动脉粥样硬化的发病过程是一个渐进性的慢性过程,动脉僵硬度的改变早于结构的改变[1]。 肱踝脉搏波传导速度(brachial-ankle pulse wave velocity,baPWV)被公认是简单无创、重复性好的评价动脉僵硬度的指标之一,广泛用于大规模人群的流行病学调查[2]。 非高密度脂蛋白胆固醇(non-high density lipoprotein cholesterol,non-HDL-C)能全面地反映除高密度脂蛋白胆固醇(high density lipoprotein cholesterol, HDL-C)以外的其他脂蛋白胆固醇的代谢变化,几乎涵盖了致动脉粥样硬化的所有血脂因素,其在心血管疾病中的作用日益受国内外学者的重视[3]。 但non-HDL-C 对动脉僵硬度的影响报道尚少。 本研究通过分析女性体检人群non-HDL-C 水平对baPWV 的影响,探讨non-HDL-C 与动脉僵硬度之间的关系,为心血管疾病的早期防治提供依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象

回顾分析2012 年8 月至2016 年12 月在我中心参加体检、年龄18 岁以上的女性,入选者均无吸烟史,排除患有贫血、甲状腺功能异常、怀孕、数据不完整及重复检查者的结果后,最终有1 286 例研究对象纳入本次研究。 以baPWV 水平作为评价动脉僵硬度的指标,将研究对象分为动脉硬化组133 例(baPWV ≥1 700 cm/s) 和 正 常 对 照 组1 153 例(baPWV ＜1 700 cm/s)。

1.2 研究方法

病史采集： 采集内容包括人口学资料(性别、年龄等)、患病情况(高血压、糖尿病)。 所有调查人员都经过统一培训。

测量身高、体重、计算体质指数(BMI)＝体重(kg)/身高2(m2)。 静坐5 min 后用电子血压计(HBP-9021,Omron)测量右上臂收缩压及舒张压,研究对象禁食10 h 以上,于清晨空腹采集静脉血,测定空腹血糖、血清肌酐、尿酸,同时测定总胆固醇(total cholesterol, TC)、甘油三酯(triglyceride,TG)、低密度脂蛋白胆固醇(low density lipoprotein cholesterol,LDL-C) 和HDL-C。 计算非高密度脂蛋白胆固醇(non-HDL-C)含量,即non-HDL-C ＝TC-HDL-C。

baPWV 测定：由专业人员采用全自动动脉硬化诊断装置(VP-2000,Colin) 测量。 研究对象安静平卧3 min 后,在双臂与双踝处捆绑袖带,仪器自动测量肱动脉及胫后动脉处的脉搏波,根据测量点间的距离除以两次脉搏波之间的时间差即得到baPWV值,以研究对象左、右侧baPWV 的平均值作为最终测量值。 baPWV 越大表示动脉硬化程度越高, 既往研究显示,预测出院后心血管事件的最优baPWV 分界值为1 700 cm/s[4],本研究将baPWV 高于或等于此分界值定义为动脉僵硬程度异常。

血脂代谢异常被认为是心脑血管疾病重要的危险因素。 中国的血脂管理指南及美国AACE/ACE血脂异常管理与动脉粥样硬化疾病预防指南均将LDL-C 作为血脂控制的首要目标[3,5]。 但临床工作中发现,虽然通过他汀药物治疗能使冠心病临床事件降低20%～38%,但是单纯的LDL-C 达标仍不能阻止动脉粥样硬化的进展[6]。 同时研究发现极低密度脂蛋白、中间密度脂蛋白及甘油三酯也与动脉硬化的发展相关,由此提出non-HDL-C 的概念[7]。non-HDL-C 涵盖了LDL-C、极低密度脂蛋白胆固醇、中间密度脂蛋白胆固醇、乳糜微粒及乳糜微粒的残余物等几乎所有致动脉粥样硬化的血脂成分。 此外,non-HDL-C 与apoB 呈高度相关,能较好地反映人体apoB 水平,而apoB 能反映血液循环中导致人体动脉硬化的颗粒总量,进而判定心血管疾病严重程 度[8]。 Health Professionals Follow-up 研 究 对18 225例参与者随访6 年,观察入选人员中冠心病的患病情况,发现与LDL-C 比较,non-HDL-C 对于冠心病的预测价值更大[9]。 而Lipid Research Clinics Program Follow-up 研究发现,在男性中non-HDL-C每增加30 mg/dl,心血管病的发病风险要增加19%,LDL-C 每增加30 mg/dl,心血管病的发病风险要增加15%。 在女性中,non-HDL-C 每增加30 mg/dl,心血管病的发病风险要增加11%,LDL-C 每增加30 mg/dl,心血管病的发病风险要增加8%[10]。 上述前瞻性研究显示non-HDL-C 比LDL-C 在心血管疾病方面有更好的预测效能。

1.3 统计学方法

Pearson 相关分析显示,baPWV 与non-HDL-C、TC、TG 及LDL-C 呈正相关(r 分别为0. 357,0.331,0.320,0.280,P 均＜0.01),baPWV 与HDL-C水平不相关(r＝-0.025,P＞0.05)。

2 结果

2.1 研究对象的临床资料比较

通过思想政治教育工作者组织的各种社团活动和学生集体活动可以培养学生吃苦耐劳和乐于奉献的精神，作者认为培养学生的团队合作意识和攻克学习难关的勇气也非常重要，这就需要专业教师的配合。鼓励教师指导大学生参加各类创新活动和知识竞赛，制定奖励制度对有指导学生获奖的教师给予鼓励，对参与教师科研的学生给予政策支持和奖励，在学生参与学术学习和研究的过程中，经历刻苦学习、攻克难关、收获成果的艰辛和幸福过程中，建立团队合作意识，培养为集体奉献的“服务”意识同时融入育人的理念，这样的影响方式能够取得更好的成效，这种经历对学生将来的工作生活都将产生巨大的正向意义。

以baPWV≥1 700 cm/s 为分界值,应用ROC 曲线评估血清non-HDL-C、TC、LDL-C、TG、HDL-C 对动脉硬化的预测价值,分析得出ROC 曲线下面积分别为0.746(95%CI：0.705 ～0.788,P ＜0.001)、0.733(95%CI：0.688 ～0.778,P ＜0.001)、0.699(95%CI：0.653～0.746,P ＜0.001)、0.702(95%CI：0.657 ～0.748,P＜0.001)、0.497(95%CI：0.443 ～0.551,P ＝0.915)。其中non-HDL-C 曲线下面积最大,截断点为3.995 mmol/L,对动脉硬化诊断的敏感性和特异性分别为73.7%和65.8%。

 

表1 两组研究对象一般资料和生化指标的比较(±s)

  

组别 n 年龄(岁)BMI(kg/m2)收缩压(mmHg)舒张压(mmHg)空腹血糖(mmol/L)对照组 1153 43.3±9.9 22.8±3.3 116.3±14.7 69.4±10.0 5.02(4.74～5.36)动脉硬化组 133 62.6±9.0 24.4±4.0 151.3±17.6 85.90±11.4 5.52(5.10～6.09)P＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001

 

(续表1)

  

组别 n 尿酸(μmol/L)肌酐(μmol/L)TC(mmol/L)LDL-C(mmol/L)HDL-C(mmol/L)对照组 1153 302.33±72.28 68.52±9.26 5.25±1.00 2.87±0.78 1.52±0.35动脉硬化组 133 349.20±93.03 74.03±21.41 6.10±1.04 3.41±0.81 1.52±0.38 P＜0.001 ＜0.004 ＜0.001 ＜0.001 0.948

 

(续表1)

  

BMI：体重指数；TC：总胆固醇；LDL-C：低密度脂蛋白胆固醇；HDL-C：高密度脂蛋白胆固醇；TG：甘油三酯；Non-HDL-C：非高密度脂蛋白胆固醇；baPWV：肱踝脉搏波传导速度

 

组别 n TG(mmol/L)Non-HDL-C(mmol/L)baPWV(cm/s)糖尿病史(%)高血压史(%)对照组 1153 1.03(0.74～1.55) 3.73±0.95 1238.78±176.44 28(2.43) 136(11.80)动脉硬化组 133 1.66(1.09～2.37) 4.58±0.95 1970.62±283.61 22(16.54) 104(78.20)P＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001

2.2 baPWV 与non-HDL-C 及其他血脂指标的相关性分析

采用SPSS 17.0 软件统计分析。 连续性正态分布变量采用均数±标准差表示。 非正态分布变量采用中位数和四分位数表示,并经对数转换后使之正态化再进行统计分析,两组间比较用t 检验。 分类变量采用百分数表示,组间比较采用chi-square 检验。两变量的相关分析采用Pearson 相关分析,多元逐步回归分析校正可能的混杂因素。 最后应用ROC 曲线比较各血脂指标诊断动脉硬化的效能。 双侧检验P＜0.05 具有统计学意义。

2.3 影响baPWV 水平的多因素回归分析

以baPWV 为因变量,以年龄、BMI、收缩压、舒张压、空腹血糖、TC、LDL-C、TG、non-HDL-C、HDL-C、尿酸及肌酐作为自变量,采用多元逐步回归分析,结果显示：年龄、收缩压、BMI、空腹血糖、尿酸、高血压史及non-HDL-C 与baPWV 独立相关。 详见表2。

 

表2 影响baPWV 的多元逐步回归分析

  

变量 回归系数 标准误 标准回归系数P收缩压 8.562 0.425 0.539 ＜0.001年龄 8.588 0.498 0.334 ＜0.001 BMI -8.661 1.461 -0.100 ＜0.001空腹血糖 18.921 3.624 0.081 ＜0.001尿酸 0.144 0.063 0.037 0.022高血压史 42.113 17.590 0.056 0.017 non-HDL-C 11.130 4.889 0.037 0.023

2.4 ROC 曲线分析

小姐脱上衣的时候，碰了一下思雨，思雨才突然清醒过来。小姐脱衣的速度太快，上衣已经脱下来了。思雨吓得一下跳到一边，高声质问：“你干什么？你要干什么？”

3 讨论

本研究共调查骨科住院手术的老年患者1 336例，术后感染率为3.14%，低于相关文献报道［4,5］。其中Ⅰ类切口手术部位感染率为0.41%，高于蒋晓霞等［6］报道的Ⅰ类切口手术部位感染率，而低于其他文献报道［7,8］。感染部位以泌尿系统感染所占比例最高，为45.45%，其次为下呼吸道感染（31.82%）和手术部位感染（18.18%），与一些文献报道［6,9］不尽相同。泌尿系感染高发分析原因可能与老年患者卧床时间长，尤其是下肢骨折的患者，加之手术创伤大、基础疾病多、免疫功能降低，以及留置尿管等因素有关。

动脉硬化组的年龄、BMI、收缩压、舒张压、空腹血 糖、 TC、 LDL-C、 TG、 non-HDL-C、 尿 酸、 肌 酐、baPWV 水平及糖尿病、高血压患病率均显著高于对照组(P＜0.01)。 两组的HDL-C 水平比较差异无统计学意义(P＞0.05)。 详见表1。

目前国内外对non-HDLC 的研究主要集中在动脉粥样硬化的研究上,对动脉僵硬度的影响报道较少。 事实上,动脉僵硬度的改变早于结构的改变,只有对高危人群进行早期检测,发现动脉僵硬度的改变, 并进行重点监控和干预,才能有效地预防和延缓心脑血管疾病的发生。 本研究回顾性分析1 286例在我院进行健康体检女性的血脂水平与baPWV的关系,动脉硬化组存在血脂代谢紊乱,表现为TC、TG、LDL-C 及non-HDL-C 水平高于对照组,与既往的研究结果相似[11]。 相关分析显示除了HDL-C 之外,其余血脂指标与baPWV 均有正相关性,non-HDL-C 与baPWV 的相关性最强。 进一步控制其他因素后,只有non-HDL-C 仍与baPWV 呈正相关,说明non-HDL-C 是动脉僵硬度增高的独立危险因素。需要指出的是,在多因素分析中糖尿病史未显示有统计学意义,这可能是因为选取的调查人群中糖尿病患者普遍接受降糖治疗,导致该部分人群的血糖水平接近正常,导致与既往研究的结果不同的原因[12]。 本研究通过分析ROC 曲线显示,血清non-HDL-C 诊断动脉僵硬程度异常的曲线下面积大于其他血脂指标。 上述结果提示,non-HDL-C 在预测动脉僵硬度升高的效能方面优于包括LDL-C 在内的传统血脂指标。

本研究也存在一些不足,比如研究样本全部选自常规体检人群,来源较局限。 其次,由于横断面研究设计具有局限性,不能确立因果关联。 最后,本研究以女性体检者为研究对象,根据既往研究结果,血脂指标对心血管疾病风险性的预测价值存在性别差异[13],上述研究结果是否能用于男性仍有待进一步研究。

(6)采用斜板组模块间歇式高频微振，能定期自动清洗斜板组模块，使斜板上的物料有序下滑，保证斜板板面上不堆积物料，板间不堵塞，从而保证设备长期稳定的工作效能。

综上所述,与传统血脂指标比较,血清non-HDL-C 与女性动脉僵硬度升高的相关性更为密切,且独立于其他危险因素,对女性动脉硬化的早监测、早诊断、早干预具有重要的指导意义。

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