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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）、估算的肾小球滤过率（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（

±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VFAdBIA 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 结果

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。

表1 百分比测量误差与相关变量的多元回归分析

图1 不同BNP 水平组间VFA 百分比测量误差的比较

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

图2 VFA-dBIA 和VFA-CT 之间的Pearson 相关系数分析

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VFACT 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。

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