肥胖作为糖尿病的主要危险因素之一,研究表明,肥胖程度与发生糖尿病的风险呈正相关关系^〔1〕。长期以来,普遍采用体质指数(BMI)作为肥胖的评价指标预测糖尿病的风险^〔2〕,一些研究证实了腰围(WC)预测糖尿病的风险优于MBI^〔3〕。对于亚洲人,腰臀比(WHR)比BMI对糖尿病的预测可能更有价值。国内流行病学研究提示,腰围身高比值(WHtR)是一个更好的腹型肥胖指标。本研究利用四川省成都市“十一五”科技规划课题组2008年对中老年人群糖代谢状况及相关因素的调查数据,评价不同肥胖评定指标对中老年人糖尿病风险的预测。

选择成都市锦江区、成华区的城市居民为主城区城市人口,龙泉驿区的城市或农村居民为周边城区城市人口或农村人口,大邑县的农村居民为农村人口。在每个社区中,整群抽取40~70岁在本社区常住>5年的人群作为研究对象。以户为单位进行逐人登记,共获取5205份有效资料。

调查于2008年4月-11月进行。通知调查对象到社区卫生服务中心进行问卷调查及血糖测定。全部研究对象均按自行设计的流行病学问卷进行现场调查,问卷内容包括一般资料、生活方式、个人史、疾病史、家族史、体格检查、生化检测等。抽取调查对象空腹12h及服用75g葡萄糖后2h的静脉血(已明确诊断为糖尿病患者的,只抽取空腹静脉血),送回临床检验中心进行空腹血糖和75g葡萄糖餐后血糖、血脂、血尿酸的检测。糖尿病诊断采用WHO1998年诊断标准,即空腹血糖>7.0mmol/L或75g葡萄糖餐后2h血糖≥11.1mmol/L者为糖尿病患者,并测量身高体重。

采用Epidata 3.02数据库录入,应用SAS 8.2软件进行统计分析。分别对两性人群的BMI、WC、WHR、WHtR做描述性分析;各指标间及身高用相关分析;受试者工资特性曲线(ROC)分析,诊断特异性和敏感性差值最小的切点为最佳切点;对不同指标进行单因素Logistic回归分析、引入其他影响因素和不同肥胖指标的多因素Logistic回归分析。

调查5205人中,糖尿病患病率为17.93%,其中男性17.86%,女性17.97%,差异无统计学意义(P=0.9164)。其中男性BMI、WC、WHR、WHtR分别为(24.01±8.18),(82.69±10.01),(0.88±0.7)和(0.50±0.06);女性4项指标分别为(24.30±8.39),(79.58±10.75),(0.85±0.08)和(0.52±0.07)。男女之间BMI差异无统计学意义(P=0.2097);其余3项腹型肥胖指标男女差异均有统计学意义(P<0.05)。

表 1

表 1 4种肥胖指数及身高相关性分析 (r值 )

表 1 4种肥胖指数及身高相关性分析 (r值 )

调整年龄性别后,3个腹型肥胖指标(WC、WHR、WHtR)之间高度相关,BMI和WHtR高度相关(男性r=0.9384,女性r=0.9562)。3个腹型肥胖指标均与BMI相关性差异有统计学意义(P<0.05)。男性WC和WHtR与身高相关性差异有统计学意义(P<0.05),WHR与身高相关系数最低,女性BMI、WHR和WHtR与身高相关性差异有统计学意义(P<0.05),WC与身高相关系数最低,男女性人群中,WHtR与身高相关系数最高。

表 2

表 2 不同性别的BMI、WC、WHR和WHtR的糖尿病ROC曲线分析

表 2 不同性别的BMI、WC、WHR和WHtR的糖尿病ROC曲线分析

分别进行每个指标对糖尿病患病的预测效果的ROC分析。结果显示,男性模型中4个肥胖指标的糖尿病ROC曲线下面积以WHR的为最大,c值为0.6415;女性模型中WHtR曲线下面积最大,c值为0.6692。不同性别BMI的糖尿病ROC曲线最佳切点均为24;男性WC最佳切点为85,女性为83;WHR的最佳切点男、女性分别为0.90和0.86;WHtR的最佳切点男、女性分别为0.51和0.53。

表 3

表 3 WC、WHR、WHtR分别结合BMI的糖尿病多因素Logistic模型

表 3 WC、WHR、WHtR分别结合BMI的糖尿病多因素Logistic模型

以BMI≥24;男性WC≥85,女性WC≥83;男性WHR≥0.90,女性WHR≥0.86;男性WHtR≥0.51,女性WHtR≥0.53为肥胖指标,做肥胖对糖尿病风险的单因素Logistic回归分析。在男女模型中,4个指标的回归系数差异均有统计学意义;男性模型中WHR回归系数最大,OR值为2.670;女性模型中WHtR回归系数最大,OR值为3.015。将年龄、体力劳动、吸烟、饮酒、遗传因素等糖尿病危险因素纳入后,分别纳入不同肥胖指标进行男女糖尿病风险多因素Logistic回归分析。在男女模型中,4个指标回归系数差异均有统计学意义。男性模型中BMI、WC、WHR和WHtR回归系数分别为0.5202,0.6387,1.1337,4个模型中WHR回归系数最大,OR值为3.107;女性模型中4个指标回归系数分别为1.883,2.684,2.569和2.393,4个模型中WC回归系数最大,OR值为2.684。

将BMI指标作为肥胖判定指标,纳入其他糖尿病危险因素建立Logistic模型,再分别将WC、WHR、WHtR3个同腹型肥胖高度相关指标纳入模型。纳入3个指标后的男性模型中BMI均无预测价值,WC、WHR、WHtR取代BMI成为模型中的预测指标,OR值分别为1.663,2.908和1.605;女性模型中纳入WC后,BMI无预测价值,WC在模型中OR值为2.415;而分别纳入WHR和WHtR后,BMI仍有预测价值,女性第2个模型(肥胖指标为BMI和WHR)中BMI和WHR的OR值分别为1.454和2.373,第3个模型(肥胖指标为BMI和WHtR)中BMI和WHR的OR值分别为1.454和2.373,第3个模型(肥胖指标为BMI和WHtR)中BMI和WHtR的OR值分别为1.396和1.974。

国内外研究多是以BMI和WHR作为肥胖评定指标^{〔4, 5〕},WC对预测发生糖尿病则优于BMI和WHR^〔6〕。本研究ROC分析结果显示,BMI的预测效果最差,与江苏省2006年研究结果相同^〔7〕,男性WHR预测效果最好,女性WHtR同WHR的预测效果较高。男女BMI的糖尿病最佳切点为24,与国内超重判定指标相同;其他3个腹型肥胖指标最佳切点均存在性别差异,女性腰围最佳切点83cm,高于国内其他研究切点值;WHtR也存在性别差异,与广东省研究有所不同(男女均为0.50)^〔8〕。4个指标与糖尿病风险的单因素Logistic回归分析及纳入危险因素^〔9〕的多因素模型分析表明,男性模型中以WHR的预测效果为佳,且明显高于其他3个肥胖指标;而女性的单因素模型中WHtR的预测效果最佳,多因素模型中则以WC的预测效果最佳。将BMI指标分别结合WC、WHR和WHtR建立糖尿病多因素模型。男性模型中,纳入腹型肥胖指标后,BMI均失去预测价值,WHR仍具有最佳预测效果,但结合BMI和WHR的模型预测只比单独纳入WHR模型预测效果稍高(c值提高0.002);在女性模型中,纳入腹型肥胖指标后,BMI均失去预测价值,而分别纳入WHR和WHtR后,BMI仍有预测价值,但纳入WC模型预测效果的最高,c值为0.735。

结合4个指标在不同模型中的预测效果及其与身高的相关性,糖尿病风险模型的肥胖评定指标应具有高预测价值,且与身高相关性低,同WC高度相关^〔10〕。男性糖尿病风险模型的肥胖评定指标以WHR为最佳,女性则以WC最佳。BMI和3种腹型肥胖指标并不能明显提高模型预测价值,提示BMI和WC、WHR、WHt联用并不比单用1种腹型肥胖指标提示更多的健康风险。