董靜,楊昆,陶麗新,周鋒,師寧,閆焱,郭秀花(北京電力醫院,北京00073;2首都醫科大學公共衛生學院;3首都醫科大學臨床流行病學北京市重點實驗室)
?
北京市不同性別成年人群代謝綜合征發生與淋巴細胞數量的關聯性
董靜1,楊昆2,3,陶麗新2,3,周鋒1,師寧1,閆焱1,郭秀花2,3(1北京電力醫院,北京100073;2首都醫科大學公共衛生學院;3首都醫科大學臨床流行病學北京市重點實驗室)
摘要:目的 探討北京市不同性別成年人群代謝綜合征(MetS)的發生與淋巴細胞數量的關聯性。方法回顧性分析2007年1月1日~2012年12月31日在北京電力醫院和北京小湯山醫院進行健康查體的7 489例體檢者的體檢資料,每例研究對象在研究期間至少進行3次及以上體檢。從每次體檢時的血常規檢查結果中獲取淋巴細胞數量資料,將不同性別體檢者按照淋巴細胞數量四分位數分為Q1(≤25%)、Q2(>25%~50%)、Q3(>50%~75%)、Q4(>75%)四個水平。根據末次體檢結果篩選MetS患者,運用廣義估計方程(GEE),分析MetS與淋巴細胞數量的關系。結果追蹤體檢者5年間,共發生MetS 378例,其中男203例、女175例,發病密度為12.67/1 000人年。男性人群中,與Q1相比,淋巴細胞數量為Q4者的BMI升高(RR=1.493 8,95%CI為1.090 8~2.045 7),Q2、Q3、Q4者的TG升高(RR分別為1.208 4、1.442 5、1.707 7,95%CI分別為1.032 3~1.414 6 、1.210 3~1.719 2、1.406 5~2.073 5)。女性人群中,與Q1相比,淋巴細胞數量為Q4者的MetS發病密度升高(RR=2.200 8,95%CI為1.221 9~3.964 0)。結論北京市成年人群中,男性淋巴細胞數量增加與BMI升高、TG升高有關,女性淋巴細胞數量增加與MetS的發生有關。
關鍵詞:代謝綜合征;淋巴細胞數量;性別;隊列研究;廣義估計方程;北京市
代謝綜合征(MetS)是以糖代謝異常、高血壓病、血脂異常、中心性肥胖等多種疾病或危險因素在個體聚集的一組臨床癥候群。隨著社會經濟增長和生活方式的改變,MetS在全球范圍的患病率逐年上升,已成為嚴重威脅人類健康的主要公共衛生問題。目前,MetS的病因及發病機制尚不清楚。近年研究發現,慢性炎癥與MetS的發生密切相關,代表機體炎癥反應的淋巴細胞數量可能與MetS有關。性別是影響MetS發生的重要因素。我們對2007年1月~2012年12月7 489例體檢者進行5年的體檢資料追蹤,收集淋巴細胞指標數據,利用廣義估計方程(GEE)分析淋巴細胞數量與MetS的關聯性,為MetS的早期診斷和預防提供理論支持。
1資料與方法
1.1研究對象回顧性分析2007年1月1日~2012年12月31日在北京電力醫院和北京小湯山醫院7 489例體檢者的體檢資料,男3 389例、女4 100例,年齡(41.34±11.25)歲。納入標準:①每例體檢者研究期間至少進行3次及以上體檢;②體質量、血壓、血常規、空腹血糖、TG、HDL、肝功能、腎功能、內科既往史等體檢資料齊全。排除標準:①初次體檢時已患有MetS各癥候群如肥胖、高脂血癥、高血壓病、糖尿病等;②初次體檢時合并心絞痛、心肌梗死、腦梗死、胃癌等病史;③有冠狀動脈搭橋術、冠狀動脈內支架成形術、胃大部切除術等手術史;④體檢時存在炎癥性疾病,如各種急慢性感染性疾病、移植排斥反應、免疫性疾病、應用免疫抑制藥物等。受檢者均知情同意且簽訂知情同意書。
1.2淋巴細胞數量資料收集及分析從體檢時的血常規檢查結果中獲取每例體檢者的淋巴細胞數量資料。按體檢者性別不同,將男性、女性按初次體檢時淋巴細胞數量的四分位數分為Q1(≤25%)、Q2(>25%~50%)、Q3(>50%~75%)、Q4(>75%)四個水平,男性為Q1(<1.78×109/L)847例、Q2(1.78×109/L~2.10×109/L)984例、Q3(>2.10×109/L~2.44×109/L)711例、Q4(>2.44×109/L)847例,女性為Q1(<1.60×109/L)848例、Q2(1.60×109/L~1.93×109/L)1 202例、Q3(>1.93×109/L~2.30×109/L)1 093例、Q4(>2.30×109/L)957例。
1.3MetS篩查方法對末次體檢時的體檢結果進行分析,按照國際糖尿病聯盟和美國心臟病學會與美國心肺血液研究所(AHA/NHLBI)的MetS診斷標準[1]篩選MetS患者,下述5項中任意3項成立即可:①腹型肥胖:根據腰圍確定,腰臀比男性≥0.9,女性≥0.8;②高TG血癥:TG≥1.7 mmol/L,或已經進行針對降低TG的治療;③低HDL血癥:男性HDL<1.0 mm/L、女性HDL<1.30 mm/L,或已經進行針對降低HDL的治療;④血壓升高:收縮壓≥130 mmHg和(或)舒張壓≥85 mmHg,或已經診斷高血壓并開始治療;⑤空腹血糖≥5.6 mmol/L,或已經診斷2型糖尿病并開始治療。

2結果
2.1不同性別人群MetS發生情況研究期間共發生MetS 378例,其中男203例、女175例, MetS的發病密度為12.67/1 000人年。
2.2初次、末次體檢不同性別體檢者淋巴細胞數量比較 初次體檢時,男性、女性淋巴細胞數量分別為(2.13±0.54)×109/L、(1.98±0.52)×109/L,男性淋巴細胞數量高于女性(P<0.05);末次體檢時,男性、女性淋巴細胞數量分別為(2.15±0.57)×109/L、(1.95±0.50)×109/L,男性淋巴細胞數量高于女性(P<0.05)。
2.3淋巴細胞數量與MetS的關聯性男性人群中,與Q1相比,淋巴細胞數量為Q4者的BMI升高(RR=1.493 8,95%CI為1.090 8~2.045 7),Q2、Q3、Q4者的TG升高(RR分別為1.208 4、1.442 5、1.707 7,95%CI分別為1.032 3~1.414 6、1.210 3~1.719 2、1.406 5~2.073 5)。女性人群中,與Q1相比,淋巴細胞數量為Q4的體檢者MetS發病密度增高1.200 8倍(RR=2.200 8,95%CI為1.221 9~3.964 0)。見表1、2。
3討論
MetS是以糖代謝異常、血脂異常、中心性肥胖和高血壓病等多個代謝異常聚合的一種病理狀態,是影響機體正常代謝的重要因素,可導致免疫功能障礙,增加心腦血管和腫瘤等的發病風險。MetS不僅與糖尿病和心腦血管疾病[2]有關,而且與肝臟疾病、慢性腎病、血管纖維化等疾病有關。MetS的發生包括遺傳和環境因素因素,其主要的發病機制可能與胰島素抵抗、炎癥及高黏血癥[3~5]有關。據統計,北京自然人群2007年MetS的5年累計發病率為12.7%[6]。本研究發現,北京市成年人群5年MetS的發病密度為12.67/1 000人年。

表1 男性人群中淋巴細胞數量對MetS發生的影響GEE結果
注:Ref為參照函數。

表2 女性人群中淋巴細胞數量對MetS發生的影響GEE結果
注:Ref為參照函數。
研究發現,性別因素是MetS發生發展的重要影響因素[7~9]。2001年顧東風等調查顯示,中國成年人群中男性MetS患病率為9.8%、女性為17.8%[7]。但目前對性別與MetS的關系尚無明確結論。分析導致不同性別人群MetS發生差異的原因,對于Mets的診療具有重要意義。
研究發現,亞臨床慢性系統性炎癥狀態可能是MetS發生的病理機制基礎。炎癥是MetS和動脈粥樣硬化的主要原因,MetS與慢性、低度系統性炎癥狀態有關[3]。淋巴細胞數量是評價炎癥狀態的指標之一,淋巴細胞數量與胰島素抵抗以及高胰島素血癥相關,從而與MetS發生與發展密切相關[9]。Buyukkaya等[10]研究發現,淋巴細胞數量升高可導致機體系統性慢性炎癥,從而導致肥胖的發生,認為淋巴細胞數量是肥胖的危險因素。淋巴細胞中T細胞、B細胞能夠增加 MetS 發生的風險[11,12]。炎癥狀態下,T淋巴細胞被激活滲透血管壁后,可與浸潤的脂肪細胞結合,表達和分泌細胞因子,參與動脈粥樣硬化的發生和發展,進而導致血管損傷。CD8+淋巴細胞通過參與損傷以及激活補體,使血管內皮細胞的完整性和功能屏障作用受損,誘發免疫復合物沉積于血管內皮基底膜上,使血管的通透性增加,促進動脈粥樣硬化的進展,在MetS發生中發揮重要作用。目前對于淋巴細胞數量與MetS發生以及其代謝組分異常的研究尚不多。探討淋巴細胞數量與MetS的相關性,不僅有助于對MetS的篩查,預防其發生,也可以為后期的治療提供一定參考。本研究發現,在校正了人口學信息、血常規、血生化指標等后,與Q1相比,男性人群中淋巴細胞數量為Q4者的BMI升高,Q2、Q3、Q4者的TG升高,提示男性人群淋巴細胞數量增加與BMI升高及TG升高有關;與Q1相比,女性人群中淋巴細胞數量為Q4的體檢者患MetS增高1.200 8倍,提示淋巴細胞數量增加是女性人群MetS發病的危險因素。
參考文獻:
[1] Alberti KG, Eckel RH, Grundy SM, et al. Harmonizing the metabolic syndrome: a joint interim statement of the International Diabetes Federation Task Force on Epidemiology and Prevention; National Heart, Lung, and Blood Institute; American Heart Association; World Heart Federation; International Atherosclerosis Society; and International Association for the Study of Obesity[J]. Circulation, 2009,120(16):1640-1645.
[2] Karbek B, Bozkurt NC, Topaloglu O, et al. Relationship of vaspin and apelin levels with insulin resistance and atherosclerosis in metabolic syndrome[J]. Miner Endo, 2014,39(2):99-105.
[3] Fernandez-Berges D, Consuegra-Sanchez L, Penafiel J, et al. Metabolic and inflammatory profiles of biomarkers in obesity, metabolic syndrome, and diabetes in a mediterranean population. DARIOS Inflammatory Study[J]. Revis Espan Cardio, 2014,67(8):624-631.
[4] Lasselin J, Capuron L. Chronic low-grade inflammation in metabolic disorders: relevance for behavioral symptoms[J]. Neuroimmunomodulation, 2014,21(2-3):95-101.
[5] Vuong J, Qiu Y, La M, et al. Reference intervals of complete blood count constituents are highly correlated to waist circumference: should obese patients have their own normal values[J]. Am J Hemat, 2014,89(7):671-677.
[6] 劉靜, 趙冬, 王薇, 等.北京自然人群代謝綜合征發病率及影響因素的研究[J].心肺血管病雜志,2007,26(2):65-68.
[7] Gu D, Reynolds K, Wu X, et al. Prevalence of the metabolic syndrome and overweight among adults in China[J]. Lancet, 2005,365(9468):1398-1405.
[8] Barrett CE. Gender differences and disparities in all-cause and coronary heart disease mortality: epidemiological aspects[J]. Best Prac Res Clin Endocrinol Metab, 2013,27(4):481-500.
[9] Colizzi M, Costa R, Scaramuzzi F, et al. Concomitant psychiatric problems and hormonal treatment induced metabolic syndrome in gender dysphoria individuals: A 2year follow-up study[J]. J Psycho Res, 2015,78(4):399-406.
[10] Buyukkaya E, Karakas MF, Karaka E, et al. Correlation of neutrophil to lymphocyte ratio with the presence and severity of metabolic syndrome[J]. Clinic App Throm Hemo, 2014,20(2):159-163.
[11] Ryder E, Diez-Ewald M, Mosquera J, et al. Association of obesity with leukocyte count in obese individuals without metabolic syndrome[J]. Diabe Metab Syndr, 2014,8(4):197-204.
[12] Phillips AC, Carroll D, Gale CR, et al. Lymphocyte sub-population cell counts are associated with the metabolic syndrome and its components in the Vietnam Experience Study[J]. Atherosclerosis, 2010,213(1):294-298.
Association between metabolic syndrome and the count of lymphocyte in male and female Beijing adults’ population
DONGJing1,YANGKun,TAOLixin,ZHOUFeng,SHINing,YANYan,GUOXiuhua
(1BeijingElectricPowerHospital,Beijing100073,China)
Abstract:ObjectiveTo explore the association between the count of lymphocyte and the occurrence of metabolic syndrome (Mets) in a cohort study in male and female Beijing adults specifically in gender. MethodsClinical data of 7 489 cases who took at least 3 health examination from 1st January 2007 to 31th December 2012 were retrospectively analyzed in Beijing Electric Power Hospital and Beijing Xiaotangshan Hospital. The count of lymphocyte of research objects was obtained from the blood routine examination. And the lymphocytes were divided into 4 levels according to the quartile(Q1≤25%,Q2:25%-50%,Q3:50%-75%,Q4>75%) in gender. Metabolic syndrome was diagnosed by the last data of health examination. Generalized estimating equation model was used to assess the relationship between metabolic syndrome and the lymphocyte. ResultsDuring the 5 years’ follow-up, 378 cases appeared MetS, including 203 males and 175 females. And the incidence density of Mets was 12.67 per 1000 person-years. Compared with Q1, the males’ BMI increased in Q4 (RR=2.200 8, 95% CI:1.090 8-2.045 7 ),and the males’ TG increased in Q1,Q2 and Q3(RR=1.208 4,1.442 5,1.707 7,95%CI: 1.032 3-1.414 6,1.210 3-1.7192,1.406 5-2.073 5). Compared with Q1, the females whose lymphocytes were Q4 increased the risk of MetS (RR=2.200 8,95%CI:1.221 9-3.964 0).ConclusionsThe increase of males’ lymphocytes may associate with the increase of BMI and TG, and the increase of females’ lymphocytes may associate with the occurrence of MetS in Beijing adults.
Key words:metabolic syndrome; lymphocyte; gender;cohort studies; generalized estimating equations; Beijing
(收稿日期:2015-11-08)
中圖分類號:R589;R195.4
文獻標志碼:A
文章編號:1002-266X(2016)14-0014-04
doi:10.3969/j.issn.1002-266X.2016.14.005
通信作者簡介:郭秀花(1960-),女,博士,教授,主要研究方向為疾病預測模型與統計決策。E-mail: guoxiuh@ccmu.edu.cn
第一作者簡介:董靜(1973-),女,碩士研究生,副主任醫師,主要研究方向為健康管理。E-mail: jkglzx63502033@163.com
基金項目:國家自然科學基金資助項目(81373099;81001281;81502886);北京市自然科學基金資助項目(7131002);北京市優秀人才青年骨干個人項目(2014000020124G150)。