超重或肥胖2型糖尿病患者的舌象相關因素研究

陳小愚 陳 宇 王世東 薛泰騎 唐 誠 肖永華 苗桂珍 徐 皓 戰麗彬 李 哲 蘇冠旬

(1 北京中醫藥大學東直門醫院，北京,100700；2 北京中醫藥大學東直門醫院通州院區，北京,101121；3 遼寧中醫藥大學中醫藥創新工程技術中心，沈陽，110847)

1 資料與方法

1.1 一般資料 選取2020年01月至2020年6月北京中醫藥大學東直門醫院收治的超重或肥胖T2DM患者80例作為研究對象。其中肥胖T2DM患者37例(46.3%)，超重T2DM患者43例(53.7%)；男39例(48.8%)，女41例(51.2%)；年齡18～83歲，平均年齡(58.78±14.68)歲；病程1周至40年，平均病程(143.13±102.98)個月；伴發糖尿病慢性并發癥者63例(78.8%)，不伴發糖尿病慢性并發癥患者17例(21.3%)；根據年齡將患者分為青年(18～44歲)14例、中年(45～59歲)22例、年輕老年(60～74歲)32例、老年(>75歲)12例。本研究通過北京中醫藥大學東直門醫院倫理審查委員會同意批準(倫理審批號：2020DZMEC-128-01)。

1.2 診斷標準

1.2.1 超重或肥胖診斷標準 采用《中國成人肥胖癥防治專家共識》[6]中標準:超重定義為體質量指數(Body Mass Index，BMI)24.0～27.9 kg/m2；肥胖定義為BMI≥28 kg/m2。

1.2.2 糖尿病診斷標準 依據2017年版《中國2型糖尿病防治指南(2017年版)》中推薦的世界衛生組織(1999年)標準[7]。

1.3 納入標準 以下任何一項為“否”則不納入研究：1)同時符合超重/肥胖診斷標準和糖尿病診斷標準；2)自愿參加并能夠配合完成舌象采集。

1.4 排除標準 以下任何一項為“是”則不納入研究：1)診斷為除T2DM外的其他類型糖尿病；2)藥物或食物染苔；3)患有舌炎等對舌象觀察有影響的疾病；4)舌象儀對舌象判讀結果與2名以上擁有中醫執業醫師資格證的研究人員判讀結果不一致。

1.5 觀察指標 應用手持式舌象儀(上海道生醫療科技有限公司,型號：DS01-G)于患者未進食/服用中藥或進食或服用中藥2 h后進行舌象采集，通過分析軟件得到舌象參數特征(全舌Lab-L、全舌Lab-a、全舌Lab-b、舌尖Lab-L、舌尖Lab-a、舌尖Lab-b、苔(全舌)Lab-L、苔(全舌)Lab-a、苔(全舌)Lab-b、苔(舌根)Lab-L、苔(舌根)Lab-a、苔(舌根)Lab-b)和舌象描述特征(舌色、苔色、舌苔薄厚、是否存在苔剝脫、是否存在苔膩、是否存在點刺、是否存在齒痕、舌形胖或適中或瘦)。其中顏色特征參數采用1976年由國際照明委員會定義的Lab顏色空間模型。見圖1。L的含義為被測物體的明亮度，表示從純黑到純白；a值和b值的含義為色度分量，a值數值由負到正代表顏色從深綠色到灰色再到亮紅色，b值數值由負到正代表顏色由藍色到灰色再到黃色[8]。

二是特殊時期航標巡檢的安全管理。在組織相關巡檢人員進行特殊時期的航標巡檢工作時，相關安全管理人員要結合重點值守、夜巡航標、巡檢值班等航標巡檢的應急工作安排，針對性的進行巡檢工作的安全管理。特別是在特殊天氣條件的航標巡檢工作中，相關安全管理人員要組織巡檢人員利用遙測遙控系統對航標的不良情況進行深入的分析，完成器材的準備。同時，也要加強對海域氣候、涌浪等情況的掌握，通過使用定位及通訊設備，加強航標巡檢的安全性。

圖1 Lab顏色空間示意圖

采用橫斷面研究的方法，收集患者的基本信息情況，包括編號、姓名、年齡、性別、BMI、糖尿病病程、糖尿病并發癥等；實驗室指標，包括末梢空腹血糖(Fasting Blood Glucose，FBG)、末梢餐后2 h血糖(2-hour Postprandial Blood Glucose，2 h PBG)、糖化血紅蛋白(Glycated Hemoglobin A1c，HbA1c)、空腹C肽(Fasting C-Peptide，FCP)、同型半胱氨酸(Homocysteine，Hcy)、白蛋白(Albumin，ALB)、三酰甘油(Ttriacylglycerol，TG)、總膽固醇(Total Cholesterin，TC)、高密度脂蛋白膽固醇(High Density Lipoprotein Cholesterin，HDL-C)、低密度脂蛋白膽固醇(Low Density Lipoprotein Cholesterin，LDL-C)、載脂蛋白A(Apolipoprotein A，ApoA)、載脂蛋白B(Apolipoprotein B，ApoB)、脂蛋白a(Lipoprotein(a)，Lp a)、尿酸(Uric Acid，UA)、肌酐(Creatinine，Cr)、血尿素氮(Blood Urea Nitrogen，BUN)。

1.6 統計學方法 采用SPSS 22.0統計軟件進行數據分析。計數資料比較應用χ2檢驗；計量資料中對符合正態分布的計量資料應用兩獨立樣本t檢驗，不符合正態分布的計量資料應用非參數檢驗；對等級資料用非參數檢驗；計量資料的比較采用單因素方差分析。進行相關分析時，對服從正態分布的計量資料應用Pearson積差相關系數描述，不服從正態分布的計量資料使用Spearman相關系數描述；相關系數0.8～1.0為極強相關；0.6～0.8為強相關；0.4～0.6為中等程度相關；0.2～0.4為弱相關；0.0～0.2為極弱相關或無相關。建立回歸模型時采用多元線性回歸法，變量篩選采用逐步法。

2 結果

2.1 舌象與年齡的相關性研究 研究發現，青年患者全舌質Lab-L值129.00±24.01，明顯高于老年患者112.34±27.18，差異有統計學意義(P<0.05)；齒痕出現頻率青年患者(71.4%)>中年患者(36.4%)>年輕老年患者(25%)>老年患者(16.7%)，青年患者和年輕老年患者差異有顯著性，青年患者和老年患者差異有統計學意義(P<0.05)。其他舌象參數在不同年齡患者差異無統計學意義(P>0.05)。

2.2 舌象與BMI的相關性研究 研究發現，BMI與舌質顏色參數全舌質Lab-L、全舌質Lab-b，與舌苔顏色參數苔(全舌)Lab-b正相關，與其他舌象顏色參數不相關性。見表1。肥胖患者出現苔膩頻率(72.1%)大于超重患者苔膩頻率(27.0%)，差異有統計學意義(P<0.01)；苔厚、苔剝、舌形、齒痕、點刺的出現頻率差異無統計學意義(P>0.05)。見表2。

表1 BMI與舌象參數相關性研究結果

表2 超重T2DM和肥胖T2DM患者苔質出現頻率比較[例(%)]

2.3 舌象與并發癥的相關性

2.3.1 舌象與有無并發癥的相關性 不伴有或者伴有慢性并發癥在舌質顏色和舌苔顏色參數上的差異無統計學意義(P>0.05);苔膩出現頻率在不伴有慢性并發癥(47.1%)<伴有慢性并發癥(79.4%)，差異有統計學意義(P<0.05)；點刺出現的頻率在不伴有慢性并發癥(58.8%)>伴有慢性并發癥(25.4%)，差異有統計學意義(P<0.05)。見表3。

表3 不伴有并發癥和伴有并發癥苔質、齒痕、點刺出現頻率比較[例(%)]

2.3.2 舌象與不同并發癥的相關性 大血管并發癥全舌質Lab-a明顯低于無并發癥差異有統計學意義(P<0.05)；其他舌象特征差異無統計學意義(P>0.05)。見表4。

表4 不同并發癥全舌質顏色參數比較

2.4 舌象與病程的相關性 研究發現，病程與舌質顏色參數無顯著相關性。見表5。以病程均值143個月為分界線，將患者分為病程短組和病程長組，并對2組的舌苔薄厚、舌形、是否苔膩、是否苔剝、是否有點刺、是否有齒痕進行對比，發現差異無統計學意義。見表6～7。

表5 病程與舌象參數相關性研究結果

表6 病程短與病程長苔質出現頻率比較[例(%)]

表7 病程短與病程長組舌形出現頻率比較[例(%)]

2.5 舌色參數與實驗室指標的相關性 通過舌色參數與血糖指標的相關性研究發現，FBG和2 h PBG均與全舌Lab-b負相關，與苔(全舌)Lab-b正相關，而與其他舌象參數特征無相關性。HbA1c、FCP與各項舌色參數之間無相關性。見表8～11。

表8 FBG與舌象參數相關性研究結果

通過舌色參數與血脂指標的相關性研究發現，TG與全舌Lab-b負相關；TC與苔(全舌)Lab-L、苔(全舌)Lab-a正相關；LDL-C與全舌Lab-a、苔(全舌)Lab-a正相關，與全舌Lab-b負相關；ApoB與苔(全舌)Lab-a正相關；HDL-C、ApoA、Hcy與各個舌象參數無顯著相關性。見表12～21。

表9 2 h FBG與舌象參數相關性研究結果

表10 HbA1c與舌象參數相關性研究結果

表11 FCP與舌象參數相關性研究結果

表12 TG與舌象參數相關性研究結果

表13 TC與舌象參數相關性研究結果

表14 LDL-C與舌象參數相關性研究結果

表15 ApoB與舌象參數相關性研究結果

表16 HDL-C與舌象參數相關性研究結果

表17 ApoA與舌象參數相關性研究結果

表18 Hcy與舌象參數相關性研究結果

通過舌象參數與腎功能指標的相關性研究發現，UA與苔(全舌)Lab-b正相關；Cr、BUN與各個舌象參數無顯著相關性。見表19～21。

表19 UA與舌象參數相關性研究結果

2.6 舌象參數與實驗室指標的回歸模型

2.6.1 空腹血糖 以FBG水平為因變量，舌象參數(全舌Lab-L、全舌Lab-a、全舌Lab-b、苔(全舌)Lab-L、苔(全舌)Lab-a、苔(全舌)Lab-b)、BMI為自變量，經逐步回歸分析篩選后得到回歸方程：FBG=64.045-0.409×全舌Lab-b。Durbin-Watson檢驗提示觀測值之間相互獨立，回歸模型可靠。見表22，圖2～3。結果補充圖結果的說明

表20 Cr與舌象參數相關性研究結果

表21 BUN與舌象參數相關性研究結果

表22 FBG的回歸模型及檢驗

圖2 FBG與全舌Lab-b的散點圖

圖3 FBG的回歸標準化殘差的標準P-P圖

2.6.2 總膽固醇 以TC水平為因變量，舌象參數(全舌Lab-L、全舌Lab-a、全舌Lab-b、苔(全舌)Lab-L、苔(全舌)Lab-a、苔(全舌)Lab-b)、BMI為自變量，經逐步回歸分析篩選后得到回歸方程：TC=1.251+0.034×苔(全舌)Lab-L。Durbin-Watson檢驗提示觀測值之間相互獨立，回歸模型可靠。見表23，圖4～5。

表23 TC的回歸模型及檢驗

圖4 TC與苔(全舌)Lab-L的散點圖

圖5 TC的回歸標準化殘差的標準P-P圖

2.6.3 低密度脂蛋白膽固醇 以LDL-C水平為因變量，舌象參數(全舌Lab-L、全舌Lab-a、全舌Lab-b、苔(全舌)Lab-L、苔(全舌)Lab-a、苔(全舌)Lab-b)、BMI為自變量，經逐步回歸分析篩選后得到回歸方程：LDL-C=-16.986+0.139×苔(全舌)Lab-a。Durbin-Watson檢驗提示觀測值之間相互獨立；殘差分析提示，殘差分布服從正態分布，故回歸模型可靠。見表24，圖6～7。

表24 LDL-C的回歸模型及檢驗

圖6 LDL-C與苔(全舌)Lab-a散點圖

圖7 LDL-C的回歸標準化殘差的標準P-P圖

2.6.4 載脂蛋白B 以ApoB水平為因變量，舌象參數(全舌Lab-L、全舌Lab-a、全舌Lab-b、苔(全舌)Lab-L、苔(全舌)Lab-a、苔(全舌)Lab-b)、BMI為自變量，經逐步回歸分析篩選后得到回歸方程：ApoB=13.111+0.028×苔(全舌)Lab-a。Durbin-Watson檢驗提示觀測值之間相互獨立，回歸模型可靠。見表25，圖8～9。

表25 ApoB的回歸模型及檢驗

圖8 ApoB與苔(全舌)Lab-a散點圖

圖9 APOB的回歸標準化殘差的標準P-P圖

3 討論

超重或肥胖T2DM屬于中醫消渴病范疇[9]，多由素體陽明胃熱，飲食不節，或情志不舒，肝郁克脾導致。各種病因可使脾胃失調，痰濕內生，形成膏脂聚于腹部、四肢，而痰濕或從素體陽熱化熱或蘊而化熱，而變生痰火、濕熱等熱邪，熱邪傷陰耗氣而發為超重或肥胖T2DM，氣虛血停、津枯血滯日久可以形成血瘀，痰凝血瘀氣滯相互搏結而形成“微型癥瘕”，“微型癥瘕”阻于機體絡脈則形成各種慢性并發癥。可見痰濕、內熱、血瘀為超重或肥胖T2DM的重要病理因素。

本研究發現，BMI與舌質顏色參數全舌質Lab-L、全舌質Lab-b正相關，提示BMI越高，舌質顏色越鮮明，亮度越亮，趨于鮮紅或紅絳；BMI與舌苔顏色參數苔(全舌)Lab-b正相關，提示BMI越高，舌苔越黃；在舌苔質地方面，肥胖人群較超重人群出現苔膩的頻率明顯增高。痰濕在舌象上可表現為舌苔膩，內熱在舌象上可表現為舌質紅、舌苔黃，故提示患者BMI越高，內熱、痰濕越明顯。黃天慧[10]、王露等[11]通過對糖尿病患者舌象進行研究得到了相似的結論。本研究還發現，FBG和2 h FBG均與全舌Lab-b負相關，與苔(全舌)Lab-b正相關，即血糖越高患者舌質越暗、舌苔越黃。舌色暗提示存在血瘀，舌苔黃提示存在內熱，故本研究提示血糖越高機體內血瘀、內熱病機越明顯。早在《黃帝內經》中既有“肥者令人內熱”“血脈不行,轉而為熱,熱則消肌膚,故為消癉”等對于糖尿病內熱、血瘀病機的論述。現代祝諶予、呂仁和、趙進喜等專家運用活血、清熱法治療糖尿病亦取得顯著的療效[12-14]。更有研究表明清熱藥如黃連、桑葉、地骨皮等，活血化瘀藥如丹參、當歸等均有降血糖的作用[15-19]。

研究發現，伴有慢性并發癥的患者出現苔膩的頻率高于不伴有慢性并發癥患者，大血管并發癥全舌質Lab-a值明顯低于無并發癥患者，提示痰凝、血瘀為糖尿病慢性并發癥發生的重要病理因素。本研究發現，不伴慢性并發癥的患者點刺出現頻率高于伴有慢性并發癥患者。點刺代表熱盛，提示內熱雖為超重或肥胖T2DM發生的始動因素，但隨著病情的發展虛損勞衰的不斷加重而逐漸減輕。

超重或肥胖T2DM患者多伴有血脂異常。本研究發現，多項血脂指標與舌象參數有顯著相關性，TG與全舌Lab-b負相關，說明TG水平越高舌質越偏暗；TC與苔(全舌)Lab-L、苔(全舌)Lab-a正相關，說明TC越高舌苔越偏亮，提示舌苔偏潤或偏膩；LDL-C與全舌Lab-a正相關，與全舌Lab-b負相關，說明LDL-C越高舌象越偏紅絳或暗紅。中醫認為血脂屬于中醫膏脂范疇，《黃帝內經》云：“五谷之津液，和合而為膏青者，內滲于骨空，補益腦髓。”張志聰注云“中焦之氣，蒸津液化其精微……溢于外則皮肉膏肥，余于內則膏肓豐滿”。可見膏脂在正常情況下有滋養補益人體的作用，但若產生過多，則蓄積為害。柳紅芳和陶飛寶[20]通過證候學調查亦發現，合并脂代謝紊亂的T2DM患者較不合并脂代謝紊亂的T2DM患者出現痰濕證、血瘀證的發生率更高。本研究發現隨著血脂紊亂程度的加重舌質顏色有偏暗的趨勢，舌苔顏色有偏亮的趨勢，提示血脂升高可加重血瘀、痰濕，這與既往對T2DM伴發脂代謝紊亂的病機認識相吻合。本研究還提示舌象特征參數可以反映出血脂代謝紊亂有關，可以在一定程度上反映血脂代謝紊亂的程度。

本研究提示超重或肥胖T2DM患者的舌象特征與年齡、BMI、并發癥、實驗室指標有相關性，可反映超重或肥胖T2DM內熱、痰濕、血瘀的基本病理因素，且對一些實驗室指標有預測作用。但本研究是小樣本、橫斷面研究，今后可通過大樣本隊列研究對本試驗的結果進行驗證、補充。且本研究僅采集舌苔、舌質顏色參數，未納入舌象其他特征的客觀化參數，使研究結果有一定的局限性，這是導致實驗室指標預測模型準確率較低的主要原因，在今后的研究中可更全面地采集舌象的客觀參數，進一步探求糖脂代謝的實驗室指標與舌象客觀化數據之間的關系，探索準確率更高的預測模型。