不同肥胖指標在高尿酸血癥風險預測中的應用價值比較研究

楊媛，周光清，李宛霖，趙創藝，袁空軍

本文要點：

（1）廣州地區成年體檢人群高尿酸血癥檢出率為41.84%。（2）高尿酸血癥共病率較高，常與高血壓、高脂血癥、腹型肥胖共病。（3）男性高尿酸血癥檢出率高于女性（54.11%比25.43%）。（4）腰圍、體質指數、腰高比、身體形態指數、身體圓度指數、內臟脂肪指數和脂質聚集指數均是影響高尿酸血癥發生的因素。（5）無論對于男性和女性，脂質聚集指數均是預測其高尿酸血癥發生風險的最佳肥胖指標。

隨著人們生活水平的提高和飲食結構的改變，高尿酸血癥（HUA）患病率逐年上升，HUA已成為影響我國國民健康的重大公共衛生問題。一項全國性調查表明，我國成年人群HUA總體患病率為13.0%，其中，男性高達18.5%，女性為8.0%［1］。HUA除會誘發痛風外，常伴隨其他系統疾病，如腎臟疾病、其他代謝性疾病和心腦血管疾病等，不但影響患者的生活質量，也給社會帶來了沉重的疾病經濟負擔［2］。HUA與肥胖密切相關，減重是降低血清尿酸（UA）水平的有效非藥物治療方法［3］。傳統的肥胖指數，如體質指數（BMI）、腰圍（WC）和腰高比（WHtR）已被證明在預測HUA發生中具有一定價值［4］。近年來，一些新型人體測量指數，如內臟脂肪指數（VAI）、脂質聚集指數（LAP）、身體形態指數（ABSI）和身體圓度指數（BRI）等也作為評估肥胖的替代或補充指標被提出。目前，有關新型肥胖指標的研究主要集中于以高血壓為代表的心腦血管疾?。?-7］和糖尿?。?］領域，對于新型肥胖指標與HUA之間的關系及其對HUA預測價值的報道較少。與此同時，雖有研究指出肥胖指標可預測HUA的風險，但何種肥胖指標更適合于我國人群的HUA發生風險預測、新型肥胖指標相較于傳統肥胖指標在預測HUA的效能上是否更具優勢仍存有爭議［4］。因此，本研究旨在通過大樣本橫斷面調查，分析和比較7種肥胖指標（WC、BMI、WHtR、ABSI、BRI、VAI和LAP）對HUA發生風險的預測能力，以期篩選出更適合我國人群的、肥胖相關的HUA發生風險預測指標，為HUA的早期預防和篩查提供參考與依據。

1 對象與方法

1.1 研究對象 采用整群抽樣法，選取2020年1—12月于廣東省某三級甲等醫院健康管理中心接受健康體檢者為研究對象。納入標準：年齡≥18周歲，戶籍不限。排除標準：（1）體檢者處于妊娠期或哺乳期；（2）患嚴重肝腎功能不全、自身免疫性疫病、惡性腫瘤的體檢者；（3）體檢者患嚴重精神疾病和/或存在認知功能障礙；（4）體檢報告不完整者。本研究最終納入符合標準的體檢者32 374例。

1.2 研究方法

1.2.1 資料收集 通過查閱健康管理中心的電子病歷收集體檢者的一般人口學（性別、年齡）、既往史（糖尿病、高血壓、高脂血癥、HUA）、體格檢查（身高、體質量、WC、血壓）和實驗室檢查指標〔UA、空腹血糖（FBG）、總膽固醇（TC）、三酰甘油（TG）、低密度脂蛋白膽固醇（LDL-C）、高密度脂蛋白膽固醇（HDL-C）〕等資料，并計算BMI、WHtR、ABSI、BRI、VAI和LAP。

1.2.2 體格檢查 由經過培訓的體檢醫師按統一標準進行身高、體質量、WC和血壓測量。身高和體質量測量時要求體檢者脫去厚重衣物，脫鞋脫帽站立于電腦人體秤（深圳市雙佳電子科技有限公司生產）上。WC測量時皮尺應緊貼而不壓迫皮膚，在肚臍上方1 cm，水平繞腹一周。采用全自動電子血壓計〔歐姆龍（中國）有限公司生產〕測量坐位右上臂血壓，測量血壓前體檢者靜坐休息5 min，測量時右手臂位置與心臟呈同一水平（平第4肋）。健康管理中心的電腦人體秤和電子血壓計每月校正1次。

1.2.3 實驗室檢查 體檢者均至少空腹8 h后于次日清晨由經統一培訓的采血護士采集靜脈血標本5 ml，并于2 h內分離取血清，統一使用全自動生化分析儀〔貝克曼庫爾特AU 5431（美國貝克曼庫爾特有限公司）〕檢測FBG、TC、TG、LDL-C、HDL-C和UA。UA檢測采用尿酸氧化酶過氧化物酶法，FBG檢測采用己糖激酶法，TC檢測采用酶法，TG檢測采用甘油磷酸氧化酶-過氧化物酶法，LDL-C、HDL-C檢測采用直接法。

1.2.5 診斷標準 （1）HUA：男性UA≥420 mmol/L、女性UA≥360 mmol/L和/或既往明確診斷HUA者［13］。（2）糖尿?。篎BG≥7.0 mmol/L和/或既往明確診斷糖尿病者［14］。（3）高血壓：收縮壓≥140 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa）和/或舒張壓≥90 mm Hg和/或既往明確診斷高血壓者［15］。（4）高脂血癥：滿足TC≥6.22 mmol/L或TG≥2.26 mmol/L或LDL-C≥4.14 mmol/L或HDL-C<1.04 mmol/L中的任一條件和/或既往明確診斷高脂血癥者［16］。（5）BMI分級：BMI<18.5 kg/m2為體質量過低，18.5 kg/m2≤BMI<24.0 kg/m2為正常體質量，24.0 kg/m2≤BMI<28.0 kg/m2為超重，BMI≥28.0 kg/m2為肥胖。（6）腹型肥胖：男性WC≥90 cm，女性WC≥80 cm［17］。

1.3 統計學方法 采用SPSS 22.0和MedCalc 18.2軟件進行統計分析。呈正態分布的計量資料以（±s）表示，組間比較方差齊采用兩獨立樣本t檢驗，方差不齊采用t'檢驗；非正態分布的計量資料以中位數（四分位數間距）〔M（QR）〕表示，組間比較采用Mann-Whitney U檢驗；計數資料以相對數表示，組間比較采用χ2檢驗。以性別為分層依據，分別將WC、BMI、WHtR、ABSI、BRI、VAI和LAP按QR分為4組，均以第1分位組為參照組，在控制混雜因素（年齡、高血壓、糖尿病、高脂血癥后）后，采用二元Logistic回歸分析上述肥胖指標對HUA發生的影響。利用MedCalc 18.2繪制不同性別體檢者 WC、BMI、WHtR、ABSI、BRI、VAI、LAP預測HUA發生風險的受試者工作特征（ROC）曲線并計算曲線下面積（AUC），切點為約登指數最大的點［18］。不同肥胖指標的AUC兩兩比較采用Z檢驗［2］。以P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 調查對象基本情況 32 374例體檢者中，男18 530例（57.24%），女13 844例（42.76%）；年齡（40.2±12.2）歲；共檢出HUA 13 546例，HUA檢出率為41.84%，其中，男性和女性體檢者HUA檢出率分別為54.11%（10 026/18 530）和25.43%（3 520/13 844），男性HUA檢出率高于女性，差異有統計學意義（P<0.001）；高血壓、糖尿病、高脂血癥、肥胖癥和腹型肥胖的檢出率分別為12.74%（4 124/32 374）、2.41%（781/32 374）、31.24%（10 115/32 374）、8.50%（2 751/32 374）、29.63%（9 591/32 374）。HUA組與非HUA組性別分布、年齡、BMI分級、腹型肥胖占比、高血壓占比、糖尿病占比、高脂血癥占比、收縮壓、舒張壓、FBG、TC、TG、LDL-C、HDL-C、WC、BMI、WHtR、ABSI、BRI、VAI、LAP 比較，差異有統計學意義（P<0.05），見表1～2。

表1 HUA組與非HUA組健康體檢者的臨床資料比較〔計數資料，n（%）〕Table 1 Comparison of the clinical conditions of adult physical examinees with and without hyperuricemia（enumeration data）

表2 HUA組與非HUA組健康體檢者的臨床資料比較（計量資料）Table 2 Comparison of the clinical conditions of adult physical examinees with and without hyperuricemia（measurement data）

2.2 不同性別HUA體檢者的肥胖指標比較 男性HUA體檢者各肥胖指標水平均高于女性HUA體檢者，差異有統計學意義（P<0.001），見表3。

表3 不同性別HUA體檢者肥胖指標比較Table 3 Comparison of obesity indices among adult physical examinees with hyperuricemia by sex

2.3 不同性別體檢者肥胖指標對HUA發生影響的二元Logistic回歸分析 分性別，以是否發生HUA（賦值：否=0，是=1）為因變量，分別以WC、BMI、WHtR、ABSI、BRI、VAI、LAP為自變量，行二元Logistic回歸分析，各變量賦值情況見表4。結果顯示：在校正了年齡、高血壓、糖尿病、高脂血癥后，不同性別體檢者WC、BMI、WHtR、ABSI、BRI、VAI、LAP 均 是 HUA發生的影響因素（P<0.05），見表5。男性WC、BMI、WHtR、ABSI、BRI、VAI和LAP的第4分位組患HUA風險是第1分位組的2.719、3.024、2.754、1.228、2.825、2.692、4.004 倍；女性 WC、BMI、WHtR、ABSI、BRI、VAI和LAP的第4分位組患HUA風險是第1分位組的3.225、2.802、3.274、1.283、3.086、1.632、3.922 倍， 見表6。

表4 不同肥胖指標對HUA影響的二元Logistic回歸分析變量賦值Table 4 Assignment of each obesity variable in the binary logistic regression analysis

表5 不同肥胖指標對男性體檢人群發生HUA影響的二元Logistic回歸分析Table 5 Results of binary Logistic regression analysis of the association of different obesity indices with hyperuricemia in adult male physical examinees

表6 不同肥胖指標對女性體檢人群發生HUA影響的二元Logistic回歸分析Table 6 Results of binary Logistic regression analysis of the association of different obesity indices with hyperuricemia in adult female physical examinees

2.4 不同肥胖指標對不同性別體檢者HUA的預測價值比 較 WC、BMI、WHtR、ABSI、BRI、VAI和 LAP預測男性HUA發生風險的AUC分別為0.612、0.626、0.602、0.512、0.602、0.617和 0.642，切點分別為 80.5 cm、24.3 kg/m2、0.48、0.072、3.8、1.4 和 26.7；WC、BMI、WHtR、ABSI、BRI、VAI和LAP預測女性HUA發生風險的AUC分別為0.637、0.636、0.637、0.555、0.638、0.583和0.660，切點分別為72.5 cm、22.7 kg/m2、0.47、0.074、4.2、1.3、15.3，見表7。無論在男性體檢人群還是女性體檢人群中，LAP預測HUA的AUC高于其他6項肥胖指標（P均<0.05），ABSI預測HUA的AUC低于其他6項肥胖指標（P均<0.05），見表8。

表7 不同性別體檢人群不同肥胖指標預測HUA的價值比較Table 7 The AUC with optimal cut point values of different obesity indices for predicting hyperuricemia in adult physical examinees by sex

表8 不同性別體檢人群肥胖指標預測HUA的AUC比較（Z值）Table 8 Pairwise comparisons of the AUC of obesity indices in predicting hyperuricemia in adult physical examinees by gender （Z values）

3 討論

3.1 HUA檢出率 近年來，我國HUA患病率呈逐年上升態勢且存在地域差異，特別是在經濟發達地區和沿海地區，HUA患病率居高不下（青島為21.5%［19］、廈門為27.2%［20］、佛山為37.68%［21］），而在西部內陸地區，HUA患病率相對較低（青海為12.6%［22］、甘肅為18.02%［23］）。本研究結果顯示，廣州地區成年體檢人群HUA總體檢出率為41.84%，處于較高水平，這可能與廣東人喜食海鮮、喜愛煲制湯品，并且在煲湯時多采取慢火煲煮的方式有關。海鮮、肉類和菌類等作為制湯的原材料，嘌呤含量相對較高。在煲湯過程中，長時間的熬制會使海鮮、肉類和菌類中的嘌呤溶解至湯中。若長期保持此飲食習慣，可導致嘌呤攝入過多，進而造成UA水平升高，最終引起HUA［24］。此外，本研究發現，HUA組的血壓、血糖及除HDL-C外的血脂指標水平均高于非HUA組，這與既往研究的結果相一致［25］。HUA與心腦血管疾病及其他代謝性疾病密切相關，又互為因果［25］?？紤]到長期UA高對人體造成的危害是多方面的，故早期篩查HUA高危人群并采取針對性的措施以降低其HUA發病風險具有重要意義。

3.2 不同肥胖指標與HUA的關系 研究表明，肥胖，尤其是腹型肥胖，與HUA關系密切［26］。BMI作為篩查肥胖的“金標準”［27］，被廣泛用于肥胖與HUA關系的研究中，然而BMI無法區分脂肪量和肌肉量，主要反映全身性超重和肥胖［28］。作為BMI補充指標的WC，能反映腹部內臟脂肪蓄積程度，但其受身高的影響較大，且無法區分皮下和內臟脂肪。相較于WC，WHtR受身高的影響較小，且能更精確地反映腹型肥胖的程度，但亦無法區分皮下和內臟脂肪。ABSI是由WC以身高和BMI為參考進行標準化后得出的腹型肥胖指標，與腹部脂肪堆積程度呈正相關，并且在預測死亡風險上優于BMI和WC［9］。根據幾何模型推導出的BRI，相較于BMI和WC，可更為有效地預測體脂率和內臟脂肪率［10］。VAI則全面考慮了人體測量（WC、BMI）和代謝（TG、HDL-C）因素，更能反映內臟脂肪含量和分布［11］。LAP作為一個性別特異性指數，結合了WC和TG，能較好地反映腹型肥胖的脂肪聚集情況［12］。本研究結果顯示，7種肥胖指標均是影響男性和女性HUA發生的因素，WC、BMI、WHtR、ABSI、BRI、VAI和LAP水平的升高均可增加其患HUA的風險，上述結果與既往研究的結果相一致［29］。鑒于無論是腹型肥胖還是全身性肥胖均可影響HUA的發生和發展，故可將控制肥胖作為預防HUA發生和減輕HUA對患者產生不良影響的重要手段。

3.3 不同肥胖指標對HUA的預測價值 目前，研究人員對不同肥胖指標對HUA的預測價值尚未達成共識。于宏杰等［4］發現，無論對于男性還是女性，BMI對HUA的預測效能均優于WC、WHtR和腰臀比（WHR），但這一結果與HUANG等［30］（WHtR與BMI、WC相較，能更好地預測HUA）、馬玲等［31］（WC比BMI在預測HUA上更靈敏）的研究結果不一致。周艾婧等［32］發現，BMI對男性HUA的預測價值更高，而ZHANG等［29］的研究結果卻提示BMI對HUA的預測能力低于WC。研究方法和研究對象的差異可能是導致不同肥胖指標在不同研究中對HUA的預測價值不盡相同的主要原因。本研究結果顯示，無論對于男性還是女性，LAP均為預測HUA發生風險的最佳指標，而ABSI預測HUA發生風險的能力最弱，這與張玄娥等［33］的研究結果相近。其他肥胖指標上，男性VAI、BMI、WC對HUA發生風險的預測價值優于BRI和WHtR；女性WC、BMI、WHtR、BRI對HUA的預測效能無明顯差異，但預測靈敏度均高于VAI?，F已有研究證實，LAP在預測代謝綜合征和心血管疾病患病風險的準確性上優于傳統肥胖指標［34］，這可能與LAP結合了反映內臟脂肪蓄積的WC和與內臟脂肪面積密切相關的TG 兩個指標，而兩者能夠相對準確地反映人體脂質蓄積程度和代謝異常有關，而ABSI最初主要用于評價和預測過早死亡風險，這也是其在預測HUA風險時未能充分發揮其優勢的重要原因。

3.4 不同肥胖指標預測HUA的最佳切點值 明確肥胖指標預測HUA的切點可為識別HUA高風險人群提供依據和標準。我國成人肥胖的判斷標準為BMI≥28.0 kg/m2；腹型肥胖的診斷標準為男性WC≥90 cm，女性WC≥80 cm或WHtR≥0.5［35］。本研究中，不同性別體檢者BMI、WC、WHtR預測HUA的切點分別為24.3 kg/m2、80.5 cm 和 0.48（ 男 性 ），22.7 kg/m2、72.5 cm和0.47（女性），均低于上述指標作為肥胖/腹型肥胖篩查指標時確定的切點。這也提示醫務人員需加強對非肥胖人群的預警監測，密切關注非肥胖人群的UA水平，可在依據本研究結果對HUA高危人群進行早期識別的基礎上，通過為其制定個性化的減重干預策略，降低其HUA發生風險。張玄娥等［33］通過對868例社區中老年人展開研究發現，不同性別中老年人群LAP、VAI預測HUA的切點分別為40.77、2.104（男性），32.99、2.176（女性）。本研究中，不同性別體檢者LAP、VAI預測HUA的切點分別為26.7和1.4（男性）、15.3和1.3（女性），這與ZHEN等［36］的研究結果近似（男性、女性LAP的切點分別為26.02、19.42），但明顯低于張玄娥等［33］的研究結果。不同研究中同一肥胖指標預測HUA發生風險的切點差距較大的原因可能為：研究對象來自不同的地區和民族，在性別和年齡分布、社會經濟與文化、生活環境和飲食習慣等方面存在差異。因此，仍有必要采取大樣本、多中心的前瞻性觀察性研究對不同肥胖指標在HUA發生風險預測中的應用價值進行深入探討。目前，關于BRI、ABSI對HUA發生風險預測的價值及其切點的研究較少，本研究發現BRI和ABSI預測HUA的切點分別為3.8（男性）、4.2（女性），0.072（男性）、0.074（女性）。下一步，醫務人員可以此結果作為參照標準，并結合UA水平對HUA高危人群進行篩查，并進一步開展研究驗證BRI和ABSI在預測HUA中的效能。

綜上所述，7種肥胖指標均是影響HUA發生的因素，除全身性肥胖外，腹型肥胖及其導致的內臟脂肪蓄積也需得到醫務工作者的高度重視。7種肥胖指標中，LAP預測HUA發生風險的效果最佳，其在男性和女性中的切點分別為26.7和15.3，可作為HUA風險篩查和人群健康管理的重要參考指標。

本研究系統探討了7種肥胖指標對HUA的預測價值，納入指標種類多且全面，且研究中所有資料數據均來源于同一所三級甲等醫院健康管理中心的電子病歷庫，樣本來源的偏倚風險較低，而較大的樣本量也使研究結果更加穩定、可靠，具備較高的參考價值。但由于本研究為橫斷面調查研究，未能對體檢者的生活方式，如飲食、運動和飲酒等方面的資料進行采集并將其作為混雜變量進行控制，存在一定的局限性。此外，橫斷面調查亦無法明確得出危險因素與HUA發生的因果關系。未來，研究者可在對生活方式有關資料進行采集的基礎上，著重探討新型肥胖指標與HUA的縱向關系，并通過開展大樣本、多中心的隊列研究對本文結論加以驗證。

作者貢獻：楊媛負責文章的構思與設計、論文撰寫與修訂；李宛霖負責文章的可行性分析；趙創藝負責文獻/資料收集；袁空軍負責文獻/資料整理；周光清負責文章的質量控制與審校，并對文章整體負責、監督管理。

本文無利益沖突。