董姣姣，唐 蘭，孫艷麗，姚曉倩，王 婧，王永紅，彭 斌

1.重慶醫(yī)科大學公共衛(wèi)生與管理學院，醫(yī)學與社會發(fā)展研究中心，健康領域社會風險預測治理協(xié)同創(chuàng)新中心，重慶 400016；2.重慶醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院體檢中心，重慶 400042

2018年心血管疾病報告顯示，我國患心血管疾病的人口約為2.9億且患病率有持續(xù)上升的趨勢[1]。心血管疾病早期亞臨床病理多表現(xiàn)為血管壁僵硬度增加、失去彈性，甚至管腔狹窄，臨床上常將動脈硬化的發(fā)生作為心血管疾病早期預測因子[2]。血糖升高是動脈硬化的主要影響因素之一，可進一步增加心血管疾病的死亡風險[1]。

目前，國內外血糖與動脈硬化相關研究大多采用傳統(tǒng)多因素分析方法探索血糖與動脈硬化指示指標心踝血管指數(shù)（cardio-ankle vascular index，CAVI）的相關性[3-6]；而原始數(shù)據(jù)可能存在基線不齊的現(xiàn)象，難免造成研究結果與實際情況偏差等問題。

本研究首先采用能有效均衡混雜因素，減少其對結局效應估計干擾[7]的傾向性評分匹配法（propensity score matching，PSM）匹配血糖正常組與高血糖組相關協(xié)變量以平衡2組基線水平，再利用匹配后數(shù)據(jù)探索血糖與CAVI的相關性，明確血糖升高對動脈硬化發(fā)生的影響，以期為心血管的早期預防提供理論依據(jù)。

1 對象與方法

1.1 研究對象

以2016—2018年在重慶醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院完成體檢的8 547名成年人（年齡≥18歲）為研究對象。

1.2 研究方法

體格檢查：采用統(tǒng)一的工具和方法，分別測量身高（精確到0.1 cm）、體質量（精確到0.1 kg）、血壓（研究對象至少靜坐5 min后，采用標準水銀血壓計測量研究對象左臂的血壓）等。體質量指數(shù)（body mass index，BMI）計算公式為BMI=體質量（kg） /身高2（m2）。

血液生化分析：取空腹靜脈血5 mL，采用全自動生化儀（日本日立7020）測定高密度脂蛋白膽固醇（high density lipoprotein-cholesterol，HDL-Ch）、低密度脂蛋白膽固醇（low density lipoprotein-cholesterol，LDL-Ch）、空腹血糖（fasting blood glucose，F(xiàn)BG）、總膽固醇（total cholesterol，TC）、三酰甘油（triacylglycerol，TAG）水平等。

CAVI的測量：采用日本福田Vasera VS-1000血管篩查儀。安靜環(huán)境下，研究對象保持仰臥位，將心電電極放置于雙腕處，心音傳感器放置于胸骨以測量心音，血壓袖帶放置于兩側腳踝與肱骨以測量血壓。研究對象休息5～10 min后分別測量脈搏波傳導速度（pulse wave velocity，PWV）、收縮壓（systolic blood pressure，SBP）、舒張壓（diastolic blood pressure，DBP），用以計算左右兩側的CAVI值。CAVI精確到0.1。

本研究以一側CAVI異常即判定為動脈硬化，因此取較高一側的CAVI作為最終分析的數(shù)據(jù)。

1.3 相關定義

CAVI的判斷標準：將CAVI＜9.0定義為正常，CAVI≥9.0為異常[8]。

按照《中國成年人超重和肥胖癥預防與控制指南》[9]對BMI進行劃分：BMI＜18.5 kg/m2為體質量過輕，18.5 kg/m2≤BMI＜24 kg/m2為體質量正常，24 kg/m2≤BMI＜28 kg/m2為超重，BMI≥28 kg/m2為肥胖。

根據(jù)世界衛(wèi)生組織2017年年齡劃分標準[10]將對象按年齡分為青年（18～44歲）、中年（45～59歲）、老年（60歲及以上）。

滿足以下其中一條即定義為高血壓：①根據(jù)《中國高血壓防治指南（2018年修訂版）》[11]將高血壓定義為SBP≥140 mmHg和（或）DBP≥90 mmHg。②體檢結論中有高血壓史者。

根據(jù)《中國成人血脂異常防治指南（2016年修訂版）》[12]將TC≥5.2 mmol/L，或TAG≥1.70 mmol/L，或HDL-Ch＜1.0 mmol/L，或LDL-Ch≥3.4 mmol/L定義為血脂異常。

滿足以下一條即定義為高血糖：①根據(jù)我國糖尿病防治指南[13]，將FBG＞6.1 mmol/L定義為高血糖。②體檢結論中有糖尿病史者。

1.4 統(tǒng)計學方法

采用SPSS 23.0與SAS 9.4軟件完成統(tǒng)計分析。定量資料以±s表示；定性資料以頻數(shù)和百分比表示，組間比較采用χ2檢驗。所有資料均以標準化差值（absolute standardized differences，ASD）的絕對值是否＜0.1作為依據(jù)判斷組間協(xié)變量是否平衡[14]。按照FBG的標準將研究對象分為血糖正常組與高血糖組，對2組進行1:1傾向性評分匹配，采用最臨近匹配法將性別、年齡、血壓、血脂、BMI作為協(xié)變量進行匹配，卡鉗值設定為0.01。多因素Logistic逐步回歸分析用于探索匹配后血糖對CAVI的影響作用。采用限制性立方樣條（restricted cubic spline，RCS）法，選取FBG的4個百分位數(shù)P5、P25、P75、P95為節(jié)點，以P5為參考值繪制FBG與CAVI的RCS曲線，探究FBG與CAVI的劑量-效應關系。P＜0.05表示有統(tǒng)計學意義。

2 結果

2.1 匹配前后研究對象特征比較

傾向性評分匹配后，共1 463對完成匹配。結果顯示，匹配后除CAVI、TAG與HDL-h 3個變量外，其余各變量在血糖正常組與高血糖組間分布均衡。CAVI、TAG與HDL-h的ASD絕對值雖大于0.1，但與匹配前相比ASD絕對值減小，也已達到改善組間不均衡現(xiàn)象的目的（表1）。說明匹配后血糖正常組與高血糖組協(xié)變量基線基本相同，匹配效果良好。

表1 傾向性評分匹配前后研究對象特征比較Tab 1 Comparison of the subject characteristics before and after PSM

2.2 各亞組不同血糖水平的CAVI分布情況及異常率比較

比較不同性別、年齡、血壓、血脂、BMI亞組中不同血糖水平對象的CAVI異常率。χ2檢驗結果顯示，除青年組、血壓正常組、體質量過輕組外，各性別、年齡、血壓、血脂、BMI亞組的高血糖組CAVI異常率均顯著高于血糖正常組（均P＜0.05）（表2）。

表2 各亞組不同血糖水平人群CAVI異常率比較Tab 2 Comparison of CAVI abnormal rates of different blood glucose levels in the subgroups

2.3 探索FBG與CAVI異常關系的多因素回歸分析

以CAVI為因變量，將FBG、性別、年齡、血壓、血脂、BMI納入多因素Logistic回歸模型。除血脂指標外，其余變量均進入模型。結果顯示，校正性別、年齡、血壓、BMI水平后，高血糖患者發(fā)生CAVI異常的風險是血糖正常者的1.63倍（OR=1.63，95%CI1.36～1.95，P=0.000）（表3）。

表3 CAVI影響因素的多因素Logistic回歸分析Tab 3 Multifactor Logistic regression analysis of influencing factors of CAVI

2.4 FBG與CAVI的劑量-效應關系

根據(jù)Logistic逐步回歸分析結果校正性別、年齡、血壓、BMI（均以分類變量作為調整變量納入模型），采用RCS法繪制FBG與CAVI的劑量-效應曲線。以FBG的P5（4.8 mmol/L）作為參考值，F(xiàn)BG的P25（5.3 mmol/L）、P75（6.9 mmol/L）、P95（10.4 mmol/L）處對應CAVI異常的OR值及95%CI分別為1.32（1.08～1.61）、2.17（1.61～2.92）、3.24（2.36～4.45）。RCS曲線顯示，隨 著血糖水平升高，CAVI異常的風險也隨之升高，F(xiàn)BG升高為CAVI異常的危險因素（圖1）。

圖1 FBG與CAVI的劑量-效應曲線Fig 1 Dose-effect curve of FBG and CAVI

3 討論

1990—2016年，我國心血管疾病患病率及死亡率呈現(xiàn)持續(xù)上升趨勢，心血管疾病死亡占城鄉(xiāng)居民總死亡原因的首位[1]。我國心血管病負擔日漸加重，已成為重大的公共衛(wèi)生問題[1]。若能較好控制心血管疾病的危險因素，可有效減少心血管疾病的發(fā)生并緩解其患病率及死亡率持續(xù)上升帶來的疾病負擔。動脈僵硬度增加有較好預測心血管疾病發(fā)生的功能，是早期血管病變的獨立信號[3]。由于CAVI可較好反映動脈硬化程度且不受即時血壓的影響，其被廣泛應用作為動脈硬化的指示指標[15-16]。

在動脈硬化眾多的危險因素中，血糖是較為主要的影響因素之一[17]。關于血糖與動脈硬化兩者關系的研究已有較多討論[3-6]，研究者發(fā)現(xiàn)長期血糖升高容易引起動脈結構和功能改變即發(fā)生動脈硬化，進而造成嚴重的血管并發(fā)癥[18]。高血糖者動脈硬化的發(fā)病率較血糖正常者高，且血糖輕度升高的人群就已存在與血糖水平相關的大動脈彈性功能減弱及動脈血管硬化的風險[19]。但是相關研究大多采用傳統(tǒng)多因素分析的方法，這類方法在控制混雜因素方面作用有限[20]。

而傾向性評分匹配法消除混雜偏倚的效率較高。該方法是將對照組與處理組中傾向性評分值相同或相近的個體進行匹配，從而達到均衡組間協(xié)變量使得觀察性研究呈現(xiàn)出接近于隨機對照實驗的效果，減少混雜因素對結局效應估計的干擾[7,20]。因此，本研究采用傾向性評分匹配法來匹配血糖正常組與高血糖組的CAVI影響因素（性別、年齡、血壓、血脂、BMI），以均衡2組的基線水平，更準確反映血糖與動脈硬化的相關關系。

研究結果顯示，匹配前高血糖組CAVI顯著高于血糖正常組，但是2組對象存在性別、年齡、血壓、血脂、BMI的差異，即基線不齊現(xiàn)象。經(jīng)傾向性評分匹配后，高血糖組CAVI均值仍大于血糖正常組；同時，多因素Logistic分析結果與上述結果一致，高血糖人群發(fā)生CAVI異常的風險是血糖正常者的1.63倍。FBG與CAVI的劑量-效應關系也顯示隨著血糖水平的升高CAVI異常的風險隨之增大。由此推測，高血糖會導致CAVI異常的風險升高，提示這部分患者的動脈硬化發(fā)病率的增加。

匹配后Logistic模型顯示年齡為老年對CAVI異常風險的影響較大（OR=17.11，95%CI10.96～26.71）。吳繼軍等[21]和Wen等[22]均發(fā)現(xiàn)年齡與CAVI呈正相關關系，且年齡≥60歲者CAVI異常的風險最大；本研究結果與此相吻合。其主要原因可能是隨著年齡增加，動脈壁鈣沉積增多導致動脈擴張能力降低[23]。本研究結果還顯示男性CAVI異常的風險是女性的1.40倍。陳嫚[24]分析重慶郵政醫(yī)院1 194例體檢人群時同樣發(fā)現(xiàn)男性CAVI值顯著大于女性，該現(xiàn)象可能與男性吸煙、精神壓力大有關。超重和肥胖可能是CAVI的保護因素，與Nagayama等[25]和Philip等[26]學者的結果一致，但具體機制尚不明確。

綜上所述，高血糖是CAVI即動脈硬化的危險因素。針對高血糖者實施動脈硬化的篩檢可及時發(fā)現(xiàn)動脈硬化的發(fā)生，盡早采取相應干預措施從而有效阻止動脈硬化的進程，減少糖尿病患者大血管事件的發(fā)生。針對其他人群進行血糖相關健康教育和定期檢查，可達到預防高血糖的作用，進而降低動脈硬化的發(fā)病率。

本研究仍存在不足，即本研究數(shù)據(jù)為體檢數(shù)據(jù)，僅包含研究對象的生理生化指標；而生活方式、遺傳水平等流行病學資料對動脈硬化也有一定影響，后續(xù)還需針對體檢人群進行流行病學調查。