趙勝利 莫小毅 溫振興 張曉艷 陳柏齡*
1.中山大學(xué)附屬第一醫(yī)院脊柱外科,廣東 廣州 510080 2.中山大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院,廣東 廣州 510080
絕經(jīng)后女性隨著體內(nèi)雌激素的快速撤退,身體成分構(gòu)成水平常較絕經(jīng)前發(fā)生改變[1]。其中,骨骼和肌肉系統(tǒng)的變化尤為顯著[2-3]。骨量減少和骨骼肌質(zhì)量下降常導(dǎo)致絕經(jīng)后骨質(zhì)疏松或肌少癥的發(fā)生,二者時(shí)常并存[4]。隨著人口老齡化社會(huì)的到來,骨質(zhì)疏松和肌少癥造成人群跌倒風(fēng)險(xiǎn)增加、肢體功能殘疾及死亡率上升,公共衛(wèi)生系統(tǒng)將面臨巨大壓力[3,5-6]。盡管身體成分對(duì)機(jī)體健康的影響程度尚存爭(zhēng)議,體細(xì)胞質(zhì)量、瘦組織(lean mass,LM)、內(nèi)臟脂肪含量等因素已被報(bào)道與骨密度(bone mineral density,BMD)的變化密切相關(guān)[7-9]。作為身體另一重要組成部分,四肢骨骼肌量則是國(guó)際肌少癥工作組(IWGS)、歐洲老年人肌少癥工作組(EWGSOP)和亞洲肌少癥工作組(AWGS)共同推薦的現(xiàn)行肌少癥診斷指標(biāo)之一[10]。不同身體成分構(gòu)成復(fù)雜且相互影響。然而,既往研究多集中于其對(duì)BMD或骨骼肌量的單獨(dú)影響,很少研究探索身體成分中影響兩者變化的共同因素。該問題的研究將有助于在現(xiàn)有基礎(chǔ)上進(jìn)一步了解骨質(zhì)疏松和肌少癥的協(xié)同發(fā)病機(jī)制,為疾病的預(yù)防和治療提供策略。雙能X線骨密度儀(dual energy X-ray absorptiometer,DEXA)廣泛應(yīng)用于BMD檢測(cè),其測(cè)量的身體成分結(jié)果與生物電阻抗法類似,有效性和可重復(fù)性良好[11-12]。本文基于DEXA測(cè)量的身體成分分析研究影響絕經(jīng)后女性BMD和骨骼肌量的共同因素,為骨質(zhì)疏松和肌少癥的協(xié)同防治提供思路。
本研究為回顧性研究,參與者來自2015年1月至2020年10月間就診于中山大學(xué)附屬第一醫(yī)院的50歲及以上絕經(jīng)后漢族女性。納入標(biāo)準(zhǔn):年齡≥50歲;絕經(jīng)年限≥1年;就診時(shí)行DEXA身體成分分析及全身BMD檢測(cè)。排除標(biāo)準(zhǔn):病史及檢查資料不全;既往存在可能影響骨骼或軟組織代謝的慢性疾病(如糖尿病、腎病、結(jié)締組織病或腫瘤等)、藥物服用史(抗骨質(zhì)疏松藥或減肥藥等)或治療史(放化療史或手術(shù)史等)。本研究得到中山大學(xué)附屬第一醫(yī)院倫理委員會(huì)的批準(zhǔn)(倫審[2020]291-2號(hào))。
1.2.1一般資料:記錄年齡、初潮年齡、絕經(jīng)年限等資料。
1.2.2人體測(cè)量:參與者身著輕便衣物,去除金屬飾品,赤足行一般參數(shù)測(cè)量和身體成分分析。①一般參數(shù)測(cè)量。體重通過校準(zhǔn)后的電子秤進(jìn)行測(cè)量,身高通過垂直立式刻度尺進(jìn)行測(cè)量,測(cè)量工具最小精度分別為0.1 kg和0.1 cm。取3次測(cè)量平均值為最終測(cè)量值。計(jì)算體質(zhì)量指數(shù)(body mass index,BMI)=體重(kg)/身高(m)2。②BMD檢測(cè)。使用美國(guó)GE Lunar DEXA測(cè)量全身BMD。所有操作均由已接受專業(yè)技術(shù)培訓(xùn)的影像科醫(yī)師實(shí)施。設(shè)備每天測(cè)量前根據(jù)制造商標(biāo)準(zhǔn)程序通過標(biāo)準(zhǔn)體模進(jìn)行校準(zhǔn),所有測(cè)量按照制造商的建議進(jìn)行。設(shè)備重復(fù)測(cè)量全身BMD的變異系數(shù)為1.2%。根據(jù)測(cè)量結(jié)果,參照WHO推薦的骨質(zhì)疏松診斷標(biāo)準(zhǔn)[13]:T值≥-1定義為骨量正常;-2.5 1.2.3分組依據(jù):根據(jù)BMD T值及是否合并骨骼肌減少,將參與者分為4組:正常組,即T值≥-1且RSMI>5.45 kg/m2;肌少組,即T值≥-1且RSMI≤5.45 kg/m2;骨量異常組,即T值<-1且RSMI>5.45 kg/m2;肌少/骨量異常組,即T值<-1且RSMI≤5.45 kg/m2。 使用SPSS 22.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。連續(xù)計(jì)量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差表示。整體資料比較采用單因素方差分析(one-way ANOVA),組間分析方差齊時(shí)采用LSD檢驗(yàn),方差不齊時(shí)采用Dunnett’s T3檢驗(yàn)。采用Pearson相關(guān)系數(shù)(r)評(píng)價(jià)身體成分與BMD和RSMI之間的相關(guān)程度,控制混雜因素后進(jìn)行偏相關(guān)分析。以身體成分為自變量,BMD和RSMI為因變量,分別構(gòu)建多元線性回歸模型以探索影響B(tài)MD和RSMI的共同因素。采用決定系數(shù)(R2)評(píng)價(jià)不同模型擬合優(yōu)度,方差膨脹因子(variance inflation factor,VIF)評(píng)估模型中自變量間可能存在的共線性,VIF>10認(rèn)為存在嚴(yán)重的多重共線性。P<0.05認(rèn)為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。 研究納入171名參與者。根據(jù)全身BMD T值和RSMI將其分為4組:正常組89例,肌少組16例,骨量異常組38例,肌少/骨量異常組28例。表1顯示了4組一般資料和人體測(cè)量數(shù)據(jù)特征,可見4組間上述指標(biāo)的整體比較差異均顯著(P<0.05)。進(jìn)一步對(duì)差異來源進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)肌少組年齡和絕經(jīng)年限顯著低于其他3組(P<0.05)。與正常組和骨量異常組相比,肌少組和肌少/骨量異常組體重、BMI、FM、FMI、LM、LMI和RMR均顯著降低(P<0.05),兩組之間相比差異不顯著(P>0.05)。BMC在不同組的兩兩比較中差異明顯(P<0.05),以肌少/骨量異常組最低。余指標(biāo)的比較見表1。 表1 不同組別一般資料和人體測(cè)量數(shù)據(jù)比較Table.1 Comparison of general data and anthropometric data among different groups 通過一元線性回歸探討B(tài)MD和RSMI的關(guān)系,結(jié)果見圖1??梢夿MD與RSMI呈顯著正相關(guān)(R2=0.182,P<0.001)。進(jìn)一步分析不同身體成分與BMD和RSMI的關(guān)系。在未控制年齡、初潮年齡、絕經(jīng)年限、身高和體重等因素下,PBF、FM、FMI與BMD和RSMI呈不同程度正相關(guān)。調(diào)整混雜因素后,三者與BMD和RSMI呈顯著負(fù)相關(guān)。LM、LMI、BMC、RMR在調(diào)整混雜因素前后與BMD和RSMI均呈顯著正相關(guān)。其中,BMC與BMD相關(guān)性最強(qiáng),LMI與RSMI相關(guān)性最強(qiáng)。Android/Gynoid區(qū)域脂肪比率在調(diào)整變量前與BMD和RSMI呈正相關(guān),調(diào)整后僅與RSMI負(fù)相關(guān),見表2。 表2 身體成分與BMD和RSMI的相關(guān)性分析Table.2 Correlation analysis between different body composition and BMD and RSMI 圖1 BMD與RSMI關(guān)系的一元線性回歸模型Fig.1 Unitary linear regression model of the relationship between BMD and RSMI 以不同身體成分為自變量,BMD和RSMI為因變量構(gòu)建多元線性回歸模型。對(duì)自變量間進(jìn)行共線性診斷,避免將存在多重共線性的自變量同時(shí)納入模型,以提高模型穩(wěn)定性。最終模型構(gòu)建結(jié)果見表3??梢?種預(yù)測(cè)模型下不同身體成分變化分別可以解釋BMD變化的41.0%、39.2%和77.7%,以及RSMI變化的84.6%、67.0%和83.2%,各模型擬合度尚可。研究顯示,在調(diào)整不同混雜因素后,PBF、LM和BMC是BMD和RSMI的共同預(yù)測(cè)因子,Android /Gynoid區(qū)域脂肪比率、FM、FMI、LMI是RSMI的預(yù)測(cè)因子,而與BMD無關(guān)。 表3 身體成分與BMD和RSMI的多元線性回歸Table.3 Multiple linear regression analysis of different body composition with BMD and RSMI 長(zhǎng)期以來,身體成分和骨骼健康之間的作用關(guān)系一直是研究熱點(diǎn)。大樣本臨床研究發(fā)現(xiàn),與健康人群相比,患肌少癥的個(gè)體同時(shí)患骨質(zhì)疏松的風(fēng)險(xiǎn)增高。此外,同時(shí)患兩種疾病的患者脆性骨折發(fā)生率高于單純患肌少癥或骨質(zhì)疏松[16-17]。Teng等[3]研究發(fā)現(xiàn)骨骼肌減少顯著增加了老年人跌倒及后續(xù)的骨折風(fēng)險(xiǎn)。He等[16]認(rèn)為較高的骨骼肌量和力量與BMD呈正相關(guān),骨骼肌減少與低BMD和骨質(zhì)疏松有關(guān)。可見骨質(zhì)疏松和肌少癥之間存在著緊密聯(lián)系,這些聯(lián)系可能通過某些身體成分中介。本研究通過分析不同身體成分發(fā)現(xiàn),更高的BMD與更高的RSMI相關(guān),而PBF、LM和BMC可以共同影響B(tài)MD和RSMI,進(jìn)而可能協(xié)同促進(jìn)絕經(jīng)后女性骨質(zhì)疏松和肌少癥的進(jìn)展。 適當(dāng)超重對(duì)BMD具有保護(hù)作用,但目前尚不清楚身體成分中哪一部分重量的改變(如整體體重、體型大小或脂肪分配等)與BMD最密切相關(guān)。Lins等[18]指出更大的腰圍和更高的PBF是老年人群腰椎和股骨頸BMD的顯著保護(hù)因素,建議該部分人群維持較高的身體脂肪儲(chǔ)備。Hsu等[19]則認(rèn)為骨質(zhì)疏松的患病風(fēng)險(xiǎn)在高PBF人群中增加,獨(dú)立于年齡、體重和體育活動(dòng)。其他研究則發(fā)現(xiàn)肥胖可以顯著降低患骨質(zhì)疏松的風(fēng)險(xiǎn),但沒有降低患低骨量的風(fēng)險(xiǎn)[20]。本研究中,肌少組和肌少/骨量異常組體重和BMI顯著低于正常組和骨量異常組。在未調(diào)整混雜因素前,PBF與BMD和RSMI呈正相關(guān),調(diào)整后與BMD和RSMI呈負(fù)相關(guān),表明體重、PBF等因素對(duì)骨量和骨骼肌量具有復(fù)雜的雙向影響,與既往研究結(jié)果類似[16,21-22]。 FM和LM是身體成分的主要組成部分,兩者對(duì)BMD和RSMI的影響尚存爭(zhēng)議。據(jù)Edwards等[23]報(bào)道,F(xiàn)M與骨小梁數(shù)量和密度獨(dú)立相關(guān),而LM與骨皮質(zhì)面積和厚度獨(dú)立相關(guān)。大量學(xué)者認(rèn)為FM和LM是BMD的共同預(yù)測(cè)因子,而LM對(duì)BMD的影響大于FM[11,24-25]。Sahin等[26]則發(fā)現(xiàn)LM與BMD呈正相關(guān),F(xiàn)M與BMD沒有相關(guān)性。同時(shí),在支持FM與BMD相關(guān)的研究中,其關(guān)系是正相關(guān)或負(fù)相關(guān)也是爭(zhēng)論的焦點(diǎn)。Spangenberg等[24]和Cui等[27]報(bào)道高FM是BMD的保護(hù)因素,而Kim等[21]則認(rèn)為高FM是BMD的危險(xiǎn)因素。研究人群年齡、種族、體型等混雜因素的干預(yù)可能造成了不同研究結(jié)果之間的差異。本研究發(fā)現(xiàn),在偏相關(guān)分析中,F(xiàn)M和FMI對(duì)BMD和RSMI的關(guān)系由簡(jiǎn)單相關(guān)的正相關(guān)轉(zhuǎn)變?yōu)樽兞靠刂坪蟮呢?fù)相關(guān)。多元線性回歸分析中,考慮到共線性問題,未對(duì)身高、體重進(jìn)行調(diào)整,F(xiàn)M和FMI與BMD和RSMI均表現(xiàn)為一定程度的正相關(guān)。進(jìn)一步針對(duì)身高、體重的分層研究可能有助于闡明FM和FMI與BMD和RSMI的關(guān)系。 本研究觀察到BMC在4組中差異均顯著,且肌少/骨質(zhì)疏松組最低,推測(cè)BMC與BMD和RSMI之間可能存在正向影響。隨后的相關(guān)分析和線性回歸證實(shí)BMC是BMD和RSMI的共同影響因素,可見全身BMC含量可能影響B(tài)MD和骨骼肌量,提示絕經(jīng)后女性日常生活中鈣、維生素D等物質(zhì)的有效補(bǔ)充在維持BMD水平的同時(shí),也可能對(duì)骨骼肌量的維持產(chǎn)生有利影響。 本研究還探索了Android/Gynoid區(qū)域脂肪比率和RMR與BMD和RSMI的關(guān)系。Android/Gynoid區(qū)域脂肪比率在一定程度上反映了腰臀脂肪分布差異,這一差異可能與某些疾病狀態(tài)有關(guān)[28-29]。在本研究中,雖然觀察到Android/Gynoid區(qū)域脂肪比率與RSMI存在相關(guān)性,但在調(diào)整PBF后相關(guān)性發(fā)生變化,具體影響機(jī)制有待進(jìn)一步探索。此外,本研究利用Mifflin-St Jeor公式計(jì)算了RMR[14]??紤]到公式可能存在的計(jì)算誤差,未將RMR納入模型,但在單因素分析中發(fā)現(xiàn),肌少/骨量異常組RMR最低,且相關(guān)分析顯示RMR與BMD和RSMI呈正相關(guān),分析原因可能與該部分人群較低的LM和BMC造成的基礎(chǔ)代謝低下有關(guān)。 本研究樣本量有限。由于無法獲取肌肉力量數(shù)據(jù),研究依據(jù)現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)僅能診斷骨骼肌減少,而無法診斷參與者是否患肌少癥[15]。此外,日常體力活動(dòng)對(duì)BMD和RSMI的影響未被納入研究。然而,有研究認(rèn)為一般體力活動(dòng)與BMD和RSMI無關(guān)[30-31]。大樣本前瞻性研究將有助于進(jìn)一步揭示身體成分與絕經(jīng)后骨質(zhì)疏松和肌少癥的關(guān)系。 綜上所述,高PBF、低LM和低BMC是絕經(jīng)后女性BMD和RSMI的共同危險(xiǎn)因素。適當(dāng)減重、抗阻力體育鍛煉以及補(bǔ)充鈣、維生素D等措施,可能達(dá)到骨質(zhì)疏松和肌少癥的協(xié)同防治。1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析
2 結(jié)果
2.1 一般資料及身體成分比較
2.2 身體成分與BMD和RSMI的相關(guān)性
2.3 身體成分與BMD和RSMI的多元線性回歸
3 討論