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        血小板計數(shù)變化與代謝綜合征及其組分的關(guān)聯(lián)性研究

        2016-07-17 19:40:24吳站蓉楊昆平昭郭秀花陶麗新曹凱郭晉
        中國療養(yǎng)醫(yī)學 2016年3期
        關(guān)鍵詞:分析研究

        吳站蓉 楊昆 平昭 郭秀花 陶麗新 曹凱 郭晉

        ·論著·

        血小板計數(shù)變化與代謝綜合征及其組分的關(guān)聯(lián)性研究

        吳站蓉 楊昆 平昭 郭秀花 陶麗新 曹凱 郭晉

        目的 對代謝綜合征(metabolic syndrome,MS)患者血小板計數(shù)進行觀察分析,探討血小板計數(shù)與MS及其相關(guān)因素:肥胖、血壓、血糖、血脂之間的關(guān)聯(lián)。方法 選取北京三所醫(yī)院2012年體檢人群共3 773人為研究對象,用Spearman相關(guān)分析研究血小板計數(shù)與MS相關(guān)組分之間的關(guān)聯(lián)性,并將研究對象按照血小板計數(shù)四分位數(shù)法分4組(即從血小板計數(shù)最低到最高組),進行多因素的logistic回歸,分析隨血小板計數(shù)水平升高MS患病風險的變化。結(jié)果 MS組人群的血小板計數(shù)(4.82±0.40)×1012/L明顯高于未患MS組人群(4.63±0.43)×1012/L,差異有高度統(tǒng)計學意義(P<0.01);在Spearman兩變量相關(guān)分析和控制了年齡及MS其他組分后的偏相關(guān)分析中,血小板計數(shù)與MS組分中的體質(zhì)指數(shù)(BMI)、收縮壓(SBP)、舒張壓(DBP)、空腹血糖(FPG)、低密度脂蛋白(LDL)、三酰甘油(TG)均呈正相關(guān)(P<0.05),與高密度脂蛋白(HDL)呈負相關(guān)(P<0.05);多因素logistic回歸顯示,在調(diào)整了年齡、性別、LDL、膽固醇(TC)后,血小板計數(shù)的升高與MS發(fā)病風險的增加呈正相關(guān),與第4組(血小板計數(shù)最高組)比較,第1、2、3組OR值分別為0.708、0.768、0.811。結(jié)論 血小板計數(shù)與MS及其組分間存在相關(guān)性,說明血小板活化參與了代謝綜合征及其并發(fā)癥的發(fā)生、發(fā)展過程。

        血小板計數(shù);代謝綜合征;肥胖;血壓;血脂

        代謝綜合征(metabolic syndrome,MS)是一種常見的以胰島素抵抗為基本特征的慢性代謝性疾病,其中心環(huán)節(jié)是肥胖導致的胰島素抵抗,從而導致糖耐量異常、糖尿病、血脂異常、血壓增高等現(xiàn)象,導致心腦血管意外事件的發(fā)生率增高。隨著人們生活水平的提高,MS的患病率也逐漸升高。血小板計數(shù)是人體血栓與止血方面的重要指標,血栓形成是局部血凝塊形成的過程。在血栓形成過程中,血小板的功能狀態(tài)有著舉足輕重的地位。目前已有文獻報道由于MS患者血小板黏附聚集功能亢進,纖溶活性下降[1],血液處于高凝狀態(tài)[2]。本研究旨在利用北京三所醫(yī)院2012年體檢的3 773人為研究對象,使用相關(guān)分析及l(fā)ogistic回歸分析研究血小板計數(shù)與MS組分之間的關(guān)聯(lián),并進一步與正常健康體檢者進行比較,為臨床防治MS提供實驗室依據(jù)。

        1 對象與方法

        1.1 對象 通過北京同仁醫(yī)院、北京電力醫(yī)院和北京小湯山醫(yī)院體檢中心,獲得體檢人群的電子數(shù)據(jù)。調(diào)查對象均知情同意。個人體檢記錄以病歷號為唯一標識,將2012年的數(shù)據(jù)信息合并、整理。最終符合要求的研究對象有3 773人,其中男性為1 264人,年齡(50.55±12.779)歲;女性2 509人,年齡(51.08±15.327)歲。

        1.2 方法 體檢人群均為空腹至少10 h后,在次日早晨測量身高、體質(zhì)量、血壓,采集空腹血測定血清三酰甘油(TG)、總膽固醇(TC)、高密度脂蛋白(HDL)、低密度脂蛋白(LDL)、空腹血糖(FPG)及血常規(guī)指標。

        血小板計數(shù)方法:入院后第2天晨起空腹采集靜脈血2 mL于EDTA-K2抗凝真空管中,混勻,用Sysmex KX-21型全自動血細胞分析儀(日本)檢測血常規(guī),采用Sysmex KX-21全自動血細胞分析儀配套試劑。儀器維護、質(zhì)控均合格。采用無氰HGB測量法,無氰HGB測量法是一種有效地利用了氰化高鐵血紅蛋白法和氧合血紅蛋白法兩者優(yōu)點的測量法。氰化高鐵血紅蛋白法是由ICSH(International Committee for Standardization in Hematology:國際血液標準化委員會)作為國際標準法而推行的一種方法。

        1.3 MS診斷標準 本次研究采用IDF和AHA/NHLBI就MS的定義于2009年發(fā)表的新的聯(lián)合聲明,具備以下4項中的3項或全部者:超重和(或)肥胖[體質(zhì)指數(shù)(BMI)≥25 kg/m2];高血糖[FPG≥6.1 mmol/L及(或)餐后2 h血糖≥7.81 mmol/L,及(或)已確診為糖尿病并治療者];高血壓[SBP≥140 mmHg,和(或)DBP≥90 mmHg,1 mmHg=0.133 kPa,及(或)已確認為糖尿病并治療者];血脂異常[空腹血TG≥1.7 mmol/L,和(或)空腹HDL-C<0.9 mmol/L(男性)或<1.0 mmol/L]。

        1.4 統(tǒng)計學分析 所有數(shù)據(jù)應用SPSS 21.0軟件進行統(tǒng)計分析,計量資料采用均數(shù)±標準差(±s)表示,兩組比較用獨立樣本t檢驗,多組比較用方差分析,各組間比較用Post Hoc檢驗,分析前均作方差齊性檢驗;計數(shù)資料用卡方檢驗;非正態(tài)參數(shù)用秩和檢驗;對正態(tài)分布變量用Pearson相關(guān)分析,非正態(tài)分布變量及等級變量用Spearman相關(guān)分析,確定獨立影響因素用多元線性回歸分析。P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

        2 結(jié)果

        2.1 一般情況 共調(diào)查3 773人,按MS診斷標準將人群分為MS組和未患MS組。MS組與未患MS組一般臨床資料(表1)。

        2.2 相關(guān)分析Spearman相關(guān)分析顯示,血小板計數(shù)與DBP、FPG、LDL、HDL、TG均呈正相關(guān)(P<0.05),與SBP呈負相關(guān)(r=-0.329,P<0.01);在調(diào)整了年齡和MS其他組分后,SBP、DBP、LDL、HDL相關(guān)性仍然存在(表2)。

        2.3 MS發(fā)生危險性多因素logistic回歸 根據(jù)PLT的四分位數(shù)法,將研究對象分為4組,進行l(wèi)ogistic回歸分析。對MS發(fā)生的危險因素進行單因素logistic回歸分析,結(jié)果顯示除LDL,其他因素均具有統(tǒng)計學差異(表3);在控制了年齡、性別等混雜因素后,隨著PLT計數(shù)水平的升高,患MS的風險增加,且差異均有統(tǒng)計學意義(P<0.05,表4)。

        表1 各項指標在兩組間的比較結(jié)果(±s)

        表1 各項指標在兩組間的比較結(jié)果(±s)

        指標 MS組(n=548)未患MS組(n=3 225) t值 P值年齡(歲) 52.07±14.55 50.70±14.51 -2.03 0.042 BMI(kg/m2) 27.39±3.05 24.15±2.93 -23.73<0.01 SBP(mmHg) 134.59±14.19 120.66±15.74 -20.92 <0.01 DBP(mmHg) 80.50±10.22 71.98±10.15 -18.16 <0.01 FPG(mmol/L) 6.01±1.35 5.31±0.86 -11.78<0.01 LDL(mmol/L) 3.10±0.90 3.04±0.82 -1.36 0.174 HDL(mmol/L) 1.08±0.23 1.35±0.33 23.2 <0.01 TG(mmol/L) 2.64±1.64 1.36±1.06 -17.5 <0.01 PLT(×1012/L) 4.82±0.40 4.63±0.43 -0.92 <0.01

        表2 MS組分間與PLT計數(shù)的相關(guān)性分析

        表3 MS發(fā)生危險性單因素logistic回歸分析

        表4 MS的多因素logistic回歸分析結(jié)果

        3 討論

        本研究選取北京三所醫(yī)院2012年體檢人群共3 773人為研究對象,用Spearman相關(guān)分析研究血小板計數(shù)與MS相關(guān)組分之間的關(guān)聯(lián)性,并將研究對象按照血小板計數(shù)四分位數(shù)法分4組(即從血小板計數(shù)最低到最高組),進行多因素的logistic回歸,結(jié)果顯示,MS組人群的血小板計數(shù)明顯高于未患MS組人群,差異有高度統(tǒng)計學意義(P<0.01);在Spearman兩變量相關(guān)分析和控制了年齡及MS其他組分后的偏相關(guān)分析中,血小板計數(shù)與MS組分中的BMI、SBP、DBP、FPG、LDL、TG均呈正相關(guān)(P<0.05),與HDL呈負相關(guān)(P<0.05);多因素logistic回歸顯示,在調(diào)整了年齡、性別、LDL、TC后,血小板計數(shù)的升高與MS發(fā)病風險的增加呈正相關(guān),與第4組(血小板計數(shù)最高組)比較,第1、2、3組OR值分別為0.708、0.768、0.811。

        本研究發(fā)現(xiàn),MS組的血小板數(shù)目較非MS組有增高的趨勢。MS患者較普通人群更易發(fā)生血小板數(shù)目增多;隨著血小板數(shù)目的增加,MS的患病風險升高。原因可能是,血小板不僅可以促進血栓的形成,還可通過刺激炎癥反應等機制來誘發(fā)MS[3-4]。血小板在釋放某些炎癥反應標志物(如:可溶性CD40配體,β-凝血球蛋白等)的同時,還能直接激活白細胞[3],導致炎癥反應標志物的進一步釋放[3,5],其中有許多炎癥反應標志物都與MS及其組分的發(fā)生發(fā)展相關(guān)。血小板計數(shù)可能與某些炎癥反應標志物在血液循環(huán)中的水平存在相關(guān)性[6]。這使得血小板計數(shù)這一簡便的臨床常規(guī)檢查,有可能成為MS的預測指標[7]。Lee等[8]關(guān)于血小板計數(shù)與胰島素抵抗的研究顯示,在存在胰島素抵抗的患者中,血小板計數(shù)偏高,發(fā)生冠心病的風險加大。Kotani等[9]的研究發(fā)現(xiàn)血小板計數(shù)與MS的危險因素數(shù)目之間存在正相關(guān)。Jesri等[10]的研究發(fā)現(xiàn)MS患者的血小板計數(shù)及白細胞計數(shù)均高于非MS人群。較高的血小板及白細胞數(shù)目與動脈粥樣硬化之間存在顯著相關(guān)性,它通過引起血栓前狀態(tài)及炎癥反應使患者心血管疾病的發(fā)病率及死亡率增高。本研究發(fā)現(xiàn),MS組的血小板數(shù)目較非MS組有增高的趨勢,并且差異具有統(tǒng)計學意義。MS患者較普通人群更易發(fā)生血小板數(shù)目增多;隨著血小板數(shù)目的增加,MS的患病風險升高。

        目前,有關(guān)代謝綜合征發(fā)病、診斷手段和健康管理成為研究熱點[11]。MS患者血小板功能的研究顯示,血小板表面存在著胰島素受體,通過與胰島素結(jié)合,使其β亞單位磷酸化而產(chǎn)生一系列生理效應,其中包括對抗血小板的黏附聚集功能。而MS患者體內(nèi)處于胰島素抵抗狀態(tài),這種生理效應被削弱,進而導致了血小板呈現(xiàn)出功能亢進狀態(tài)。此外,MS患者體內(nèi)某些炎癥因子 (如CRP、IL-6、TNF-α等)的表達增加[12],可通過激活RASS系統(tǒng)作用于ATⅡ受體,引起血漿中纖溶酶原激活抑制劑(PAI-1)的增加,同時纖維蛋白原、Ⅶ因子、Ⅷ因子的含量可明顯升高,導致MS患者纖溶活性降低[2]。MS患者血小板功能增強,纖溶活性下降,體內(nèi)處于高凝狀態(tài),從而增加了心血管事件的發(fā)生風險。

        綜上所述,本研究結(jié)果顯示血小板計數(shù)在普通人群及MS患者中存在差異,MS患者較普通人群更易發(fā)生血小板數(shù)目增多;隨著患者血小板數(shù)目的增加,體內(nèi)處于高凝狀態(tài),發(fā)生心血管疾病的風險加大。血小板在人體凝血機制中起重要的作用,故觀察血小板參數(shù)的變化對于判斷血栓性疾病的發(fā)生發(fā)展有重要意義。

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        Objective To observe and analyze the blood platelet count in sufferers with metabolic syndrome(MS)and study the relationship between blood platelet count change and metabolic syndrome and its relevant factors of obesity,blood pressure,blood sugar and blood lipids.Methods 3 773 participants taking health examination in three hospitals in Beijing in 2012 were selected to be the study objects.Spearmancorrelation analysis was adopted to study the relevance between the blood platelet count and the components of metabolic syndrome.All objects were divided into four groups according to blood platelet count in four quartile law(that is,from the lowest to the highest of platelet count),and conducted with multivariatelogisticregression analysis,so as to study the risk changes of metabolic syndrome with the elevated levels of platelet count.Results The platelet count of(4.82±0.40)×1012/L in the MS group was significantly higher than(4.63±0.43)×1012/L in non-MS group,and the difference was of high statistical significance(P<0.01).Spearmanbivariate correlation analysis and partial correlation analysis after controlling of age and other MS components shoed that the platelet count was positively related to MS components of body mass index(BMI),systolic blood pressure(SBP),diastolic blood pressure(DBP),fasting plasma glucose(FPG),low density value protein(LDL),and triglycerides(TG)(P<0.05),and negatively related to high density lipoprotein(HDL)(P<0.05).Multivariatelogisticregression showed that after controlling age,sex,LDL,and cholesterol(TC),the increase in platelet count was positively related to the increased risk of MS,and compared with the fourth group(with highest platelet count group),the OR values of the first,second,and third group were respectively 0.708,0.768,and 0.811.Conclusion The platelet count is correlated to metabolic syndrome and its components,indicating that platelet activation is involved in the occurrence and development of metabolic syndrome and its complications.

        Platelet count;Metabolic syndrome;Obesity;Blood pressure;Blood lipids

        2015-11-05)

        1005-619X(2016)03-0225-04

        10.13517/j.cnki.ccm.2016.03.001

        102211 北京小湯山醫(yī)院(吳站蓉,平昭);100069首都醫(yī)科大學公共衛(wèi)生學院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學系(楊昆,郭秀花,陶麗新,曹凱,郭晉);100069 臨床流行病學北京市重點實驗室(楊昆,郭秀花,陶麗新,曹凱,郭晉)

        國家自然科學基金項目(81373099,81001281,81530087,81502886);北京市自然科學基金資助項目(7131002);北京市優(yōu)秀人才青年骨干個人項目(2014000020124G150)

        平昭,郭秀花

        注:吳站蓉,楊昆同為第一作者

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