中國拉薩藏族人群飲酒行為與高尿酸血癥的關聯
——基于傾向性得分加權方法

強 巴，陳 林，瓊 拉，德 桑，張菊英，許傳志，王子云

(1.拉薩市城關區蔡公堂鄉衛生院，西藏 拉薩 850000； 2.四川大學華西公共衛生學院/華西第四醫院，四川 成都 610041； 3.拉薩市城關區疾病預防控制中心，西藏 拉薩 850000； 4.昆明醫科大學公共衛生學院，云南 昆明 650500； 5.貴州醫科大學公共衛生學院環境污染監測與疾病控制教育部重點實驗室，貴州 貴陽 550025)

高尿酸血癥(Hyperuricemia，HUA)是由于尿酸生成過多或者代謝過少導致的一個無癥狀的代謝疾病，常不被人們重視，但它卻是多種疾病諸(如代謝綜合征、高血壓、Ⅱ型糖尿病)的獨立危險因素[1]。近年來，高尿酸血癥的患病率逐年升高，中國總體的高尿酸血癥患病率高達13.3%[2]。調查顯示，HUA患病率的地區間分布差異很大，大體呈沿海地區高，內陸地區低的趨勢，HUA患病率跨度范圍為5.5%～23.6%[2]。目前，對于拉薩藏族人群HUA的分布特征缺乏大樣本調查數據。

飲酒作為影響尿酸代謝的因素之一，酒精的代謝過程中會產生乳酸，乳酸經腎臟代謝會導致尿酸水平的升高。但目前飲酒對人群中HUA患病的影響的結果也不一致[3-5]。比如，東莞一項針對35歲居民的研究調查尚未發現飲酒者和不飲酒/很少飲酒居民中高尿酸患病率的差異，而另一項針對體驗人員的研究發現飲酒是高尿酸血癥的危險因素，隨著飲酒量增加，血尿酸水平和血尿酸異常率均呈上升趨勢。但目前尚缺乏拉薩藏族人群飲酒與HUA關聯性研究。

對于因果關聯的探討，相較于隨機臨床試驗，觀察性研究可操作性更強，能夠提供比較豐富詳實的數據。但是，觀察性研究中不可避免存在大量混雜干擾，可能導致因果探討研究的結果與真實情況之間可能存在較大偏差。傾向性評分(Propensity Score)常被用于觀察性研究中混雜偏倚的控制，通過構建模型得到個體暴露于處理因素的概率，通過加權、匹配等方法近似隨機化的結果[6]，得到處理因素的效應值。

本研究依托于國家重點研發計劃“西南區域自然人群隊列”項目，選取拉薩藏族人群作為研究對象，描述HUA的分布特征，并運用傾向性評分框架下加權的方法平衡組間混雜因素的分布，分析飲酒行為與高尿酸血癥之間的關系，為后續開展拉薩藏族地區健康促進、健康干預策略提供理論依據。

1 對象與方法

1.1 對象

本研究依托中國西南多民族自然人群隊列(以下簡稱西南隊列)，基線調查時間為2018年5月到2019年9月，根據民族分層整群抽樣，選取其中拉薩藏族人群共計7737人，排除血尿酸缺失者，最終納入研究5343人。

1.2 方法

調查內容主要包括問卷調查、一般測量以及實驗室檢測3個方面：①問卷調查：統一培訓好的調查員以面對面訪談的形式進行。問卷內容包括人口學特征及社會經濟狀況、吸煙狀況及個體環境因素暴露、飲酒狀況、飲茶及飲料狀況、個體及家庭健康狀況、體力活動狀況、女性生育狀況(限女性)、飲食狀況。②一般測量：由專業的醫護人員采用統一的標準測量研究對象的身高、體重、腰圍、臀圍、血壓、血糖等。③實驗室檢查：要求研究對象空腹，采集靜脈血，檢測UA、甘油三酯(TG)、總膽固醇(CHOL)、低密度脂蛋白(LDL-CH)、高密度脂蛋白(HDL-CH)等指標。

飲酒狀況：根據問卷內容由調查員詢問“在過去一年時間里，你大概多少時間喝一次酒？”將飲酒狀況分為不飲酒、偶爾飲酒、經常飲酒，作為二分類變量。

吸煙狀況：戒煙超過半年以上的算作戒煙，戒煙跟吸煙分為一類，不吸煙者算為另一類。

體力活動：每周參加業余體育鍛煉累計時長小于2小時的定義為低體育鍛煉，大于2小時但小于3小時的定義為中等體育鍛煉，大于3小時的定義為高體育鍛煉。

高脂飲食：根據食物頻率法問卷和中國食物成分表計算得到每日脂肪攝入量，脂肪攝入量大于75g/天，則認為是高脂飲食[7]。

蔬果攝入達標：根據食物頻率法問卷和中國食物成分表計算得到每日蔬菜、水果攝入量，每日蔬菜、水果攝入量大于等于500g/天，則認為每日蔬菜水果攝入達標[7]。

男性血尿酸>420umol/L，女性血尿酸>350umol，則被判斷為高尿酸血癥[1]。

1.3 質量控制

調查員在工作前經過統一培訓，數據錄入采用雙錄入。采用電子問卷系統，調查員進行詢問時做錄音記錄，在后期回收體檢表時會隨機抽取部分問卷進行錄音質控。

1.4 統計學分析

數據處理和分析采用R.4.0.3軟件。定量資料以均數(標準差)表示，組間比較采用t檢驗。分類資料以百分率(%)表示，組間比較采用χ2檢驗。多因素分析采用二元Logistic分析，并對年齡、性別、BMI等變量進行分層分析，比較不同人群中飲酒對血尿酸的影響。采用雙側檢驗，α=0.05。

以是否飲酒作為因變量，年齡、性別、家庭年收入、受教育程度、吸煙狀況、每周體育鍛煉狀況、高脂飲食、蔬果攝入狀況作為自變量構建Logistic回歸模型，得到每個個體的傾向性評分(Propensity Score，PS)。以PS的倒數為權重，加權每一個個體來構造一個偽人群，平衡各人群特征在處理組與對照組的分布，從而評估加權后飲酒與血尿酸之間的相關關系。加權后處理組與對照組人群特征之間的平衡性用標準化均差(STD)表示。

本研究匹配按照最近匹配的原則進行傾向性評分的匹配，匹配比例為1∶1，卡鉗值設置為0.05。匹配后處理組與對照組人群特征之間的平衡性用標準化均數差(SMD)。

2 結果

2.1 一般特征描述及單因素分析

研究最終納入5343人，檢出HUA陽性調查者1212，占比22.68%。調查對象的平均年齡是47.13歲，其中HUA組人群平均年齡是48.96歲，年齡≥65歲的占比為7.9%。非HUA人群平均年齡是46.60歲，年齡≥65歲的占比為10.5%。與非HUA人群相比，HUA陽性人群中男性、吸煙或者曾經吸過煙、飲酒的占比均更高。同時HUA人群有著更高的家庭年收入以及更高的BMI。見表1。

表1 HUA人群與非HUA人群的社會人口學特征比較 單位：n(%)

續表1

2.2 多因素Logistic回歸

將年齡、性別、家庭年收入、受教育程度、吸煙狀況、每周體育鍛煉狀況、高脂飲食、蔬果攝入狀況納入Logistic回歸模型，結果見表2。對于整個研究人群來說，經常飲酒與HUA患病率正相關(OR=2.99，95%CI：2.28～3.93)。年齡<65歲的人群經常飲酒行為與HUA的關聯程度比全人群高(OR=3.68 VSOR=2.99)，而年齡≥65歲的人群中，經常飲酒與HUA患病率相關性不顯著(P>0.05)。與BMI小于24的人群相比，BMI≥24的人群中經常飲酒與HUA的患病率關聯程度更大(OR=2.92 VSOR=2.73)。女性與男性相比，女性人群經常飲酒與HUA的患病率關聯程度更大(OR=5.16 VSOR=2.69)。吸煙人群與不吸煙人群相比，吸煙人群中經常飲酒對于HUA的患病率影響更小(OR=2.78 VSOR=3.35)。對于不同體育鍛煉人群來說，中體育鍛煉人群經常飲酒對于HUA患病率影響更大，其次是強體育鍛煉(OR=5.46 VSOR=4.11 VSOR=2.61)。

表2 不同人群下飲酒與HUA的分層Logistic回歸分析

2.3 基于傾向性評分的多因素分析

2.3.1 逆概率加權

逆概率加權前后的處理組與對照組人群特征的STD如表3所示。STD<0.1則認為該變量在處理組與對照組之間達到了平衡。從表3可以看出，加權后處理組與對照組之間人群特征的STD均小于0.1，可以認為加權后兩組之間人群特征達到了平衡。

通過逆概率加權個體得到一個偽人群后，構建結局模型，得到飲酒狀況的回歸系數是1.36，經常飲酒與HUA患病正相關，OR=3.89(95%CI：3.57～4.24)。

2.3.2 匹配

根據擬合的傾向性評分的模型，共匹配到248組研究對象，共496人。處理組與對照組人群特征之間平衡性用標準化均數差(SMD)表示，SMD<0.1則表示人群特征的平衡性較好。平衡前后處理組與對照組人群特征分布及SMD值比較見表4、表5。

表4 匹配前處理組與對照組之間人群特征的SMD

表5 匹配后處理組與對照組之間人群特征的SMD

續表5

在匹配后數據集里構建結局模型，得到飲酒狀況的回歸系數是1.00，飲酒人群中患HUA的風險更高，OR=2.73(95%CI：1.88～3.95)。

3 討論

3.1 高尿酸血癥與飲酒存在相關關系

本次研究中，拉薩藏族人群HUA的檢出率高達22.68%，與既往的研究相差不大[8，9]，但卻遠高于我國部分東部地區及農村地區[10，11]，提示拉薩藏族人群可能是潛在HUA高發人群，需要重視HUA的防治工作。該現象可能與拉薩藏族喜飲酒和牛羊肉的生活飲食習慣，以及高原慢性缺氧的環境等有關[12]。同時，本研究基于西南自然人群隊列，樣本量較大，相對完備的研究設計保證了數據的質量，補充了拉薩藏族地區飲酒行為與高尿酸血癥關聯性的信息。拉薩藏族人群中經常飲酒與高尿酸血癥之間呈正相關關系，提示飲酒是拉薩藏族人群高尿酸血癥的危險因素，應開展針對飲酒的健康干預及健康促進活動來降低HUA。

3.2 通過干預飲酒降低高尿酸血癥的潛在重點人群

Logistic回歸發現，飲酒與HUA的相關性存在顯著的年齡和性別差異，年齡<65歲人群中，飲酒與HUA正相關，而在年齡≥65歲的人群中則未觀察到飲酒對于HUA的影響，提示基于飲酒行為的HUA干預防治重點人群應為中青年人群。本研究還發現，飲酒行為對拉薩藏族女性和男性人群均可能是HUA的危險因素，但當地女性人群飲酒與HUA的關聯性比男性人群更強。一項針對河南農村地區高尿酸血癥影響因素的研究[13]表示，男、女的HUA患病率隨著年齡呈現不同的趨勢，男性中HUA患病率隨著年齡增大而降低，而女性會隨著年齡的增大而升高。一方面原因是男性隨著年齡增大，其生活方法發生改變，而女性因為雌激素水平的降低，影響了血尿酸的排泄，導致HUA患病率的升高，但HUA與飲酒行為的關聯性僅在男性人群中較為顯著。Li Z等[14]的調查也發現HUA與飲酒的關聯性僅在男性人群中顯著，女性人群并不顯著，提示飲酒與HUA關聯的性別差異還需要更多的研究加以探討。肥胖是高尿酸血癥的常見危險因素之一，與Shiraishi H等[15]研究一致。本研究發現，肥胖或在一定程度上修飾了飲酒與HUA的關聯性，超重或肥胖組飲酒與HUA的關聯性或比BMI正常或偏低組更高。此外，本研究中不同吸煙狀況、體育鍛煉強度人群間飲酒與HUA的關聯性也存在一定差異，這些因素是否會調節這一關聯性還需要更多的證據加以評估。本研究雖然可以觀察到在中等體育鍛煉的人群中，飲酒有著更高的患HUA風險，但體育鍛煉對于HUA的機制尚不明確，同時可以觀察到中等體育鍛煉人群中的OR置信區間范圍較大，這可能是與中等體育鍛煉的樣本量較少有關。鑒于本研究尚為橫斷面調查結果，對于因果關聯性論證有一定局限性，不同特征人群飲酒對于HUA的影響差異還需要更多研究驗證。

4 總結

在觀察性研究中，使用基于傾向性評分的多因素分析方法能夠解決組間已知混雜因素分布不平衡的問題，進而使得相關關系的效應值更接近因果關系的效應值。本研究運用傳統多因素Logistic回歸以及傾向性評分框架下的加權、匹配3種不同的方法，都得到了相同的結果——飲酒行為是高尿酸血癥的危險因素，增加了研究結果的說服力，為拉薩地區完善HUA的干預策略提供了更豐富的決策依據。在基于傾向性評分的方法中，加權跟匹配是使用范圍最廣的兩種方法，本研究也反映出匹配方法的一個不足[16]，當處理組人數比較少的時候，不得不放棄很大一部分對照組的數據進行1∶1匹配，損失了大量的數據信息，在一定程度上影響了效應估計的準確性。

本研究也存在以下一些局限性。第一，高尿酸血癥的診斷應以非同日的兩次測量來判斷研究對象是否為高尿酸血癥，而本研究僅采用單日測量來判斷，結局僅可以認為是尿酸偏高。第二，沒有排除自報為痛風的患者，痛風作為高尿酸血癥的可能后續臨床結局，已確診為痛風的研究對象會因為其病情而改變飲酒行為，這可能會造成因果倒置的現象。第三，本研究對經常飲酒的行為進行研究，將飲酒行為采用二分類，分為不飲酒或偶爾飲酒、經常飲酒兩類，缺乏對飲酒的頻率、量以及飲酒的種類進行分析。這些問題還待進一步的研究。

綜上所述，拉薩藏族人群高尿酸血癥患病率高，且經常飲酒的人患高尿酸血癥的風險更高，經常飲酒是高尿酸血癥的危險因素，應該開展飲酒相關的健康干預策略以降低高尿酸血癥的患病率。同時研究提示，飲酒對于患高尿酸血癥的影響可能對年齡<65歲、女性、從不吸煙、中或高強度體育鍛煉人群的影響更大，但需要大量研究來補充證實。