健康體檢者血漿黏度異常相關影響因素及效應關系探討

卓琳，蔡婷，陳思婷，汪秀英，卓朗，崔景秋△

隨著我國居民生活方式、飲食結構改變，高血壓（23.2%）［1］、癌癥（20.6%）［2］、慢性腎臟病（16.8%）［3］和糖尿病（11.2%）［4］等慢性非傳染性疾病患病率持續升高。慢性病病程長、病因錯綜復雜，控制慢性病發生與發展的重點在于早期預防［5］。研究表明，血漿黏度（plasma viscosity，PV）由血漿中纖維蛋白、脂類、肽類、無機鹽水平共同決定，除了受巨球蛋白血癥、纖維蛋白原增多癥等疾病影響外，還與飲食結構有關；血液高黏滯狀態常會引發慢性腎臟病、代謝性疾病和心腦血管疾病等多種慢性病［6］。如果以慢性病患者為研究對象探索PV異常與慢性病之間的因果聯系，常常會因病例是現患病例而非新發病例導致結果出現無關聯，甚至反向關聯。因此，本研究使用健康體檢者資料，探討PV異常的相關影響因素，以期為慢性疾病的早期預防提供理論依據。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選取2016年1—12月徐州市中心醫院健康體檢中心資料庫數據。該體檢中心擁有全市約50%的體檢量，覆蓋企事業單位，是城鎮職工較好的代表性樣本。由專職人員對數據庫進行脫敏和清理，保留體檢資料完整的記錄。排除標準：高血壓、糖尿病、冠心病等慢性疾病者。本研究通過本醫院倫理委員會批準（批號：LL2017061801）。

1.2 檢查方法

1.2.1 體格檢查 由體檢中心專業人員按照標準規程，測量身高、體質量，使用隨機零點血壓計測量3次靜息坐位右側肱動脈血壓（BP），并取平均值。

1.2.2 實驗室檢查 體檢者隔夜禁食12 h，次日清晨空腹抽取肘正中靜脈血。使用H7600自動生化分析儀（日本日立公司）測量空腹血糖（FPG）、總膽固醇（TC）、三酰甘油（TG）、肌酐（SCr）、尿素氮（BUN）、尿酸（UA）和高密度脂蛋白膽固醇（HDL-C）。檢測PV，使用乙二胺四乙酸二鈉抗凝管，3500 r∕min離心10 min，離心半徑8 cm，取血漿，使用北京賽科希德公司SA6000血流變測試儀檢測。

1.3 腎小球濾過率估算 根據中國腎臟病飲食改良公式（Chinese modification of diet in renal disease，C-MDRD）計算估算的腎小球濾過率（eGFR）：eGFR［mL∕（min·1.73 m2）］=175×SCr-1.234×年齡-0.179×0.79（女性）［7］。

1.4 樣本量估算 采用Gpower 3.1軟件中2獨立樣本均值差異t檢驗模塊計算，以最大P值對應的指標即BUN設置參數。正常組設置：效應尺度=0.1，α=0.05，power=0.8；樣本量選擇：正常組∶異常組=3∶1，計算得到異常組估算樣本量≥825例，正常組≥2475例。

1.5 分組方案及考察指標 （1）PV兩分組：入組體檢者中PV≥1.62 mPa·s者為異常組，合計930例［8］；為每1例異常者匹配3例性別相同、工作性質相同、年齡相差＜3歲且PV＜1.62 mPa·s的體檢者為正常組，合計2790例。考察2組一般資料差異及影響PV異常的相關因素。（2）對應分析變量分組。按PV≤1.50 mPa·s、1.51～1.62 mPa·s和≥1.63 mPa·s將PV分為偏低組、中等組和偏高組［8］。SCr分組：SCr≤133μmol∕L為低SCr組，SCr＞133μmol∕L為高SCr組。TC分組：TC≤6.2 mmol∕L為低TC組，TC＞6.2 mmol∕L為高TC組；TG分組：TG≤2.3 mmol∕L為低TG組，TG＞2.3 mmol∕L為高TG組［9］。

1.6 統計學方法 采用Stata 16.0和SPSS 18.0軟件進行數據處理。符合正態分布的計量資料以均數±標準差（±s）表示，2組間比較采用t檢驗；計數資料以例或例（%）表示，組間比較采用χ2檢驗。影響因素分析采用單因素分析和條件Logistic回歸分析。對應分析用于反映不同程度的PV與SCr、TG、TC不同分組間的聚集性。中介效應驗證PV是否為TC、TG異常和腎臟功能異常之間的中介變量。檢驗水準α=0.05。

2 結果

2.1 PV正常組與異常組一般資料分析 與正常組比較，異常組SCr、UA、FPG、TC及TG水平升高，而eGFR降低（P＜0.01），2組其他指標差異無統計學意義（P＞0.05），見表1。

2.2 PV異常的影響因素分析 以PV是否異常（是=1，否=0）為因變量，以SCr、UA、eGFR、FPG、TG及TC為自變量進行二分類條件Logistic回歸分析，結果顯示較高的SCr、TC和TG是PV異常的危險因素（P＜0.01），見表2。

Tab.2 Conditional Logistic regression analysis of related factors affecting abnormal plasma viscosity表2 影響PV異常的相關因素條件Logistic回歸分析

2.3 對應分析與假說

2.3.1 PV與相關因素的對應分析 使用PV偏高、中等、偏低三分類與SCr、TC和TG分類變量組合進行對應分析。行因素與列因素的因子負荷表及因子負荷圖見表3、圖1。圖1顯示，PV偏低與低SCr、低TC、低TG聚集，PV中等與低SCr、高TC、低TG聚集，PV偏高與高SCr、高TC、高TG聚集。對應分析提示，在PV逐漸升高的過程中，TC最先出現異常，TG次之，而SCr的升高最后出現。

Tab.3 Correspondence analysis of factor load between row and column表3 對應分析行因素與列因素的因子負荷

Fig.1 Factor load diagram for correspondence analysis between plasma viscosity groups and related factors圖1 PV分組與相關因素的對應分析因子負荷圖

2.3.2 “代謝-血流變-腎功能”效應關系假說的建立 基于對應分析，構建了變量間“代謝-血流變-腎功能”效應關系假說，見圖2。假說的理論框架：不良飲食習慣導致代謝指標異常，進而影響了PV，其效應通過日積月累導致腎功能變化。因PV在因果鏈上，故考慮PV為代謝指標異常和腎臟功能異常之間的中介變量，起介導作用，而非調節作用。

Fig.2 Hypothesis of the relationship between metabolism-hemorheology-renal function圖2 代謝-血流變-腎功能關系假說

2.4 中介效應探索

2.4.1 TC-PV-SCr中介效應檢驗 以SCr為因變量（Y），TC為自變量（X），PV為中介變量（M）進行中介效應分析。PV中介效應有統計學意義，中介效應占總效應的比例為0.984×0.422∕0.944×100%=44.0%，見表4。

Tab.4 Test of the mediating effect of total cholesterol,plasma viscosity and serum creatinine表4 TC-PV-SCr中介效應檢驗

2.4.2 TG-PV-SCr中介效應檢驗 以SCr為因變量（Y），TG為自變量（X），PV為中介變量（M）進行中介效應分析。PV中介效應有統計學意義，中介效應占總效應的比例為0.813×0.541∕0.933×100%=47.1%，見表5。

Tab.5 Test of the mediating effect of triglyceride,plasma viscosity and serum creatinine表5 TG-PV-SCr中介效應檢驗

3 討論

PV是血液流變學常用指標之一，可反映血液流動性水平，PV偏高說明血液流動性較差。PV在預防、輔助治療，預測慢性腎臟病、代謝性疾病、心血管疾病和腫瘤預后等方面具有重要參考價值［10］。但PV作為臨床診斷二線指標一直缺乏關注［11-12］。因此，探尋PV異常的相關因素，可為慢性病的早期防治提供指導。

慢性病與PV呈正向關聯得到許多研究的支持。Taco-Vasquez等［13］研究顯示，高海拔地區動脈高血壓患者PV升高者SCr與TC亦顯著升高。白楊等［14］研究顯示，高血脂患者PV明顯高于健康體檢者。Késmárky等［15］研究表明高血漿黏度還與冠狀動脈和外周動脈疾病進展相關，而本研究發現PV異常與腎臟功能損傷也有相關關系。目前研究認為PV異常導致腎功能損傷可能的病理機制主要包括：（1）PV增高導致血液流動阻力增加，腎臟供氧、供能、代謝產物排泄效率均下降，進而觸發腎功能損害［16］。（2）PV增高與紅細胞聚集性增高會使機體處于高凝狀態，可能導致腎小球內微血栓形成，損傷腎小球，同時又激活纖溶系統，造成纖維蛋白沉積在腎小球內，進一步加重了腎小球硬化［17］。

本研究通過對應分析因子負荷圖顯示，TC可能先于其他因素出現異常，并影響PV，而腎功能異常最晚出現。據此本研究構建了“代謝-血流變-腎功能”效應關系假說。黃麗嫦等［18］研究表明，患者不良生活習慣，如高脂、高鹽飲食，與慢性脂類代謝紊亂性疾病（TC、TG升高）關系密切。代謝指標異常影響PV水平已獲得相關研究證實［14］。Celik等［19］研究發現，PV異常可增加慢性腎臟病患者低eGFR的發生率。此外，本研究使用中介效應研究顯示，PV的中介效應（TC 44.0%、TG 47.1%）占總效應的比例接近50%，提示在代謝指標異常影響腎臟功能異常的內在機制中，PV起著關鍵作用，臨床應重視對PV的干預與控制。PV升高是一種急性期反應，如吸煙飲酒、暴飲暴食、工作壓力大等均會導致PV的即時升高。這種“沖擊性”的PV升高會觸發前述病理損害機制，對心、腦、腎等重要器官產生累積效應。盡管短期效應微弱，但隨時間延長，損傷逐漸顯現且不可逆。有研究顯示，使用小劑量阿司匹林治療糖尿病，PV顯著降低，但對血糖的影響不明顯［20］。因此，保持PV在合理范圍內，杜絕暴飲暴食、加強體育鍛煉、戒煙限酒是預防代謝性疾病進而保護腎臟功能的共同切入點。

綜上，PV與SCr、TC和TG呈正向關聯；TC、TG對腎功能損傷有直接影響，PV在TC、TG與腎功能損傷之間起到了一定的中介作用。降低TC和TG水平、控制PV有助于同時預防代謝異常和腎功能損傷。