引用本文： 何森, 李春慧, 鄭翼, 崔凱軍, 陳曉平. 體型指數與炎癥異常的關系. 華西醫學, 2017, 32(4): 515-519. doi: 10.7507/1002-0179.201703032 復制
目前研究顯示炎癥與許多心腦血管疾病相關，如冠狀動脈粥樣硬化性心臟病（冠心病）、腦卒中、心力衰竭、高血壓等，并與糖尿病、代謝綜合征及抑郁等也相關[1-6]。因此，識別患者是否處于異常炎癥狀態具有重要的臨床意義。目前研究提示體質量指數（body mass index，BMI）及腰圍等肥胖指標與人群炎癥狀態相關[7-9]。但是，BMI 不能區分肌肉及脂肪組織，且不能定位脂肪組織分布，這是 BMI 的 2 個重要局限；而腰圍目前被認為可以在一定程度上校正 BMI 的上述局限。但由于 BMI 及腰圍之間存在較強的相關性，這是在臨床實踐中不可忽視的問題。基于上述原因，近期，Krakauer 等[10]報道了一個新的肥胖指標，即體型指數（a body shape index，ABSI），該指標能在美國及英國人群中預測死亡，且更優于 BMI 及腰圍[10-11]。ABSI 基于腰圍并且近似獨立于身高、體質量及 BMI，較高的 ABSI 表示在特定的身高及體質量下腰圍高于預期，更傾向于中心性肥胖[10]；因此，ABSI 似乎可能是一個較好的炎癥異常指標。自 ABSI 出現后引起了全球學者的廣泛關注[12-20]，但就目前文獻所知，關于 ABSI 與炎癥異常之間的關系尚未見確切報道，為探討 ABSI 與炎癥異常之間的關系，我們分析了 651 名成都社區人群的資料。現報告如下。
1 資料與方法
1.1 研究對象
本研究人群是“中國代謝綜合征發病趨勢和綜合控制研究”的一部分。2007 年 5 月，我們在成都市成華區進行了橫斷面調查研究，采用非隨機整群選樣和群內性別年齡分層隨機抽樣相結合的抽樣方法抽取人群。
1.2 研究方法
相關臨床指標的調查主要依據世界衛生組織 MONICA 方案心血管疾病危險因素調查方法，由經嚴格培訓的醫務人員對相關人群進行調查。調查內容主要包括標準化的問卷調查、體格檢查和實驗室檢測等；具體過程已在相關文獻中進行報道[21-22]。如受試者存在影響炎癥指標水平的相關因素，則不納入分析，這些因素包括存在急性疾病（如肺部、胃腸道及泌尿系統感染等），而慢性疾病非排除標準（如原發性高血壓、糖尿病、冠心病及胃潰瘍等）；此外，服用影響炎癥指標水平藥物（如他汀類、貝特類、降脂中成藥及激素等）的患者也不納入分析。最后共有 651 人納入分析。
1.3 評價指標
BMI=體質量/身高2，其中，體質量及身高的單位分別為 kg 及 m。ABSI=腰圍/（BMI2/3×身高1/2），其中，腰圍和身高的單位均為 m[10]。炎癥異常采用高敏 C 反應蛋白（C-reactive protein ，CRP）水平進行評估，其中炎癥異常定義為：高敏 CRP≥3 mg/L[21,23]。高血壓診斷標準：按照《中國高血壓防治指南 2010》診斷標準：收縮壓≥140 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa）和（或）舒張壓≥90 mm Hg 或正在服用降壓藥物者。糖尿病診斷標準：參照中華醫學會糖尿病學分會 2013 年制定的《中國 2 型糖尿病防治指南-2013 年版》：空腹血糖≥7.0 mmol/L 或有糖尿病史。
1.4 統計學方法
采用 SPSS 17.0 軟件進行統計分析。計量資料以均數±標準差或中位數（下四分位數～上四分位數）表示，采用 Pearson 或 Spearman 相關分析；計數資料以率表示。采用非條件 logistic 回歸分析各個變量與模型與炎癥異常是否獨立相關，并使用受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線評估各個變量與模型對于炎癥異常的識別能力。檢驗水準α=0.05。
2 結果
2.1 人口學資料
本研究人群共計 651 人，其中男 372 人，女 279 人；年齡 44～83 歲，平均（62.6±6.5）歲；BMI 15.6～45.9 kg/m2，平均（23.6±3.3）kg/m2；腰圍 0.58～1.30 m，平均（0.82±0.10）m；ABSI 0.058 6～0.108 4 m11/6kg–2/3，平均（0.078 9±0.004 8）m11/6kg–2/3；高敏 CRP 0.1～40.2 mg/L，中位數為 1.0 mg/L。其他人口學資料見表 1。
表1
人口學資料
2.2 相關性分析
相關性分析提示 ABSI 與身高、體質量、BMI 及腰圍均相關，相關系數分別為 0.147、0.178、0.106 及 0.617。單因素 logistic 回歸分析提示 BMI、腰圍及 ABSI 均與炎癥異常相關；在校正相關混雜因素后，多因素 logistic 回歸分析提示 BMI、腰圍及 ABSI 仍與炎癥異常獨立相關（數據未列出）。
2.3 ROC 曲線下面積（area under the receiver operating characteristic curve，AROC）
在 BMI、腰圍及 ABSI 中，腰圍識別炎癥異常的能力最佳，AROC 為 0.627［95% 置信區間（0.564，0.689）］，其余指標見表 2。改善其他肥胖指標（BMI 及腰圍）識別炎癥異常的能力見表 3。結果提示 BMI 聯合 ABSI 時可以改善 BMI 識別炎癥異常的能力，AROC 從 0.609 增加至 0.646；腰圍聯合 ABSI 也可以改善腰圍對于炎癥異常的識別能力，但 AROC 增加不明顯，僅從 0.627 增加至 0.631。
表2
各種變量識別炎癥異常的 AROC
表3
各種模型用于識別炎癥異常的 AROC
2.4 各個變量及模型識別炎癥異常的最佳切點及相關參數
BMI、腰圍及 ABSI 識別炎癥異常的最佳切點分別為 26.1 kg/m2、0.92 m 及 0.080 9 m11/6kg–2/3，靈敏度分別為 34.0%、36.9% 及 47.6%，特異度分別為 82.8%、84.1% 及 73.0%；其他相關參數、模型 1 及模型 2 識別炎癥異常的相關參數見表 4。
表4
各種變量/模型識別炎癥異常的靈敏度與特異度及其他相關參數
3 討論
目前研究顯示炎癥與許多心腦血管疾病相關，如冠心病、腦卒中、心力衰竭、高血壓等，并與糖尿病、代謝綜合征及抑郁等也相關[1-6]，Rana 等[4]的研究表明多種炎癥標志物與冠心病發病風險相關，獨立于腰圍升高及鍛煉減少等冠心病風險因素；Nakamura 等[3]研究發現代謝綜合征患者 CRP 較高；來自美國營養與健康調查 2009 年—2010 年的研究結果表明超過 29.0% 的抑郁癥患者 CRP 水平升高[2]；此外，研究也認為高血壓是一種慢性低級別炎癥性疾病[24]。目前研究提示肥胖指標與人群炎癥狀態相關[7-9]；腰圍是代謝綜合征患者 CRP 水平升高的最主要決定因素[3]；肥胖者血清腫瘤壞死因子 （tumor necrosis factor，TNF）-α、白細胞介素（interleukin，IL）-6 及其他炎癥介質升高[25]；同時肥胖尤其是內臟型肥胖者脂肪細胞增生及肥大，可分泌大量促炎或炎癥因子，Mohamed-Ali 等[26]的研究已經顯示肥胖患者的脂肪組織能夠分泌大量的 IL-6。我們的研究也提示肥胖指標和炎癥異常相關，與既往研究結果類似。此外，干預肥胖可以減輕肥胖患者的炎癥水平[27-28]：血清 CRP 水平可隨體質量減輕而成比例下降；減重能降低血清 TNF-α、IL-6 水平，而且其水平的降低與 BMI 及腰高比的下降以及體力活動增加具有相關性。
作為新形成的肥胖指標，ABSI 與中心性肥胖的相關性強于外周肥胖[10]，因此，ABSI 或許具有較好的炎癥異常識別能力，甚至更優于 BMI 及腰圍；但是，我們的研究結果暫不支持該假設。目前，具體原因尚不十分清楚，我們推測存在以下可能。ABSI 的系數來源于美國營養與健康調查 1999 年—2004 年（主要包括墨西哥人、黑人及白人）[10]，而該人群的身高、BMI 及腰圍明顯高于我們的研究人群；此外，與西方人群相比，亞洲人群傾向于腹型肥胖及較少的肌肉組織，計算機斷層掃描已經提示與歐洲人群相比，在相同的 BMI 及腰圍下，健康中國及南亞人群有著更大比例的內臟脂肪組織[29]；因此，這可能導致原始研究人群來源的 ABSI 系數或許不適用于其他人群，特別是亞洲人群。如在原始研究中，ABSI 與身高、體質量及 BMI 基本無相關性，與腰圍存在中等程度相關[10]，而我們的研究及既往某些人群研究提示 ABSI 與身高、體質量或 BMI 存在一定程度相關，與腰圍存在中等相關性[16,19]；此外，某些關于 ABSI 的研究也得出相似結果，Haghighatdoost 等[15]指出 ABSI 在伊朗人群中是一個較弱的心血管風險及代謝綜合征標志物，Maessen 等[16]的研究結果顯示在荷蘭人群中，ABSI 不能識別心血管疾病是否存在，ABSI 與高血壓患病率的關系在印度尼西亞人群中較弱[19]，這些研究者認為身高、BMI 及腰圍差異導致了上述結果[15-16,19]。另外，我們的腰圍測量方式與原始研究也存在著差異，這可能在一定程度上影響結果；雖然已有研究指出腰圍測量方式的不同不會影響最終結果[30]。以上原因可能導致了目前的結果，ABSI 在中國人群中識別炎癥異常并不優于 BMI 及腰圍，但 ABSI 與炎癥異常存在相關性，而且可以進一步改善 BMI 及腰圍對于炎癥異常的識別能力，特別是對于 BMI。
本研究也存在一定的局限性：① 本研究為一橫斷面研究，未能進行前瞻性隨訪及干預，但本研究仍提示了 ABSI 與炎癥異常獨立相關，ABSI 具有一定程度識別炎癥異常的能力；② 樣本量較小，可能導致結果存在一定偏倚，還需在以后研究中擴大樣本量做進一步研究；③ 僅選取了高敏 CRP 作為炎癥指標的代表，不能完全反映肥胖指標與各種炎癥指標的關系，但高敏 CRP 的測定比較容易且具有較好的衛生經濟學價值，適合臨床評估且已經被眾多指南進行推薦；④ 未在不同種族之間進行對比研究。
總之，在中國人群中，ABSI 與炎癥異常獨立相關，但 ABSI 識別炎癥異常的能力較差，并不優于 BMI 及腰圍；此外，ABSI 可以進一步改善 BMI 及腰圍識別炎癥異常的能力，特別是對于 BMI。關于 ABSI 人群應用的種族差異性以及 ABSI 對于其他風險因子的補充作用需要進一步研究。
目前研究顯示炎癥與許多心腦血管疾病相關，如冠狀動脈粥樣硬化性心臟病（冠心病）、腦卒中、心力衰竭、高血壓等，并與糖尿病、代謝綜合征及抑郁等也相關[1-6]。因此，識別患者是否處于異常炎癥狀態具有重要的臨床意義。目前研究提示體質量指數（body mass index，BMI）及腰圍等肥胖指標與人群炎癥狀態相關[7-9]。但是，BMI 不能區分肌肉及脂肪組織，且不能定位脂肪組織分布，這是 BMI 的 2 個重要局限；而腰圍目前被認為可以在一定程度上校正 BMI 的上述局限。但由于 BMI 及腰圍之間存在較強的相關性，這是在臨床實踐中不可忽視的問題。基于上述原因，近期，Krakauer 等[10]報道了一個新的肥胖指標，即體型指數（a body shape index，ABSI），該指標能在美國及英國人群中預測死亡，且更優于 BMI 及腰圍[10-11]。ABSI 基于腰圍并且近似獨立于身高、體質量及 BMI，較高的 ABSI 表示在特定的身高及體質量下腰圍高于預期，更傾向于中心性肥胖[10]；因此，ABSI 似乎可能是一個較好的炎癥異常指標。自 ABSI 出現后引起了全球學者的廣泛關注[12-20]，但就目前文獻所知，關于 ABSI 與炎癥異常之間的關系尚未見確切報道，為探討 ABSI 與炎癥異常之間的關系，我們分析了 651 名成都社區人群的資料。現報告如下。
1 資料與方法
1.1 研究對象
本研究人群是“中國代謝綜合征發病趨勢和綜合控制研究”的一部分。2007 年 5 月，我們在成都市成華區進行了橫斷面調查研究，采用非隨機整群選樣和群內性別年齡分層隨機抽樣相結合的抽樣方法抽取人群。
1.2 研究方法
相關臨床指標的調查主要依據世界衛生組織 MONICA 方案心血管疾病危險因素調查方法，由經嚴格培訓的醫務人員對相關人群進行調查。調查內容主要包括標準化的問卷調查、體格檢查和實驗室檢測等；具體過程已在相關文獻中進行報道[21-22]。如受試者存在影響炎癥指標水平的相關因素，則不納入分析，這些因素包括存在急性疾病（如肺部、胃腸道及泌尿系統感染等），而慢性疾病非排除標準（如原發性高血壓、糖尿病、冠心病及胃潰瘍等）；此外，服用影響炎癥指標水平藥物（如他汀類、貝特類、降脂中成藥及激素等）的患者也不納入分析。最后共有 651 人納入分析。
1.3 評價指標
BMI=體質量/身高2，其中，體質量及身高的單位分別為 kg 及 m。ABSI=腰圍/（BMI2/3×身高1/2），其中，腰圍和身高的單位均為 m[10]。炎癥異常采用高敏 C 反應蛋白（C-reactive protein ，CRP）水平進行評估，其中炎癥異常定義為：高敏 CRP≥3 mg/L[21,23]。高血壓診斷標準：按照《中國高血壓防治指南 2010》診斷標準：收縮壓≥140 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa）和（或）舒張壓≥90 mm Hg 或正在服用降壓藥物者。糖尿病診斷標準：參照中華醫學會糖尿病學分會 2013 年制定的《中國 2 型糖尿病防治指南-2013 年版》：空腹血糖≥7.0 mmol/L 或有糖尿病史。
1.4 統計學方法
采用 SPSS 17.0 軟件進行統計分析。計量資料以均數±標準差或中位數（下四分位數～上四分位數）表示，采用 Pearson 或 Spearman 相關分析；計數資料以率表示。采用非條件 logistic 回歸分析各個變量與模型與炎癥異常是否獨立相關，并使用受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線評估各個變量與模型對于炎癥異常的識別能力。檢驗水準α=0.05。
2 結果
2.1 人口學資料
本研究人群共計 651 人，其中男 372 人，女 279 人；年齡 44～83 歲，平均（62.6±6.5）歲；BMI 15.6～45.9 kg/m2，平均（23.6±3.3）kg/m2；腰圍 0.58～1.30 m，平均（0.82±0.10）m；ABSI 0.058 6～0.108 4 m11/6kg–2/3，平均（0.078 9±0.004 8）m11/6kg–2/3；高敏 CRP 0.1～40.2 mg/L，中位數為 1.0 mg/L。其他人口學資料見表 1。
表1
人口學資料
2.2 相關性分析
相關性分析提示 ABSI 與身高、體質量、BMI 及腰圍均相關，相關系數分別為 0.147、0.178、0.106 及 0.617。單因素 logistic 回歸分析提示 BMI、腰圍及 ABSI 均與炎癥異常相關；在校正相關混雜因素后，多因素 logistic 回歸分析提示 BMI、腰圍及 ABSI 仍與炎癥異常獨立相關（數據未列出）。
2.3 ROC 曲線下面積（area under the receiver operating characteristic curve，AROC）
在 BMI、腰圍及 ABSI 中，腰圍識別炎癥異常的能力最佳，AROC 為 0.627［95% 置信區間（0.564，0.689）］，其余指標見表 2。改善其他肥胖指標（BMI 及腰圍）識別炎癥異常的能力見表 3。結果提示 BMI 聯合 ABSI 時可以改善 BMI 識別炎癥異常的能力，AROC 從 0.609 增加至 0.646；腰圍聯合 ABSI 也可以改善腰圍對于炎癥異常的識別能力，但 AROC 增加不明顯，僅從 0.627 增加至 0.631。
表2
各種變量識別炎癥異常的 AROC
表3
各種模型用于識別炎癥異常的 AROC
2.4 各個變量及模型識別炎癥異常的最佳切點及相關參數
BMI、腰圍及 ABSI 識別炎癥異常的最佳切點分別為 26.1 kg/m2、0.92 m 及 0.080 9 m11/6kg–2/3，靈敏度分別為 34.0%、36.9% 及 47.6%，特異度分別為 82.8%、84.1% 及 73.0%；其他相關參數、模型 1 及模型 2 識別炎癥異常的相關參數見表 4。
表4
各種變量/模型識別炎癥異常的靈敏度與特異度及其他相關參數
3 討論
目前研究顯示炎癥與許多心腦血管疾病相關，如冠心病、腦卒中、心力衰竭、高血壓等，并與糖尿病、代謝綜合征及抑郁等也相關[1-6]，Rana 等[4]的研究表明多種炎癥標志物與冠心病發病風險相關，獨立于腰圍升高及鍛煉減少等冠心病風險因素；Nakamura 等[3]研究發現代謝綜合征患者 CRP 較高；來自美國營養與健康調查 2009 年—2010 年的研究結果表明超過 29.0% 的抑郁癥患者 CRP 水平升高[2]；此外，研究也認為高血壓是一種慢性低級別炎癥性疾病[24]。目前研究提示肥胖指標與人群炎癥狀態相關[7-9]；腰圍是代謝綜合征患者 CRP 水平升高的最主要決定因素[3]；肥胖者血清腫瘤壞死因子 （tumor necrosis factor，TNF）-α、白細胞介素（interleukin，IL）-6 及其他炎癥介質升高[25]；同時肥胖尤其是內臟型肥胖者脂肪細胞增生及肥大，可分泌大量促炎或炎癥因子，Mohamed-Ali 等[26]的研究已經顯示肥胖患者的脂肪組織能夠分泌大量的 IL-6。我們的研究也提示肥胖指標和炎癥異常相關，與既往研究結果類似。此外，干預肥胖可以減輕肥胖患者的炎癥水平[27-28]：血清 CRP 水平可隨體質量減輕而成比例下降；減重能降低血清 TNF-α、IL-6 水平，而且其水平的降低與 BMI 及腰高比的下降以及體力活動增加具有相關性。
作為新形成的肥胖指標，ABSI 與中心性肥胖的相關性強于外周肥胖[10]，因此，ABSI 或許具有較好的炎癥異常識別能力，甚至更優于 BMI 及腰圍；但是，我們的研究結果暫不支持該假設。目前，具體原因尚不十分清楚，我們推測存在以下可能。ABSI 的系數來源于美國營養與健康調查 1999 年—2004 年（主要包括墨西哥人、黑人及白人）[10]，而該人群的身高、BMI 及腰圍明顯高于我們的研究人群；此外，與西方人群相比，亞洲人群傾向于腹型肥胖及較少的肌肉組織，計算機斷層掃描已經提示與歐洲人群相比，在相同的 BMI 及腰圍下，健康中國及南亞人群有著更大比例的內臟脂肪組織[29]；因此，這可能導致原始研究人群來源的 ABSI 系數或許不適用于其他人群，特別是亞洲人群。如在原始研究中，ABSI 與身高、體質量及 BMI 基本無相關性，與腰圍存在中等程度相關[10]，而我們的研究及既往某些人群研究提示 ABSI 與身高、體質量或 BMI 存在一定程度相關，與腰圍存在中等相關性[16,19]；此外，某些關于 ABSI 的研究也得出相似結果，Haghighatdoost 等[15]指出 ABSI 在伊朗人群中是一個較弱的心血管風險及代謝綜合征標志物，Maessen 等[16]的研究結果顯示在荷蘭人群中，ABSI 不能識別心血管疾病是否存在，ABSI 與高血壓患病率的關系在印度尼西亞人群中較弱[19]，這些研究者認為身高、BMI 及腰圍差異導致了上述結果[15-16,19]。另外，我們的腰圍測量方式與原始研究也存在著差異，這可能在一定程度上影響結果；雖然已有研究指出腰圍測量方式的不同不會影響最終結果[30]。以上原因可能導致了目前的結果，ABSI 在中國人群中識別炎癥異常并不優于 BMI 及腰圍，但 ABSI 與炎癥異常存在相關性，而且可以進一步改善 BMI 及腰圍對于炎癥異常的識別能力，特別是對于 BMI。
本研究也存在一定的局限性：① 本研究為一橫斷面研究，未能進行前瞻性隨訪及干預，但本研究仍提示了 ABSI 與炎癥異常獨立相關，ABSI 具有一定程度識別炎癥異常的能力；② 樣本量較小，可能導致結果存在一定偏倚，還需在以后研究中擴大樣本量做進一步研究；③ 僅選取了高敏 CRP 作為炎癥指標的代表，不能完全反映肥胖指標與各種炎癥指標的關系，但高敏 CRP 的測定比較容易且具有較好的衛生經濟學價值，適合臨床評估且已經被眾多指南進行推薦；④ 未在不同種族之間進行對比研究。
總之，在中國人群中，ABSI 與炎癥異常獨立相關，但 ABSI 識別炎癥異常的能力較差，并不優于 BMI 及腰圍；此外，ABSI 可以進一步改善 BMI 及腰圍識別炎癥異常的能力，特別是對于 BMI。關于 ABSI 人群應用的種族差異性以及 ABSI 對于其他風險因子的補充作用需要進一步研究。
