文章信息
- 杨舒越, 李松涛, 应旭华, 周文岳, 王娜, 姜庆五, 付朝伟.
- Yang Shuyue, Li Songtao, Ying Xuhua, Zhou Wenyue, Wang Na, Jiang Qingwu, Fu Chaowei
- 浙江省海岛农村社区成年人代谢综合征发病率及其危险因素
- Incidence and risk factors of metabolic syndrome in rural community population on islands in Zhejiang province
- 中华流行病学杂志, 2022, 43(3): 387-391
- Chinese Journal of Epidemiology, 2022, 43(3): 387-391
- http://dx.doi.org/10.3760/cma.j.cn112338-20210305-00175
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文章历史
收稿日期: 2021-03-05
2. 玉环市疾病预防控制中心,玉环 317600
2. Yuhuan County Center for Disease Control and Prevention, Yuhuan 317600, China
代谢综合征(metabolic syndrome,MS)是由多种心血管疾病相关危险因素及代谢异常组分聚集存在的一种临床症候群,其中包括中心性肥胖、血压异常、血脂血糖异常、HDL-C降低等[1]。国内外研究显示[2],MS为糖尿病、心血管疾病发病相关危险因素,同时其与多种癌症如乳腺癌、肝癌等密切相关。MS在全世界广泛流行[3],2014年美国一项研究显示MS患病率达34.3%[4]。中国MS患病率、发病率相对较高,2012年的一项全国性MS患病率调查中[5],MS的总体患病率达24.2%,其中男性24.6%,女性23.8%;2004年北京市一项MS 5年随访研究显示累积标化发病率为12.7%[6];2010年基于三地体检人群6年随访队列调查对象MS累积发病率为9.8%[7]。目前MS相关研究多集中于横断面研究,提供的大多为患病率信息,国内相关的队列研究较少。浙江省玉环市是全国13个海岛县之一,本研究通过前瞻性队列估计海岛人群MS发病情况并探索MS发病的可能危险因素,进而为MS防制策略发展提供客观依据。
对象与方法1. 研究对象:2012年6-12月,本研究基线调查在浙江省玉环市3个街道6个镇2个乡中随机整群抽取1个街道1个镇1个乡,共收集问卷26 836份,应答率为78.4%,删除不合格、不完整问卷,最终收集有效问卷26 304份。基线调查对象年龄为(53.4±14.0)岁,女性超过半数(59.0%)。2018年6-12月,对基线调查中部分无MS的调查对象进行随访调查,本次计划随访基线调查对象的20%,采用随机整群抽样抽取村或居委,实际随访到其中的75.6%;排除基本人口学信息,及MS诊断相关指标不完整、不合格的随访对象,共纳入3 162人进入本次分析。本研究获得复旦大学公共卫生学院伦理委员会批准,参与调查的研究对象均签署知情同意书。
2. 数据收集方法:
(1)问卷调查:采用面对面问卷调查,内容包括①人口学信息:姓名、性别、民族、身份证号、出生日期、婚姻状况、医疗保险等;②社会经济学特征:文化程度、职业、家庭收入等;③行为和生活方式:吸烟、饮酒、日常体育锻炼、饮食情况等;④疾病史:个人疾病史和家族疾病史等。
(2)体格检查:测量血压、身高、体重、腰围、臀围。使用台式水银柱血压计测量血压,血压测量至少两次,两次差值不超过5 mmHg(1 mmHg=0.133 kPa),取平均血压值;采用调查点仪器测量身高、体重、腰围,2位调查员一组,一人测量,一人记录。
(3)实验室检测:检测项目包括FPG、负荷后2 h血糖、TC、TG、HDL-C和LDL-C。
3. 诊断标准及指标定义:
(1)日常行为习惯变量:①吸烟:曾经每天吸烟≥1支且 > 6个月[8];②饮酒:每周饮酒≥1次定义为饮酒[9];③规律体育锻炼:每周参加≥1次体育锻炼,每次≥30 min且有发热或微汗感觉[10]。
(2)MS诊断标准:本研究使用国际糖尿病联盟制定MS标准,在满足中心性肥胖前提下,以下任意两个组分指标异常,即判定为MS:①中心性肥胖(中国):男性腰围≥90 cm,女性腰围≥80 cm,当BMI > 30 kg/m2可判定为中心性肥胖;②TG异常:TG≥150 mg/dl(1.7 mmol/L),或有脂质异常的特异性治疗;③HDL-C异常:男性:HDL-C < 40 mg/dl(1.03 mmol/L),女性:HDL-C < 50 mg/dl(1.29 mmol/L)或有对脂质异常的特异性治疗;④血压异常:SBP≥130 mmHg或DBP≥85 mmHg,或既往诊断为高血压或接受抗血压治疗;⑤FPG异常:≥100 mg/dl(5.6 mmol/L),或既往诊断为2型糖尿病或接受抗血糖治疗。
4. 质量控制:调查问卷内容及填写细则由课题组设计制定。调查前,项目组成员对当地社区卫生院负责医生进行问卷调查表的填写及调查流程培训。调查表进行双录入建立数据库。
5. 统计分析方法:使用EpiData 3.1软件建立数据库,采用R 4.0.3软件进行数据分析。对于连续变量采用x±s、对于分类变量采用百分比分别描述,使用累积发病率描述玉环市农村社区成年人MS发病情况。对正态分布的连续变量,采用方差分析进行多组均数比较;对分类资料,采用χ2检验、χ2趋势检验、Fisher精确检验进行分析;采用单因素及多因素logistic回归进行分析,并计算相对危险度(RR)及其95%CI,以及调整RR(aRR)及其95%CI,取P < 0.05为差异有统计学意义。
结果1. 基本情况:随访对象年龄(62.0±9.1)岁,其中男性(62.1±9.1)岁,女性(61.7±9.0)岁。随访男性对象超重、基线高血压比例均明显高于女性。女性调查对象整体社会经济状况相对较差,无业、低收入人群、以及低文化程度人群比例均高于男性。男性基线吸烟、饮酒比例分别为39.0%和36.8%,远高于女性。男性基线TG、血压和FPG异常率分别为23.0%、69.2%、31.6%,均高于女性。见表 1。
2. 随访对象MS累积发病情况:调查对象的6年累积发病率为16.5%,其中男性调查者为12.3%,女性累积发病率超过五分之一,为20.6%。各个年龄段女性累积发病率均高于男性,其中仅 < 40岁及40~49岁年龄组男女性累积发病率差异无统计学意义。总体及男性调查对象的累积发病率在40~49岁年龄组达最高,女性在60~69岁年龄组达最高,但差异无统计学意义(P > 0.05)。见图 1。
3. 随访对象MS相关危险因素:女性、无业、吸烟、饮酒为MS发病的相关危险因素,进一步调整社会经济、日常行为习惯等因素后,仅发现女性和高血压家族史RR值变大且有统计学意义,未发现其他因素与MS发病显著关联。见表 2。
讨论MS是包括冠心病、中风等多种心血管疾病在内的独立危险因素[11],其发病机制的中心为胰岛素抵抗[1],因此其也与糖尿病等代谢性疾病紧密关联[12]。近年来随着中国城镇化进展迅速,人口老龄化加剧,MS患病率和发病率明显上升,因此开展MS相关研究有较强的公共卫生学意义。近年来随着人们生活水平提高,生活方式及饮食结构发生改变,农村人口逐渐成为MS高危人群。
本研究6年随访累积发病率为16.5%,年发病率为2.75%,相比国外研究较高。Haruyama等[13] 6年随访研究结果显示累积发病率为13.3%,意大利的一项6年随访研究累积发病率为4.2%[14],而年发病率与孟德敬等[15]研究结果相近,这可能与不同国家地区及使用诊断标准存在差异有关。既往研究显示[16-17],MS在欠发达地区以及社会经济水平较低地区患病率更高,可能与经济发展过程中人们生活方式西化,不健康因素暴露增加有关。玉环市是海岛县,其不良生活方式和患病率均高于全国平均水平是可能原因之一[18]。不同性别间比较结果显示,女性MS发病率高于男性,尤其在≥50岁年龄组中结果更为显著,这一差异与女性绝经期及围绝经期年龄吻合,提示女性绝经期及围绝经期性激素水平变化与MS发病存在关联。Stefanska等[19]提出女性在围绝经期雌激素降低,身体脂肪分布重排导致中心性肥胖,增加MS发病风险。女性激素水平变化引起的身体基础代谢降低导致血脂代谢异常也与MS发病相关[20]。
在调整社会经济学等因素后,女性MS发病风险是男性调查对象的1.96倍,MS在不同性别间存在差异,除激素水平等影响因素外,还可能与不同性别的社会经济水平存在差异有关。本研究中显示相比男性,女性无业比例更高,文化程度更低,家庭人均月收入水平更低,既往研究显示低社会经济水平女性更难获得相应的公共卫生服务,健康意识较差,因此患MS以及相关慢性疾病风险更高[21]。结果显示高血压家族史为MS发病的独立危险因素之一,与董建梅等[22]的研究结论一致,提示遗传因素对MS的发生发展的影响。
目前本研究只随访到部分调查对象,随访对象的年龄偏高,可能存在选择偏倚,高估MS发病率。其次,部分敏感问题如家庭收入水平可能因为个人隐私原因存在报告偏倚,需在后续随访研究中细化问卷内容以进一步完善。此外,MS组分异常情况复杂,与发病率的关系将在今后其他文章中分析和讨论。
综上所述,对女性、有高血压家族史调查对象开展针对性干预措施有重要意义。重点关注绝经期及围绝经期妇女体重控制,包括物理干预、激素治疗等,同时对有高血压家族史调查对象开展相关健康教育宣传和生活方式干预。
利益冲突 所有作者声明无利益冲突
作者贡献声明 杨舒越:数据分析、论文撰写;李松涛、应旭华、周文岳:数据收集、论文修订;王娜:数据分析、论文修订;姜庆五:研究设计、论文修订;付朝伟:研究设计、论文修订、经费支持
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