双生物电阻抗分析在检测2型糖尿病患者内脏脂肪面积中的应用价值

来源:用户上传      作者:

　　[摘要]目的 探討双生物电阻抗分析（dBIA）在检测2型糖尿病患者内脏脂肪面积（VFA）中的应用价值。方法 选取2017年1月～2019年1月我院内分泌科收治的128例2型糖尿病患者，对患者进行血生化分析并记录合并高血压和（或）血脂异常病史。根据脑型钠尿肽（BNP）水平将患者分为BNP≥100 pg/ml组和BNP<100 pg/ml组。在同一天通过dBIA和计算机断层扫描（CT）测量患者的VFA。采用Pearson相关系数分析经dBIA测量的VFA（VFA-dBIA）和经CT测量的VFA（VFA-CT）之间的相关性。采用多元回归分析评估VFA测量误差与多因素之间的相关性。采用受试者工作特征（ROC）曲线分析VFA对糖尿病合并高血压和（或）血脂异常的识别能力，并计算比较曲线下面积。结果 BNP≥100 pg/ml组VFA-dBIA和VFA-CT之间的百分比测量误差高于BNP<100 pg/ml组[（39.2±8.1）% vs. （24.1±6.4）%，P=0.031]。排除BNP≥100 pg/ml的患者后，VFA-dBIA与VFA-CT成显著相关（r=0.917，P<0.0001）。在识别糖尿病合并高血压和（或）血脂异常的ROC曲线分析中，VFA-dBIA和VFA-CT的曲线下面积几乎相同。结论 对于无潜在心力衰竭的糖尿病患者，dBIA和CT一样能准确地测量VFA。在识别糖尿病合并高血压和（或）血脂异常方面，VFA-dBIA的诊断效能和VFA-CT相当。
　　[关键词]内脏脂肪;2型糖尿病;生物电阻抗分析;肥胖
　　[中图分类号] R587.1          [文献标识码] A          [文章编号] 1674-4721（2020）5（a）-0009-05
　　Application value of dual bioelectrical impedance analysis in detecting visceral fat area in patients with type 2 diabetes mellitus
　　WU Jin-zhi1   ZHENG Gui-an2▲   LAI Peng-bin1   XIE Liang-xiao1   ZHA Xiao-yun1
　　1. Department of Endocrinology， Zhangzhou Hospital Affiliated to Fujian Medical University， Fujian Province， Zhangzhou   363000， China; 2. Department of Cardiology， Zhangzhou Hospital Affiliated to Fujian Medical University， Fujian Province， Zhangzhou   363000， China
　　[Abstract] Objective To investigate the application value of dual bioelectrical impedance analysis （dBIA） in detecting visceral fat area （VFA） in patients with type 2 diabetes mellitus （T2DM）. Methods From January 2017 to January 2019， 128 patients with T2DM were selected from the department of endocrinology of our hospital. The blood biochemical analysis was performed and the history of hypertension and/or dyslipidemia was recorded. According to brain natriuretic peptide （BNP） level， the patients were divided into the BNP≥ 100 pg/ml group and the BNP<100 pg/ml group. VFA was measured using dBIA and computed tomography （CT） on the same day. Pearson′s correlation analysis was used to detect the relationship between VFA measured by dBIA （VFA-dBIA） and VFA measured by CT （VFA-CT）. Multiple regression analysis was performed to detect multiple factors related to measurement error of VFA. The receiver operating characteristic （ROC） analysis for the VFA was used to detect the presence of comorbid hypertension and/or dyslipidemia with T2DM. The areas under the curve （AUC） were also calculated and compared. Results  The percent measurement error between VFA-dBIA and VFA-CT in the BNP ≥100 pg/ml group was significantly higher than that in the BNP<100 pg/ml group （[39.2±8.1]% vs. [24.1±6.4]%， P=0.031）. After excluding patients with BNP≥100 pg/ml， the VFA-dBIA was significantly correlated with the VFA-CT （r=0.917， P<0.0001）. The AUC in the ROC analysis for the VFA-dBIA to detect the presence of comorbid hypertension and/or dyslipidemia with T2DM was almost equivalent to that for the VFA-CT. Conclusion In patients with T2DM without potential heart failure， estimation of the VFA-dBIA significantly correlates with VFA-CT， and VFA-dBIA has the same diagnostic efficacy as VFA-CT in identifying diabetes mellitus with comorbid hypertension and/or dyslipidemia. 　　[Key words] Visceral fat; Type 2 diabetes; Bioelectrical impedance analysis; Obesity
　　肥胖是代谢性疾病和心血管疾病的共同危险因素[1-2]，表现为脂肪组织中过多的脂质积聚[3]。内脏脂肪是心血管疾病的一个较好预测指标[4-5]。通过计算机断层扫描（computed tomography，CT）估算的内脏脂肪面积（visceral fat area，VFA）是反映内脏脂肪的主要指标之一，但是该方法价格昂贵且存在辐射暴露[6]，因此不适合普遍和频繁的检查。相比之下，双生物电阻抗分析（dual bioelectrical impedance analysis，dBIA）采用双电流路径测量整个腹部及其表面的生物电阻抗，是估算内脏脂肪积聚的简单可靠方法[7]。此外，其比单电流路径的传统生物电阻抗分析更好。既往研究显示，在健康受试者中，经dBIA测量的VFA（VFA-dBIA）与经CT测量的VFA（VFA-CT）之间存在明显相关性[8]。本研究应用dBIA和CT对2型糖尿病患者的VFA进行测量，探讨两种VFA测量方法之间的相关性及其对糖尿病合并肥胖相关危险因素的识别诊断能力。
　　1资料与方法
　　1.1一般资料
　　采用前瞻性研究设计，选取2017年1月～2019年1月在福建医科大学附属漳州市医院内分泌科就诊的2型糖尿病患者。纳入标准：①年龄18～75岁;②符合2型糖尿病诊断标准[9]。排除标准：①有症状的心力衰竭;②肾病综合征;③非心源性和非肾病性的水肿;④心脏起搏器植入病史;⑤VFA的CT图像质量差或dBIA数据无法获取;⑥患者不同意或中途退出。研究期间，有219例患者符合纳入标准且同意加入该研究，其中59例患者有明显心力衰竭症状，6例患者有肾病综合征，13例患者存在非心源性和非肾病性水肿，5例患者有心脏起搏器植入，3例患者VFA的CT图像质量差无法分析，2例患者VFA的dBIA数据无法获取，3例患者中途退出。研究最终纳入128例患者。本研究获得福建医科大学附属漳州市医院医学伦理委员会批准，所有入选患者均签署了知情同意书。
　　1.2基线资料采集
　　测量患者的身高、体重、腰围（waist circumference，WC）和血压。在站立位呼气末期脐水平测量患者WC。体重指数（body mass index，BMI）=体重（kg）/身高（m2），腰臀比（waist-to-hip ratio，WHR）=WC/臀围。记录患者既往病史（包括心力衰竭、肾功能衰竭、糖尿病肾病和心脏扩大等）以及目前使用的利尿剂和口服降糖药物。在禁食过夜后抽取患者血样，使用全自动血生化分析仪（7170A，日本Hitachi公司）测定空腹血糖、糖化血红蛋白（hemoglobin A1c，HbA1c）、血清总胆固醇、三酰甘油、低密度脂蛋白胆固醇（low density lipoprotein cholesterol，LDL-C）、高密度脂蛋白胆固醇（high density lipoprotein cholesterol，HDL-C）、估算的腎小球滤过率（eGFR）、血肌酐和尿素氮浓度。采用免疫荧光法检测血清脑型钠尿肽（brain natriuretic peptide，BNP）浓度。采用双抗体放射免疫测定法测定血清胰岛素和C肽浓度。采用稳态模型评估胰岛素抵抗，计算公式=[空腹胰岛素（μU/ml）×空腹血糖（mg/dl）]/405[10]。肥胖相关的心血管危险因素包括血脂异常（高三酰甘油血症、高LDL-C血症和低HDL-C血症）和高血压。
　　1.3 VFA的测量
　　在同一天采用CT和dBIA测量VFA。在快速和排尿过夜后，使用dBIA（HDS-2000，日本欧姆龙公司）测量VFA。在午餐前进行薄层CT扫描。在L4～5水平获得单个轴向CT切片，使用图像分析软件Fat Scan Premium（Version 5.0，东日本技术公司）半自动确定脐带水平的VFA。图像分析由两位CT影像医师采用盲法测量，以减少测量结果偏倚。
　　1.4 dBIA仪器
　　dBIA仪器由测量人体躯干和表面阻抗的生物电阻抗组件和测量腹部尺寸大小的装置组成，包括4个夹在手腕和脚踝的肢体电极和8对纵向排列的躯干电极。通过上下肢电极电流和腹部电极电压获得躯干阻抗，通过腹部电极的电流和电压获得表面阻抗。VFA-dBIA计算公式[11]：VFA-dBIA=α1A+α2B2-α3（A2+B2）1/2Zs-α4/Zt+ε。其中A是腹部前后径，B是腹横径，Zs是表面阻抗，Zt是躯干阻抗，α1-α4、ε是通过研究确定的常数。由于高BNP水平患者的VFA-dBIA受液体潴留的影响[12]，而且100 pg/ml为疑似心力衰竭的BNP阈值[13]，因此将患者分为BNP≥100 pg/ml组和BNP<100 pg/ml组。
　　1.5统计学方法
　　使用JMP 10.0软件（SAS Institute Inc.，Cary，NC，USA）进行统计学分析，以双尾P<0.05为差异有统计学意义。正态分布的计量资料以均值±标准差（x±s）表示，非正态分布的计量资料用中位数（四分位数）[M（P25，P75）]表示。使用Pearson相关系数分析VFA-dBIA和VFA-CT之间的相关性。采用多元回归分析评估VFA测量误差与年龄、性别、BMI、糖尿病病程、HbA1c、空腹血糖、eGFR、BNP和心力衰竭病史的相关性。采用受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线分析VFA-CT、VFA-dBIA和BMI在识别糖尿病合并肥胖相关心血管危险因素的特异性和敏感度。通过计算曲线下面积（area under the curve，AUC）来比较上述三种参数对肥胖相关心血管危险因素的识别能力。 　　2結果
　　2.1研究对象的一般临床特征
　　本研究共纳入128例患者，其中男性73例，女性55例;年龄为（64.2±10.9）岁;BMI为（25.0±4.0）kg/m2;WC为（89.3±12.4）cm;VFA-CT和VFA-dBIA分别为（116.1±65.6）cm2和（83.7±46.0）cm2。
　　2.2两种方法测量的VFA之间的测量误差
　　计算两种方法测量的VFA之间的测量误差。测量误差=（VFA-CT-VFA-dBIA），百分比测量误差=[（VFA-CT-VFA-dBIA）/VFA-CT]×100%。两种方法之间的平均百分比测量误差为（26.4±16.0）%。百分比测量误差与相关变量之间的相关性见表1。多元回归分析显示，只有BNP与百分比测量误差成明显相关（P=0.003）。图1显示，BNP≥100 pg/ml组的百分比测量误差高于BNP<100 pg/ml组[（39.2±8.1）% vs. （24.1±6.4）%，P=0.031]。排除BNP≥100 pg/ml的患者（n=30）后，VFA-dBIA与VFA-CT成显著相关（r=0.917，P<0.0001）（图2），平均测量误差为（18.1±5.8）cm2。
　　2.3 VFA-CT、VFA-dBIA和BMI识别糖尿病合并高血压和（或）血脂异常的ROC曲线分析
　　VFA-CT、VFA-dBIA和BMI识别糖尿病合并高血压和（或）血脂异常的ROC曲线显示，VFA-CT的最佳界值为99.4 cm2（敏感度为73.8%，特异性为65.2%），VFA-dBIA的最佳界值为114.4 cm2（敏感度为45.2%，特异性为95.6%）。VFA-CT的AUC值为0.72[95%置信区间（CI）：0.58～0.83]，VFA-dBIA的AUC值为0.78（95%CI：0.65～0.87），BMI的AUC值为0.65（95%CI：0.54～0.77）。VFA-dBIA和VFA-CT的AUC几乎相同（P=0.62）（图3）。
　　3讨论
　　既往研究显示，内脏脂肪的累积是代谢性疾病和心血管疾病的一个重要危险因素[14]。内脏脂肪的准确测量对于预防和治疗肥胖相关性疾病至关重要。目前，内脏脂肪的检测主要有CT、磁共振和双能X线吸收检测仪[15]。虽然CT和磁共振是检测内脏脂肪的金标准，但是存在费用高和X线辐射的缺点[15]。近年来的研究发现，生物电阻抗分析能够准确地测量包括内脏脂肪和肌肉在内的人体各种组织成分[16-17]。本研究通过dBIA和CT对2型糖尿病患者的VFA进行测量，在没有潜在心力衰竭的情况下，VFA-dBIA与VFA-CT成明显相关，提示dBIA可以做为一种简便、安全、准确的检测手段代替CT对糖尿病患者的内脏脂肪进行测量。
　　在本研究中，与BNP<100 pg/ml的患者相比，BNP≥100 pg/ml的患者两种方法估算的VFA的测量误差更高，提示体液潴留可能影响VFA-dBIA。通过dBIA测量VFA时，VFA主要与3个变量（腹部外形、非脂肪成分和皮下脂肪）有关[11]。其中，非脂肪成分的生物电阻抗随着体液潴留而降低，而皮下脂肪由腹部表面的恒定电流决定，几乎不受体液潴留影响。因此，体液潴留患者的VFA-dBIA往往被低估，即BNP水平较高的患者dBIA估算的VFA较小。排除BNP≥100 pg/ml的患者后，VFA-dBIA与VFA-CT成显著相关，相关系数高达0.917。以上结果显示dBIA可用于无潜在心力衰竭的2型糖尿病患者的内脏脂肪检测。本研究选择在同一天应用dBIA和CT对VFA检测，这进一步增加了研究结果的可靠性。
　　在识别糖尿病合并高血压和（或）血脂异常的ROC曲线分析中，VFA-dBIA的AUC值较BMI的AUC值更大，VFA-dBIA较BMI能更好地识别糖尿病合并高血压和（或）血脂异常。另一方面，VFA-dBIA的AUC值与VFA-CT的AUC值相当，提示VFA-dBIA同VFA-CT一样可用于早期预测肥胖相关心血管危险因素。VFA-dBIA的AUC倾向与VFA-CT的AUC比较，差异无统计学意义（P>0.05）。既往研究显示，VFA-CT可作为早期识别高血压、血脂异常、冠状动脉粥样硬化和心血管死亡的生物学标志物[18-20]。本研究结果进一步发现，VFA-dBIA同VFA-CT一样，可用于早期预测糖尿病合并高血压、血脂异常等肥胖相关心血管危险因素，并且具有无创和廉价的优点。
　　本研究存在一些局限性，样本量较少，且为单中心研究，期待今后更大样本量、多中心的对照研究以进一步验证本研究结果。此外，本研究未对患者进行长期随访获得心血管事件和全因死亡等预后指标，从而未能对VFA-dBIA与2型糖尿病患者预后关系进行研究，期待今后有更多临床试验对VFA-dBIA与心血管预后的关系进行研究。
　　综上所述，对于无潜在心力衰竭的糖尿病患者，dBIA和CT一样能准确地测量内脏脂肪。在识别糖尿病合并肥胖相关心血管危险因素方面，VFA-dBIA的诊断效能和VFA-CT相当，且具有安全、简便、成本低的特点。在今后临床工作中，dBIA有望代替CT成为评估糖尿病患者VFA的标准方法。
　　[参考文献]
　　[1]Jastreboff AM，Kotz CM，Kahan S，et al.Obesity as a disease：the obesity society 2018 position statement[J].Obesity，2019，27（1）：7-9.
　　[2]Lyall DM，Celis-Morales C，Ward J，et al.Association of body mass index with cardiometabolic disease in the UK Biobank：a Mendelian randomization study[J].JAMA Cardiol，2017，2（8）：882-889. 　　[3]Meldrum DR，Morris MA，Gambone JC.Obesity pandemic：causes，consequences，and solutions-but do we have the will？[J].Fertil Steril，2017，107（4）：833-839.
　　[4]Tanaka T，Kishi S，Ninomiya K，et al.Impact of abdominal fat distribution，visceral fat，and subcutaneous fat on coronary plaque scores assessed by 320-row computed tomography coronary angiography[J].Atherosclerosis，2019，287：155-161.
　　[5]Rodriguez-Granillo GA，Reynoso E，Capunay C，et al.Pericardial and visceral，but not total body fat，are related to global coronary and extra-coronary atherosclerotic plaque burden[J].Int J Cardiol，2018，260：204-210.
　　[6]Asano T，Kubota N，Koizumi N，et al.Novel and simple ultrasonographic methods for estimating the abdominal visceral fat area[J].Int J Endocrinol，2017，2017：8796069.
　　[7]Lemos T，Gallagher D.Current body composition measurement techniques[J].Curr Opin Endocrinol Diabetes Obes，2017，24（5）：310-314.
　　[8]Park KS，Lee DH，Lee J，et al.Comparison between two methods of bioelectrical impedance analyses for accuracy in measuring abdominal visceral fat area[J].J Diabetes Complications，2016，30（2）：343-349.
　　[9]中華医学会糖尿病学分会.中国2型糖尿病防治指南（2017年版）[J].中华糖尿病杂志，2018，10（1）：4-67.
　　[10]中华医学会糖尿病学分会胰岛素抵抗学组（筹）.胰岛素抵抗评估方法和应用的专家指导意见[J].中华糖尿病杂志，2018，10（6）：377-385.
　　[11]Ida M，Hirata M，Odori S，et al.Early changes of abdominal adiposity detected with weekly dual bioelectrical impedance analysis during calorie restriction[J].Obesity （Silver Spring），2013，21（9）：E350-E353.
　　[12]Hise ACDR，Gonzalez MC.Assessment of hydration status using bioelectrical impedance vector analysis in critical patients with acute kidney injury[J]. Clin Nutr，2018，37（2）：695-700.
　　[13]Yancy CW，Jessup M，Bozkurt B，et al.2017 ACC/AHA/HFSA Focused Update of the 2013 ACCF/AHA Guideline for the Management of Heart Failure：a report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Clinical Practice Guidelines and the Heart Failure Society of America[J].Circulation，2017，136（6）：e137-e161.
　　[14]Giordano A，Frontini A，Cinti S，et al.Convertible visceral fat as a therapeutic target to curb obesity[J].Nat Rev Drug Discov，2016，15（6）：405-424.
　　[15]Cheung AS，de Rooy C，Hoermann R，et al.Correlation of visceral adipose tissue measured by Lunar Prodigy dual X-ray absorptiometry with MRI and CT in older men[J].Int J Obes （Lond），2016，40（8）：1325-1328.
　　[16]Gómez-Ambrosi J，González-Crespo I，Catalán V，et al.Clinical usefulness of abdominal bioimpedance （ViScan） in the determination of visceral fat and its application in the diagnosis and management of obesity and its comorbidities[J].Clin Nutr，2018，37（2）：580-589.
　　[17]Bosy-Westphal A，Jensen B，Braun W，et al.Quantification of whole-body and segmental skeletal muscle mass using phase-sensitive 8-electrode medical bioelectrical impedance devices[J].Eur J Clin Nutr，2017，71（9）：1061-1067.
　　[18]Lee JJ，Pedley A，Hoffmann U，et al.Association of changes in abdominal fat quantity and quality with incident cardiovascular disease risk factors[J].J Am Coll Cardiol，2016，68（14）：1509-1521.
　　[19]Sato F，Maeda N，Yamada T，et al.Association of epicardial，visceral，and subcutaneous fat with cardiometabolic diseases[J].Circ J，2018，82（2）：502-508.
　　[20]Sullivan CA，Kahn SE，Fujimoto WY，et al.Change in intra-abdominal fat predicts the risk of hypertension in Japanese Americans[J].Hypertension，2015，66（1）：134-140.
　　（收稿日期：2019-08-22  本文编辑：祁海文）
转载注明来源:https://www.xzbu.com/6/view-15262347.htm