CVD的影響。

    本研究發(fā)現(xiàn)TyG縱向軌跡水平是新發(fā)CVD的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。在校正年齡、性別等混雜因素后,與低-穩(wěn)定組相比,TyG中低-穩(wěn)定組、中高-穩(wěn)定組、高-穩(wěn)定組發(fā)生CVD的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)分別增加了29%、40%、76%。將2010年度基線TyG帶入多因素Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型后發(fā)現(xiàn),與低-穩(wěn)定組相比,TyG中低-穩(wěn)定組、中高-穩(wěn)定組、高-穩(wěn)定組發(fā)生CVD的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)分別增加了25%、31%、57%。這提示TyG縱向軌跡對新發(fā)CVD的影響強(qiáng)于基線TyG水平,因此TyG縱向軌跡對新發(fā)CVD風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測價(jià)值更高。

    與以往的研究得到了類似的結(jié)論。LI等[23]通過對中國6 078例60歲以上的老年人采用隊(duì)列研究的方法分析后發(fā)現(xiàn),在校正各混雜因素后,與第一分位組相比,第三、四分位組CVD的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)分別是1.33 〔95%CI(1.05,1.68)〕、1.72〔95%CI(1.37,2.16)〕。 該研究選取60歲以上的老年人作為研究對象,本就是CVD的高發(fā)人群,可能會(huì)存在選擇偏倚。據(jù)《中國心血管報(bào)告2018》報(bào)道,我國青、中年人群CVD患病人數(shù)也正在逐年增加,因此更需要覆蓋青、中、老三個(gè)年齡段的大型研究加以證明[2]。同樣的,SANCHEZINIGO等[10]通過VMCUN隊(duì)列研究分析 5 014例高加索人也發(fā)現(xiàn)TyG是CVD發(fā)病的危險(xiǎn)因素,且對心血管疾病有較強(qiáng)的預(yù)測作用。因此,TyG可作為評估CVD發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的重要參考指標(biāo)之一。

    雖然本研究發(fā)現(xiàn)了TyG縱向軌跡是CVD發(fā)病的獨(dú)立危險(xiǎn)因素,但是TyG縱向軌跡對于CVD各病種的影響卻不盡相同。本研究發(fā)現(xiàn)TyG縱向軌跡對于急性心肌梗死的影響高于對腦卒中的影響,腦卒中發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的增加主要是由于缺血性腦卒中的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)造成,而與出血性卒中的發(fā)病無關(guān)。這可能是因?yàn)镮R與血管內(nèi)皮功能障礙密切相關(guān)[24-25]。內(nèi)皮功能障礙可通過IR導(dǎo)致動(dòng)脈粥樣硬化和缺血性腦卒中等疾病的發(fā)生[26]。在血管內(nèi)皮損傷期間,心臟利用能量底物的代謝穩(wěn)定性可能會(huì)因IR而受到損害,以致產(chǎn)生脂毒性[27]。

    隨著生活水平的提高和生活方式的改變,中國人群血脂異常及糖尿病的患病率逐漸升高。據(jù)統(tǒng)計(jì)我國血脂異常的患病率分別由2002年的18.6%上升至2012年40.4%,糖尿病的患病率則由4.5%上升至10.4%,呈現(xiàn)出國民糖脂代謝異常普遍暴露及患病率顯著增加的狀態(tài)[20,28-29]。在防控工作方面,血脂異常及高血糖的控制率要明顯低于西方發(fā)達(dá)國家水平,我國血脂異常的防治工作更加落后,對于CVD的防控不容樂觀[30]。

    本研究仍存在以下幾點(diǎn)缺陷:首先,雖然盡可能地校正了所有的混雜因素,但環(huán)境變化等因素由于研究設(shè)計(jì)的限制未能收集。其次,生活方式(吸煙、飲酒)及服用降脂藥物的數(shù)據(jù)資料是根據(jù)研究對象自我報(bào)告收集,存在回憶偏倚的可能。最后,未測量研究對象的IR水平〔如胰島素抵抗指數(shù)(HOMA指數(shù))〕,因此無法比較TyG和HOMA指數(shù)對于CVD發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)影響的區(qū)別。未來研究需要進(jìn)一步比較TyG和HOMA指數(shù)對CVD發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測作用。

    本研究在通過對開灤研究的觀察對象進(jìn)行長達(dá)6.73年的隨訪后,發(fā)現(xiàn)TyG縱向軌跡是新發(fā)CVD的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。與HOMA等指標(biāo)相比,TyG在臨床實(shí)踐中易于測量、計(jì)算簡便,更為適用于實(shí)際工作,因此,關(guān)注TyG的長期變化可能有助于CVD的預(yù)防。

    作者貢獻(xiàn):曹志偉、劉倩、吳云濤負(fù)責(zé)文章的構(gòu)思與設(shè)計(jì),研究的實(shí)施與可行性分析,撰寫論文,進(jìn)行英文修訂;曹志偉、劉倩、李靜、張靜、紀(jì)美玲、劉立偉、宋明珠、孫俊艷負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)收集;曹志偉、劉倩、李靜、張靜負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)整理;曹志偉、劉倩、宋明珠、孫俊艷負(fù)責(zé)統(tǒng)計(jì)學(xué)處理;曹志偉、劉倩、李靜、張靜、紀(jì)美玲、劉立偉、吳云濤負(fù)責(zé)結(jié)果的分析與解釋;曹志偉、劉倩、李靜、張靜、紀(jì)美玲、劉立偉、宋明珠、孫俊艷、吳云濤負(fù)責(zé)論文的修訂;曹志偉、李靜、張靜、紀(jì)美玲、劉立偉、吳云濤負(fù)責(zé)文章的質(zhì)量控制及審校;曹志偉、吳云濤對文章整體負(fù)責(zé),監(jiān)督管理。

    本文無利益沖突。

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