河北省成人跟骨定量超聲參數與代謝綜合征的相關性

趙晶晶 曹亞景 孫紀新 單廣良 張玲 何慧婧 劉括 崔澤*

1.河北省疾病預防控制中心慢性非傳染性疾病防治所，河北 石家莊 050021 2.中國醫學科學院基礎醫學研究所，北京 100005 3.首都醫科大學公共衛生學院，北京 100069

骨骼是構成人體的支架，由復雜的內在和外在結構構成，除了為身體提供支持外，還可調節礦物質穩態[1]。骨量減少、骨微結構破壞會導致骨質疏松癥，而骨質疏松性骨折致殘率和致死率較高將嚴重影響患者的生活質量[2]。雙能X線骨吸收測定法(dual energy X-ray bone desorption assay，DXA)是公認的骨質疏松癥診斷金標準，但無法用于大規模人群篩查。跟骨定量超聲(quantitative ultrasound，QUS)是另一種評估個體骨骼健康的方法[3]，相比于DXA，QUS具有更便攜、易操作、成本低的優點，更適用于大規模人群篩查。QUS通常生成兩個參數：聲速(speed of sound，SOS) 和寬帶超聲衰減 (broadband ultrasonic attenuation，BUA)。SOS反映了超聲在時間上傳播的距離，單位為m/s。寬帶超聲衰減是指由于聲波穿過軟組織和骨骼時，能量被軟組織和骨骼吸收而導致的聲音信號衰減與其頻率之間的斜率，單位為dB/MHz。影響骨健康的因素很多，有研究認為代謝綜合征(metabolic syndrome，MS)與骨骼健康狀況密切相關，代謝紊亂是骨骼退化危險因素之一[4-5]。代謝綜合征作為一種以肥胖、高血糖、高血壓和血脂異常的心血管病危險因素組合[6]，在全球范圍普遍存在，其每一種組分都可能對骨健康產生不同影響。但是目前關于MS與QUS間關系的研究較少，因此，本研究旨在探討河北省成人MS與QUS參數之間的關系，為MS防控提供理論依據。

1 對象與方法

1.1 研究對象

2016年7～9月，采用多階段分層整群抽樣方法，根據城市化水平抽取7個區縣，每個區縣選擇2～4個街道或鄉鎮作為調查點，通知調查點內20～80歲、在當地居住1年及以上的居民自愿參與調查。根據河北省2010年人口普查數據，確定各社區研究人群的性別及年齡結構人數分布。此次共調查6 491人，排除信息缺失者后，最終納入6 206人作為分析對象，完成率為96.61%。該研究得到河北省疾病預防控制中心倫理委員會批準，所有研究對象均簽署知情同意書。

1.2 研究方法

對研究對象進行問卷調查、體格測量和實驗室檢測。問卷調查由統一培訓人員進行面對面訪問填寫，內容包括調查對象一般人口學特征和生活方式等；體格測量內容包括身高、體重、血壓和定量超聲骨密度測量，并計算體質量指數(body mass index，BMI)=體重(kg)/身高(m)2。血壓采用電子血壓計(日本Omron HEM-907)進行測量。定量超聲骨密度測量使用Pegaus超聲骨密度儀(法國Medilink公司)由2名統一培訓的操作人員對研究對象右跟骨進行測量；采集空腹靜脈血使用AU5800型化學分析儀(美國貝克曼庫爾特公司)測量空腹血糖(fasting plasma glucose，FPG)、血脂。

1.3 MS診斷標準及跟骨定量超聲參數切點值判定

(1)MS診斷標準：《中華醫學會糖尿病學分會代謝綜合征研究協作組》建議[7]，具有如下≥3項成分者即診斷為MS：① BMI≥25 kg/m2；②SBP/DBP≥140/90 mm Hg (1 mm Hg=0.133 3 kPa)，或已確診為高血壓并服用降壓藥者；③甘油三酯(triglyceride，TG)≥1.7 mmol/L，或男性高密度脂蛋白(high density lipoprotein cholesterol，HDL-C)<0.9 mmol/L，或女性HDL-C<1.0 mmol/L；④FPG≥6.1 mmol/L，或已確診為糖尿病并服用降糖藥者。(2)不同性別跟骨定量超聲參數切點值判定：根據BUA的四分位水平將研究對象分為4組，Q1組(男性BUA≤60.55 dB/MHz，女性BUA≤56.72 dB/MHz)，Q2組(男性BUA為60.56～73.37 dB/MHz，女性BUA為56.73～72.81 dB/MHz)，Q3組(男性BUA為73.38～86.94 dB/MHz，女性BUA為72.82～87.53 dB/MHz)，Q4組(男性BUA>86.94 dB/MHz，女性BUA>87.53 dB/MHz)；根據SOS的四分位水平將研究對象分為4組，Q1組(男性SOS≤1 337.33 m/s，女性SOS≤1 319.87 m/s)，Q2組(男性SOS為1 337.34～1 362.60 m/s，女性SOS為1 319.88～1 355.54 m/s)，Q3組(男性SOS為1 362.61～1 384.66 m/s，女性SOS為1 355.55～1 397.73 m/s)，Q4組(男性SOS>1 384.66 m/s，女性SOS>1 397.73 m/s)。(3)吸煙：每天≥1支，并且持續≥6個月[8]。(4)飲酒：酒精消耗≥30 g/周，并且持續≥6個月[8]。

1.4 統計學分析

采用SPSS 24.0軟件進行數據統計分析。不服從正態分布的計量資料描述采用中位數和四分位間距表示[M(P25,P75)]，兩組間比較采用Mann-Whitney U檢驗，多組間比較采用Kruskal-Wallis H檢驗；計數資料的描述采用例數和百分比表示[n(%)]，組間比較采用χ2檢驗。跟骨定量超聲參數(BUA和SOS)水平與MS組分間的關系采用Spearman相關分析評估。采用多因素Logistic回歸模型評估定量超聲參數與MS間發生風險。檢驗水準α=0.05。

2 結果

2.1 基本情況

調查的6 206人中，男性2 426人(39.09%)，女性3 780人(60.91%)；年齡為20～80歲，平均年齡(48.02±13.49)歲。非MS組4 948人，MS組1 258人，MS患病率為20.27%。兩組的性別、現住址、民族、文化程度、吸煙和飲酒狀況差異均存在統計學意義(P均<0.05)。見表1。不同組別間BUA(U=2 919 226，P=0.001)差異有統計學意義，未發現SOS差異有統計學意義；不同性別間BUA(U=4 403 805.5，P=0.008)和SOS(U=4 340 983，P<0.001)差異均具有統計學意義。

表1 研究對象基本情況Table.1 Demographic and sociological characteristics of the study subjects

2.2 不同性別成人定量超聲參數與MS組分的相關關系

Spearman相關分析結果顯示，男性BUA水平與BMI和TG呈正相關，與SBP和HDL呈負相關；SOS水平與BMI呈正相關，與FPG和TG呈負相關(P均<0.05)。女性BUA水平與BMI和TG呈正相關，與SBP、DBP和HDL呈負相關；SOS水平與SBP、DBP、FPG和TG呈負相關(P均<0.05)。見表2。

表2 定量超聲參數與MS組分的相關性分析(r)Table.2 Correlation analysis of QUS and MS components(r)

2.3 不同定量超聲參數與MS組分的比較

男性中，不同BUA分位數間BMI、HDL和TG的分布差異均有統計學意義(P均<0.01)；不同SOS分位數間BMI、FPG、HDL和TG的分布差異均有統計學意義(P均<0.05)，見表3。女性中，不同BUA分位數間BMI、SBP、DBP、FPG和TG的分布差異均有統計學意義(P均<0.05)；不同SOS分位數間BMI、SBP、DBP、FPG和TG的分布差異均有統計學意義(P均<0.05)，見表4。

表3 男性不同定量超聲參數與MS組分比較[M(P25,P75)]Table.3 Comparison of QUS among the components of MS in males [M(P25, P75)]

表4 女性不同定量超聲參數與MS組分的比較[M(P25，P75)]Table.4 Comparison of QUS among the components of MS in females [M(P25, P75)]

2.4 定量超聲參數與MS的多因素Logistic回歸分析

以年齡、性別、文化程度、吸煙、飲酒、足跟厚度、BUA四分位數和SOS四分位數為自變量，以是否患有代謝綜合為因變量進行多因素Logistic回歸分析。結果顯示，男性BUA水平Q4組發生MS的風險是Q1組的1.53倍(95%CI=1.12～2.08)，未發現SOS水平與MS的關聯(P>0.05)。女性隨MS發生風險隨BUA水平的升高而增高，Q2、Q3和Q4組發生MS的風險分別為Q1組的1.56、1.66和1.74倍，SOS水平Q4組發生MS的風險是Q1組的1.35倍(95%CI=1.01～1.81)。見表5。

表5 骨骼定量超聲參數與代謝綜合征的多因素Logistic回歸分析Table.5 Logistic regression analysis of QUS level and MS

3 討論

骨代謝與MS密切相關。很多研究表明MS與骨質疏松癥密切相關[9-11]，但其骨質疏松癥的測量方法多使用DXA，關于QUS與MS間的研究較少。隨著QUS技術的發展，越來越多的大型人群篩查研究使用該技術。有研究顯示，QUS測量指標SOS和BUA，可作為評價骨量和骨強度的間接指標。BUA不但可反映骨密度狀況，還可反映骨的微細結構，如骨小梁數目、連接方式及小梁分隔和走向等；SOS主要反映骨彈性和骨強度狀況，因此QUS參數可同時提供骨量、骨結構和骨質量信息。跟骨是QUS測量中研究最多并且唯一公認的外周骨骼部位，因為跟骨中骨小梁比例較高，并且有兩個側面，有利于超聲波傳導[3]。

有研究表明MS患者體內促炎細胞因子水平較高，這可能會激活體內骨吸收并導致骨量減少[12]，但也有研究認為，代謝綜合征中肥胖和糖尿病對骨骼具有保護作用[13-14]。關于兩者間的關系還存在爭議[5]。先前多項研究結果顯示MS與骨密度呈正相關，與非MS患者相比，MS患者骨密度值更高[14-17]。本研究發現QUS參數與MS正相關。Bullo等[18]研究也證實了該結果。MS是一組復雜的疾病，包括肥胖和炎癥，MS患者處于低炎癥狀態時，肥胖或糖尿病的保護作用可能會抵消炎癥對骨量的負面影響。此外，MS與骨量的正相關性也可能與BMI反映的機械負荷相關。美國第三次全國健康和營養監測調查顯示MS患者BMD高于非MS者，但是調整BMI后這種差異變得不明顯，von Muhlen等[19]的研究也顯示調整BMI后結果由之前MS患者BMD值更高逆轉為MS患者BMD值降低。不同于本研究，有研究[20]顯示QUS與MS呈負相關。可能因為其MS采用腰圍來定義中心性肥胖，有研究顯示中心性肥胖中內臟脂肪負責脂質的儲存及釋放細胞因子，其中白細胞介素6 (IL-6) 和腫瘤壞死因子-α等細胞因子可影響骨形成、促進骨吸收，因而導致骨量降低[21]。本研究未發現SOS與男性MS患病風險相關，這與馬來西亞男性的研究[22]結果相同。可能是由于相比于BUA主要反映骨密度和骨微細結構，SOS與骨骼彈性更為相關，而關于MS與骨骼彈性方面的相關研究較少，還需進一步研究[3]。由于男性和女性的身體成分和激素水平存在明顯差異[3]，因此本研究分別探討不同性別間QUS參數與MS不同成分間的關聯。本研究發現BMI值與研究人群QUS參數值呈正相關，這與相關研究[20]結果相似。BMI反映了骨骼對體重的負荷，骨架通過增加其質量來響應機械荷載。此外，肥胖患者體內的脂肪組織可以合成雌激素，雌激素對骨骼具有保護作用[23]。本研究還顯示SBP、DBP與QUS參數呈負相關，這意味高血壓患者的QUS較低。該結果與相關研究[20]結果相反，可能是由于高血壓增加尿鈣的排泄，促進甲狀旁腺分泌并骨吸收[24]。本研究發現FPG與SOS水平呈負相關，提示糖尿病患者的骨骼彈性較差。這與相關研究[25]結果一致。可能因為糖尿病患者體內炎癥水平較高，而炎癥影響骨代謝，不利于骨形成[21,26]。本研究觀察HDL與BUA呈負相關，Buizert等[27]研究也支持該結果。關于氧固醇(膽固醇的氧化衍生物)對間充質干細胞(成骨細胞、軟骨細胞、肌細胞、脂肪細胞和成纖維細胞的祖細胞)分化影響的機制研究顯示，特定的氧甾醇刺激間充質干細胞的成骨分化，同時抑制其成脂分化，HDL-C能夠從外周組織中去除氧固醇，所以高HDL-C水平將不利于成骨分化[28]。這可能解釋了HDL-C和QUS之間的負相關關系。不同于HDL-C，本研究發現TG與BUA呈正相關，與SOS呈負相關，筆者推測TG與QUS參數間的關聯可能是動態的。因為脂肪組織除合成雌激素外，還合成脂肪因子，前者對骨組織具有保護作用，后者產生的促炎細胞因子抑制骨形成。由于關于TG與QUS指標間的研究較少，后期還需要對其機制進行研究。

本研究也存在一些不足。首先，MS的診斷標準不同，導致結果并不一致，例如MS組分中定義肥胖的指標腰圍與BMI不同，結果可能相反。其次，本研究采用橫斷面研究，因此不能確定QUS參數與MS間的因果關聯。最后，不同的生產廠家的QUS設備，測量的指標及精確度不盡相同。

綜上所述，本研究結果顯示QUS參數與MS各個成分均相關。MS通過影響個體的機械負荷、激素水平和生化指標，從而對骨骼健康產生復雜的影響。雖然增加的機械負荷和雌激素的產生等可以預防骨質疏松癥，但其促炎和促氧化的狀態可能對骨骼健康有害。因此，MS對骨骼健康的影響不能用單一的MS成分來解釋，總體影響取決于這些因素相互作用的總和。盡管目前MS不是骨質疏松癥的重要危險因素，但SBP、DBP、FPG和HDL與QUS參數之間的反比關系提示了改善代謝對促進骨骼健康的必要性。