代謝綜合征組分的因子分析

龔 敏

（上海市真如鎮社區衛生服務中心，上海 200333）

代謝綜合征（metabolic syndrome，MS）是全球性的重要公共衛生問題。代謝綜合征（也稱為代謝紊亂綜合征、X綜合征、胰島素抵抗綜合征）是以中心性肥胖、糖耐量損害、血脂紊亂及高血壓為表現的一組代謝異常，它預示著2型糖尿病和（或）心血管疾病的發生和發展。

糖耐量損害或2型糖尿病與肥胖、高血壓、血脂紊亂常合并存在。這些因素之間互相關聯[1]，為心血管疾病和2型糖尿病的共同危險因素[2,3]。這些因素為什么會緊密關聯？這種相關性是否是通過某幾個甚至某一個共同的生理途徑所導致呢？是否存在不能被直接觀測到的、但影響可觀測變量變化的潛在支配因子？

為此，本研究擬在人群流行病學調查基礎上，運用因子分析，以探討和識別MS的組分以及潛在支配因子。因子分析是尋找潛在支配因子的模型分析方法，即能將大量可觀測變量減少至幾個獨立因子的一種方法。

1 對象與方法

1.1 研究對象

來自某地社區人群，采用入戶動員自愿參加的原則，共調查對象1460例，年齡為15～96歲，年齡均數±標準差為（55.4±13.6）歲，其中男590例，女870例。

1.2 研究方法

對研究對象進行問卷調查、體格檢查、口服75g葡萄糖耐量試驗（75gOGTT），及有關生化指標檢測。體格檢查項目主要包括收縮壓（systolic blood pressure，SBP）、舒張壓（diastolic blood pressure，DBP）、身高、體質量、腰圍、臀圍，由經培訓的醫務人員按統一方法進行測量。腰圍為站立時平臍水平的腹部尺寸（cm），臀圍為臀部最突出部位的尺寸（cm）。生化指標檢測主要有空腹血糖（fasting plasma glucose，FPG）、口服75g葡萄糖2h后血糖（post challenge glucose，PGOGTT）、高密度脂蛋白膽固醇（high density lipoprotein cholesterol，HDL）、三酰甘油（triglycerides，TRI）。血糖測定采用葡萄糖氧化酶法；三酰甘油測定用GPO-PAP酶法；血清總膽固醇測定用CEH-COD-PAP酶法；高密度脂蛋白膽固醇采用磷鎢酸鎂沉淀法。

1.3 診斷標準

1.3.1 糖尿病（DM）、糖耐量異常（IGT）、空腹血糖受損（IFG）、MS的診斷依據1999年WHO標準[4]。1999年WHO將代謝綜合征（metabolic syndrome，MS）定義為：糖耐量減退（IGT）、空腹血糖受損（IFG）或糖尿病（DM），并伴有2種以上下列成分：高血壓（≥140/90mmHg），脂代謝異常[高三酰甘油血癥≥1.7mmol/L或（和）HDL-C降低（男＜0.9mmol/L，女＜1.0mmol/L）]，中心性肥胖（BMI≥25kg/m2，且腰臀比：男＞0.9、女＞0.85）；微量白蛋白尿（≥20μg/min，或白蛋白/肌酐比值＞30mg/g）。

1.3.2 其他各指標的診斷標準：收縮壓≥140mmHg為高；舒張壓≥90mmHg為高；高密度脂蛋白膽固醇男＜0.9mmol/L，女＜1.0mmol/L為低；三酰甘油≥1.7mmol/L為高；體質量指數≥25kg/ m2為高，即肥胖；腰臀比男＞0.9、女＞0.85為高，即中心性肥胖。

1.4 數據處理和統計分析

表1 研究對象的性別、年齡分布及糖尿病患病情況

表2 研究對象的一般生化及體格指標

本次因子分析包括兩個步驟：因子提取與因子旋轉。因子提取是通過主成分分析法來確定因子數。綜合考慮特征值的大小和累積貢獻率的大小，以特征值≥0.85為標準確定主成分個數，然后進行下一步驟——因子旋轉，即對以上入選的因子處理，求出各變量在這些因子上的載荷，根據載荷值大小判斷各因子的主要成分。將|載荷值|≥0.4的變量看成某特定因子的主要成分。本次采用最大方差旋轉法。

2 結 果

2.1 研究對象的一般情況

研究對象的性別、年齡分布及糖尿病患病情況見表1。DM289例，（其中男111例，女178例），占總調查人數的19.79%（289/1460），IGT及IFG161例（其中男67例，女94例），占11.03%（161/1460），正常人1010例（男412例，女598例），占69.18%（1010/1460）。

研究對象的各MS指標變量情況見表2和表3。

表3 研究對象的血糖水平（±s）

表3 研究對象的血糖水平（±s）

組別 空腹血糖（mmol/L） 餐后血糖（mmol/L）正常 4.93±0.57 5.14±1.17 IGT及IFG 5.80±0.76 8.10±1.75 DM 8.59±3.18 15.62±6.12

2.2 對非糖尿病人群、糖尿病人群及全部研究對象的因子分析

我們將研究對象按糖尿病患病情況將其分為非糖尿病人群、糖尿病人群及全部研究對象，對這三個人群分別進行因子分析。

2.2.1 非糖尿病人群的因子分析

在該人群中，以特征值≥0.85為標準確定主成分（共性因子）個數，主成分分析過程步選入保留了4個共性因子（其特征值均≥0.85），4個因子累積貢獻率為70.30%，即4個因子解釋原來8個MS指標變量方差的70.30%，提供了原8個指標變量所提供信息的70.30%。由此，經最大方差旋轉后，得到因子模型，每個原始變量在各共性因子上的載荷詳見表4。三酰甘油值大，高密度脂蛋白值小，體質量指數大，腰臀比大，則因子1大，可以認為因子1主要反映脂代謝與肥胖；收縮壓和舒張壓大則因子2大，可以認為因子2主要反映血壓；餐后血糖高則因子3大，可以認為因子3主要反映糖耐量；空腹血糖高則因子4大，可以認為因子4主要反映基礎糖代謝。因此MS的8個原始指標變量縮減為了4個潛在因子，因子1主要代表脂代謝與肥胖，因子2主要代表血壓，因子3主要代表糖耐量，因子4主要為基礎糖代謝。

表4 正常組人群各原始變量的因子載荷

2.2.2 糖尿病組人群的因子分析

在該人群中，主成分分析過程步亦選入了4個共性因子（其特征值均≥0.85），4個共性因子累積貢獻率為73.53%，經最大方差旋轉后，每個原始變量在各共性因子上的載荷詳見表5。因子1與FPG、PGOGTT高度正相關（載荷分別為0.91608，0.92711），因子2與SBP、DBP高度正相關（載荷分別為0.88671，0.88799），因子3與BMI、WHR高度正相關（載荷分別為0.83493，0.76784），因子4與TRI高度相關（載荷為0.83623），而與HDL呈高度負相關（載荷為-0.70944）。糖尿病患者中MS的8個原始指標變量縮減為4個因子，表達了原始指標變量方差的73.53%，即提供了原始信息量的73.53%。這4個因子可以認為依次代表糖耐量、血壓、肥胖和脂代謝。

表5 糖尿病組人群各原始變量的因子載荷

2.2.3 全部研究對象組的因子分析

在該人群中，主成分分析過程步選入了3個共性因子（其特征值均≥0.85），3個共性因子的累積貢獻率為66.52%，經旋轉后，共性因子模型中每個原始變量在各因子上的載荷詳見表6。因子1與FPG、PGOGTT高度相關（載荷分別為0.92747，0.93347），因子2與SBP、DBP高度相關（載荷分別為0.88005，0.89616），因子3與BMI、WHR、TRI高度正相關（載荷分別為0.66518，0.63192，0.60077），而與HDL呈高度負相關（載荷為-0.70029）。因此，在全部研究對象中，MS的8個原始指標變量可減少為3個因子，這3個因子中，因子1可解釋為糖耐量，因子2主要反映血壓，因子3的主要成分則反映肥胖和脂代謝。

表6 全部研究對象各原始變量的因子載荷

3 討 論

2型糖尿病和心血管疾病有許多共同的危險因素，如胰島素抵抗，肥胖，尤其是中心性肥胖，高血壓，高三酰甘油血癥和低密度脂蛋白血癥都是危險因素，它們常集中出現且互相聯系[1]，國人的研究數據亦驗證了肥胖與2型糖尿病、血脂異常、高血壓等密切相關[5]。隨著BMI逐漸升高，血糖、血壓和三酰甘油水平呈線性增長，于是被推測可能由某一些或某一個生理現象導致，為了尋找其共同的病理生理基礎，因子分析被采用。

1988 年美國學者Reaven將肥胖癥、2型糖尿病、脂質代謝異常、高血壓、高胰島素血癥、冠狀動脈粥樣硬化性心臟病常集中發生于同一患者傾向的現象稱之為“X綜合征”，并認為胰島素抵抗（IR）和代償性的高胰島素血癥在X綜合征中起著主導作用。1995年Stern提出“共同土壤學說”（common soil hypothesis），認為IR是上述疾病滋生的“共同土壤”即共同的危險因素。由于這些疾病大多與糖、脂肪代謝紊亂有關，故又稱為“代謝綜合征”。

本研究采用因子分析，對糖尿病人群、非糖尿病人群及全部研究對象的8個MS原始指標變量分析，尋找其可能的潛在因子，結果在3個人群中得到了相似的結果，MS組分可縮減為3～4個潛在因子結構：糖耐量、血壓、肥胖和脂代謝。以糖尿病人群為例，經因子分析后，MS組分可縮減到4個共性潛在因子，即MS的組分因子數大于1。因子1與空腹血糖、餐后血糖高度相關，空腹血糖與75gOGTT餐后血糖水平主要反映機體糖代謝和糖耐量情況，故因子1主要反映糖耐量的情況；當收縮壓、舒張壓值大時因子2則大，所以因子2主要反映血壓；體質量指數越大，體形越肥胖，腰臀比越大，則越趨向于中心性肥胖，所以因子3反映了肥胖，尤其是中心性肥胖；而三酰甘油增高，高密度脂蛋白減少，則血脂異常，說明脂代謝紊亂，因子4與之密切相關，故因子4反映了脂代謝的情況。研究得出的因子反映了原始變量的共同基礎生理過程，本研究結果顯示MS的組分因子數＞1，故可理解為MS原始指標變量是由一個以上的生理過程影響的。

本次研究也顯示，不同人群中各因子的位次存在差異。非糖尿病組，MS組分的因子構成模型亦由4個因子組成，但共性因子1的主要成分是肥胖和血脂，與糖尿病組的因子1（糖耐量）不同；因子2為血壓，與糖尿病組相似，因子3為糖耐量，因子4為基礎糖代謝，與糖尿病組的因子3和4不同。這可能提示非糖尿病患者、糖尿病患者代謝紊亂的主導矛盾不同，其MS的各組分在MS構成中的權重就不同。非糖尿病患者，體內糖的分解代謝與合成代謝保持動態平衡，血糖的濃度相對穩定，肥胖和血脂在MS構成因子中就顯得突出。糖尿病患者糖代謝發生紊亂，耐糖異常和糖耐量降低，糖耐受性就成為MS組分因子中突出的重要的因子成分。

國外也進行過類似的因子分析來識別MS的組分構成，盡管在某些方面如變量的選擇上有些不同，但得出的結果具有一定的相似性。許多研究結果跟本研究相同，得出了4因子分別代表糖代謝、脂代謝、肥胖、血壓[6-8]。有部分研究結果為3因子[9-12]，是其中的某些因子合并在一起了，通常是肥胖被合并到脂代謝或胰島素變量中去了。也有一些研究得出了2因子[13,14]，這只是進一步合并了。

運用因子分析能簡化最初的大量原始變量，最終保留的共性因子能反映原始變量的大量信息。在本研究中，綜合考慮特征值的大小和累積貢獻率的大小，將最小特征值定為0.85。

本次對MS組分指標的因子分析，結果顯示MS存在了3～4個潛在因子，而非一個因子或一個生理過程，這3～4方面因子是否受共同的環境和遺傳因子決定有待遺傳分子流行病學及基礎研究的今后進一步的深入探索。

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