山东大学学报 (医学版) ›› 2018, Vol. 56 ›› Issue (12): 92-97.doi: 10.6040/j.issn.1671-7554.0.2018.411
马晓天1,顾建华1,王丽2,薛付忠1,刘言训1
MA Xiaotian1, GU Jianhua1, WANG Li2, XUE Fuzhong1, LIU Yanxun1
摘要: 目的 探讨血小板计数与代谢综合征的关联性。 方法 基于大规模健康管理队列,选取随访期间进行过至少两次体检记录、重要指标无缺失、基线未患有代谢综合征的人群建立前瞻性队列。按照基线血小板计数四分位数将研究对象分为4组,比较各组的发病密度。对这4组人群的基线各变量的特征进行描述。使用Cox比例风险回归模型,分别以血小板计数的数值变量或四分位数分组作为研究的变量,逐渐调整年龄、性别、BMI、高血糖、高血压、血脂异常,探究血小板计数在调整混杂因素前后是否仍为代谢综合征的危险因素。 结果 共计14 173位年龄在21~60岁的体检者进入队列,总计随访41 014.8人年,平均随访时间2.89年,随访中共有1 611人被诊断为代谢综合征,总人群发病密度为39.28/1 000人年。血小板计数在模型1(单因素)、模型2(调整年龄、性别)、模型3(调整年龄、性别、BMI、高血糖、高血压和血脂异常)中的风险比(HR)始终有统计学意义,表明随着血小板计数的增大代谢综合征的发病风险增加。当以血小板计数四分位数分组为研究的变量时,在模型1的单因素回归中,Q2组与Q1组相比,代谢综合征发病风险并未增加;Q3组和Q4组均有较高的风险增加;在模型2和模型3调整混杂因素后,Q2、Q3、Q4组均有统计学意义,且它们相对于Q1组的HR逐渐增大,结果表明随着血小板计数增加,代谢综合征发病风险也会增大。 结论 血小板计数升高是代谢综合征发生的独立危险因素。
中图分类号:
| [1] 中华医学会糖尿病学分会代谢综合征研究协作组. 中华医学会糖尿病学分会关于代谢综合征的建议[J]. 中国糖尿病杂志, 2004, 12(3): 156-161. [2] Samson SL, Garber AJ. Metabolic syndrome[J]. Endocrin Metab Clin, 2014, 43(1): 1-23. [3] Chew GT, Gan SK, Watts GF. Revisiting the metabolic syndrome[J]. Med J Aust, 2006, 185(8): 445-449. [4] 李广琦, 闫成锐, 殷应传, 等. 合肥市40岁以上社区人群代谢综合征的患病现状及危险因素分析[J]. 安徽医科大学学报, 2017, 52(1): 117-120. LI Guangqi, YAN Chengrui, YIN Yingchuan, et al. Analysis of prevalence and risk factors of metabolic syndrome in Hefei community population aged over 40[J]. Acta Universitatis Medicinalis Anhui, 2017, 52(1): 117-120. [5] 顾东风, Reynolds K, 杨文杰, 等. 中国成年人代谢综合征的患病率[J]. 中国糖尿病杂志, 2005, 13(3): 181-186. GU Dongfeng, Reynolds K, YANG Wenjie, et al. The prevalence of metabolic syndrome in the general adult population aged 35-74 years in China[J]. Chin J Diabetes, 2005, 13(3): 181-186. [6] 赵天明, 王增武, 张林峰, 等. 北方农村35岁及以上人群代谢综合征患病情况调查[J]. 中华疾病控制杂志, 2015, 19(5): 439-442. ZHAO Tianming, WANG Zengwu, ZHANG Linfeng, et al. Prevalence of metabolic syndrome among rural residents aged 35 and above in North China[J]. Chinese Journal of Disease Control & Prevention, 2015, 19(5): 439-442. [7] Ahluwalia N, Andreeva VA, Kesse-Guyot E, et al. Dietary patterns, inflammation and the metabolic syndrome[J]. Diabetes Metab, 2013, 39(2): 99-110. [8] Wickramatilake CM, Mohideen MR, Pathirana C. Association of metabolic syndrome with testosterone and inflammation in men[J]. Ann Endocrinol, 2015, 76(3): 260-263. [9] Stafeev IS, Menshikov MY, Tsokolaeva ZI, et al. Molecular mechanisms of latent inflammation in metabolic syndrome. Possible role of sirtuins and peroxisome proliferator-activated receptor type γ[J]. Biochemistry, 2015, 80(10): 1217-1226. [10] Chuang TJ, Liu JS, Li PF, et al. The relationships between hematogram and metabolic syndrome in elderly subgroups: a Taiwan cohort study[J]. Arch Gerontol Geriat, 2016, 63: 59-66. doi: 10.1016/j.archger.2015.11.006. [11] Aypak C, Bircan MA. Could mean platelet volume among complete blood count parameters be a surrogate marker of metabolic syndrome in pre-pubertal children?[J]. Platelets, 2013, 25(6): 393-398. [12] Liu H, Hsu CH, Lin JD, et al. Predicting metabolic syndrome by using hematogram models in elderly women[J]. Platelets, 2014, 25(2): 97-101. [13] 吴站蓉, 杨昆, 平昭, 等. 血小板计数变化与代谢综合征及其组分的关联性研究[J]. 中国疗养医学, 2016, 25(3): 225-228. [14] 王浩, 吴春兰, 宋永敏, 等. 老年代谢综合征患者MPV、PDW、PLT与非代谢综合征组患者的差异对比分析[J]. 中国继续医学教育, 2015, 7(16): 20-21. WANG Hao, WU Chunlan, SONG Yongmin, et al. Contrastive analysis of the difference between old metabolic syndrome patients’ MPV, PDW, PLT with non MS group[J]. China Continuing Medical Education, 2015, 7(16): 20-21. [15] 刘娅飞, 邢娉, 徐秀琴, 等. 山东多中心健康管理纵向观察队列[J]. 山东大学学报(医学版), 2017, 55(6): 30-36. LIU Yafei, XING Pin, XU Xiuqin, et al. Shandong multi-center longitudinal cohort for health management: a brief introduction[J]. Journal of Shandong University(Health Sciences), 2017, 55(6): 30-36. [16] 中华医学会糖尿病学分会. 中国2型糖尿病防治指南(2017年版)[J]. 中国糖尿病杂志, 2018, 10(1): 4-67. [17] 中国成人血脂异常防治指南修订联合委员会. 中国成人血脂异常防治指南(2016年修订版)[J]. 中国循环杂志, 2016, 31(10): 7-28. [18] 中国高血压防治指南修订委员会. 中国高血压防治指南2010[J]. 中华心血管病杂志, 2011, 39(7): 701-708. Writing Group of Chinese Guidelines for the Management of Hypertension. 2010 Chinese guidelines for the management of hypertension[J]. Chinese Journal of Cardiology, 2011, 39(7): 701-708. [19] Jesri A, Okonofua EC, Egan BM. Platelet and white blood cell counts are elevated in patients with the metabolic syndrome[J]. J Clin Hypertens, 2005, 7(12): 705-711. [20] Nebeck K, Gelaye B, Lemma S, et al. Hematological parameters and metabolic syndrome: findings from an occupational cohort in Ethiopia[J]. Diabetes Metab, 2012, 6(1): 22-27. [21] Chen YL, Hung YJ, He CT, et al. Platelet count can predict metabolic syndrome in older women[J]. Platelets, 2015, 26(1): 31-37. [22] Lim HJ, Seo MS, Shim JY, et al. The association between platelet count and metabolic syndrome in children and adolescents[J]. Platelets, 2015, 26(8): 758-763. [23] 刘立旻, 赖亚新, 贡鸣, 等. 代谢综合征血小板计数与心电图ST-T段异常相关性研究[J]. 中国实用内科杂志, 2012, 32(10): 783-786. LIU Limin, LAI Yaxin, GONG Ming, et al. The correlation of platelet count and ST-T segment abnormalities in the patients with metabolic syndrome[J]. Chinese Journal of Practical Internal Medicine, 2012, 32(10): 783-786. [24] 胡宾, 周玉杰. 代谢综合征发病机制的研究进展[J]. 中华老年心脑血管病杂志, 2012, 14(3): 328-329. [25] 邵明. 糖尿病合并冠心病患者血小板参数与炎症反应的相关性分析[J]. 现代实用医学, 2016, 28(6): 784-785. [26] Sentürk T. Platelet function in inflammatory diseases: insights from clinical studies[J]. Inflamm Allergy Drug Targets, 2010, 9(5): 355-363. [27] 胡艳, 凌文华. 炎症与代谢综合征[J]. 国际内科学杂志, 2006, 33(11): 493-496. [28] Taniguchi A, Fukushima M, Seino Y, et al. Platelet count is independently associated with insulin resistance in non-obese Japanese type 2 diabetic patients[J]. Metabolism, 2003, 52(10): 1246-1249. [29] 唐建东, 李清楚, 康志强, 等. 初发2型糖尿病患者胰岛素抵抗与血小板参数的相关性研究[J]. 中国全科医学, 2011, 14(24): 2719-2721. TANG Jiandong, LI Qingchu, KANG Zhiqiang, et al. Relationship between insulin resistance and the platelet parameters in new diagnosed type 2 diabetic patients[J]. Chinese General Practice, 2011, 14(24): 2719-2721. [30] Bonaccio M, Di Castelnuovo A, De Curtis A, et al. Adherence to the Mediterranean diet is associated with lower platelet and leukocyte counts: results from the Moli-sani study[J]. Blood, 2014, 123(19): 3037-3044. |
| [1] | 逄锦宏,苏萍,乔俊鹏,陈巧巧,陈学禹,赵颖颖,施婕,孙晓茹,李秋春,何蕊言,范轶欧,迟蔚蔚. 老年人群可改变心血管危险因素聚集模式与脑卒中的关联[J]. 山东大学学报 (医学版), 2025, 63(9): 11-19. |
| [2] | 王乐,罗清馨,吴思佳,吴雨桐,葛祎蕾,俞一凡,韦云,吉寒冰,刘铁梅,张紫妍,修佳伟,薛付忠,李洪凯. 虚弱和癫痫关联研究:前瞻性队列和孟德尔随机化分析[J]. 山东大学学报 (医学版), 2025, 63(9): 20-30. |
| [3] | 薛付忠. AI语言表征的多模态大数据队列设计理论方法体系[J]. 山东大学学报 (医学版), 2025, 63(8): 1-16. |
| [4] | 黄馨,王梦雪,付书璠,张琦悦,徐力. 代谢综合征及其组分与消化系统恶性肿瘤的因果关联:两样本孟德尔随机化研究[J]. 山东大学学报 (医学版), 2025, 63(5): 86-94. |
| [5] | 杜雪,李春霞,刘云霞,张涛. 基于MFPC-Cox的结直肠癌患者预后动态预测模型[J]. 山东大学学报 (医学版), 2025, 63(5): 101-110. |
| [6] | 赵智博,满振涛,李伟. 胆固醇代谢在骨关节炎疾病中的作用及研究进展[J]. 山东大学学报 (医学版), 2024, 62(2): 1-9. |
| [7] | 于晴晴,常开锋,李吉庆,张凯,付苹,刘晓雯,赵英淇,薛付忠. 中老年人群高血压在非甾体抗炎药暴露与心脑血管疾病风险关联中的中介分析[J]. 山东大学学报 (医学版), 2023, 61(8): 79-85. |
| [8] | 钟璐,薛付忠. 基于贝叶斯网络不确定性推理的肺癌风险预测模型[J]. 山东大学学报 (医学版), 2023, 61(4): 86-94. |
| [9] | 扈艳雯,王志媛,郁万江,赵蕙琛,韩合理,徐志鹏,马红,张玉超,刘元涛. 52例肥胖患者脂肪分布与代谢综合征及糖代谢指标的相关性[J]. 山东大学学报 (医学版), 2020, 1(8): 101-106. |
| [10] | 李明卓,孙秀彬,王春霞,杨洋,刘新辉,刘言训,薛付忠,袁中尚. 血脂正常人群HDL-C纵向变化与冠心病的关联性分析:一项回顾性队列研究[J]. 山东大学学报 (医学版), 2019, 57(8): 110-116. |
| [11] | 徐源佑,杨亚超,王春霞,马晓天,薛付忠,刘言训,王萍. 基于体检队列的胃炎风险预测模型[J]. 山东大学学报 (医学版), 2019, 57(6): 112-116. |
| [12] | 林伟强,王春霞,李明卓,孙秀彬,刘言训,薛付忠,袁中尚. 中老年人血压变化轨迹与冠心病发病的关系[J]. 山东大学学报 (医学版), 2019, 57(4): 106-112. |
| [13] | 周苗,卞伟玮,柳晓涓,康凤玲,薛付忠,刘静. 嗜碱性粒细胞百分比与慢性肾脏病关系的回顾性队列研究[J]. 山东大学学报 (医学版), 2018, 56(3): 85-90. |
| [14] | 曹瑾,季晓康,孙秀彬,蒋正,薛付忠. γ-谷氨酰转肽酶与高尿酸血症关系的队列分析[J]. 山东大学学报(医学版), 2017, 55(6): 124-128. |
| [15] | 王金涛,苏萍,袁中尚,薛付忠. 部分分布竞争风险模型及其在健康风险评估中的应用[J]. 山东大学学报(医学版), 2017, 55(6): 37-41. |
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