Abstract
目的
中国中青年肥胖率逐年升高，心血管疾病的发生呈年轻化趋势。然而，肥胖是否与早发血管老化(early vascular aging，EVA)相关目前尚未见报道。本研究旨在分析中青年健康体检人群肥胖与EVA的相关性，为心血管疾病的预防提供参考。
方法
纳入2020年1至12月在中南大学湘雅三医院完成臂踝脉搏波传导速度(brachial-ankle pulse wave velocity，baPWV)测量的15 464名18~59岁中青年健康体检者，并选择其中血压正常且无心血管风险因素的1 965名受检者作为健康人群。根据健康人群各年龄段男性和女性的baPWV值，计算得到用于判断各年龄段男性和女性EVA的baPWV界值。按照年龄和性别进行分组，统计中青年健康体检人群中符合EVA标准的人数，并计算所占百分比。分别比较男性/女性EVA组和非EVA组之间肥胖指标[内脏脂肪指数(visceral adiposity index，VAI)、体重指数(body mass index，BMI)、腰围(waist circumference，WC)]的差异。以EVA作为因变量，分别将VAI、BMI、WC作为自变量纳入Logistic模型，分别分析校正其他影响因素前后各肥胖指标与EVA的相关性；并进一步分析各年龄段各肥胖指标与EVA的相关性。
结果
在健康体检人群中，不同年龄组男性EVA检出率1.65%~10.92%，女性EVA检出率1.16%~10.50%；随年龄增加，男性、女性EVA检出率均呈上升趋势；且除40~<50岁年龄组，其他年龄组男性EVA检出率均高于女性。不管是男性或女性，EVA组肥胖指标VAI、BMI、WC均明显高于非EVA组(均P<0.01)。在对其他影响因素进行校正前后，VAI、WC均与EVA相关(均P<0.05)。在未校正其他影响因素时，BMI为EVA的危险因素(P<0.01)，而在校正其他影响因素后，BMI与EVA的相关性不具有统计学意义(P=0.05)。校正其他影响因素后，18~<40岁、50~<60岁年龄组VAI与EVA的相关性均具有统计学意义(均P<0.05)，BMI、WC与EVA的相关性均无统计学意义(均P>0.05)；而在40~<50岁年龄组，VAI、BMI与EVA的相关性均无统计学意义(均P>0.05)，WC与EVA的相关性有统计学意义(P<0.01)。
结论
18~<40岁、50~<60岁中青年人群VAI与EVA的发生密切相关，40~<50岁中青年人群WC与EVA的发生密切相关。
Keywords: 中青年, 早发血管老化, 肥胖, 心血管疾病, 内脏脂肪指数, 体重指数, 腰围
Abstract
Objective
The obesity rate among middle-aged and young adults in China is increasing annually, and the incidence of cardiovascular diseases is becoming more prevalent in younger populations. However, it has not yet been reported whether obesity is associated with early vascular aging (EVA). This study aims to explore the correlation between obesity and EVA in middle-aged and young adult health check-up populations, providing a reference for the prevention of cardiovascular diseases.
Methods
A total of 15 464 middle-aged and young adults aged 18-59 who completed brachial-ankle pulse wave velocity (baPWV) test in the Third Xiangya Hospital of Central South University from January to December 2020 were included. Among them, 1 965 individuals with normal blood pressure and no cardiovascular risk factors were selected as the healthy population. The baPWV thresholds for determining EVA in each age group for males and females were calculated based on the baPWV values of the healthy population. The number and percentage of individuals meeting the EVA criteria in the middle-aged and young adult health check-up populations were statistically analyzed by age and gender. The differences in obesity indicators [visceral adiposity index (VAI), body mass index (BMI), waist circumference (WC)] between the EVA and non-EVA groups for males and females were compared. Using EVA as the dependent variable, VAI, BMI, and WC were included as independent variables in a Logistic model to analyze the correlation between each obesity indicator and EVA before and after adjusting for other influencing factors. Furthermore, the correlation between each obesity indicator and EVA in each age group was analyzed.
Results
In the health check-up populations, the detection rate of EVA in different age groups was 1.65%-10.92% for males, and 1.16%-10.50% for females, the detection rate of EVA increased with age in both males and females. Except for the 40-<50 age group, the EVA detection rate was higher in males than in females in all other age groups. Regardless of gender, obesity indicators VAI, BMI, and WC were significantly higher in the EVA group than in the non-EVA group (all P<0.01). Before and after adjusting for other influencing factors, VAI and WC were both correlated with EVA (both P<0.05). BMI was a risk factor for EVA before adjusting for other influencing factors (P<0.01), but after adjustment, the correlation between BMI and EVA was not statistically significant (P=0.05). After adjusting for other influencing factors, the correlation between VAI and EVA was statistically significant in the 18-<40 and 50-<60 age groups (both P<0.05), while the correlation between BMI and WC with EVA was not statistically significant (both P>0.05). In the 40-<50 age group, the correlation between VAI and BMI with EVA was not statistically significant (both P>0.05), but the correlation between WC and EVA was statistically significant (P<0.01).
Conclusion
VAI is closely related to the occurrence of EVA in middle-aged and young adults aged 18-<40 and 50-<60 years, while WC is closely related to the occurrence of EVA in those aged 40-<50 years.
Keywords: middle-aged and young adults, early vascular aging, obesity, cardiovascular diseases, visceral adiposity index, body mass index, waist circumference
维持正常的血管衰老过程对于维护血管健康和延缓心血管疾病的发生至关重要。值得注意的是，血管衰老过程在某些人群中进展更快，即发生早发血管老化(early vascular aging，EVA)[1]。临床上将不能仅通过年龄来解释的过快的血管衰老状态定义为EVA，其主要表现为动脉僵硬度增加，颈动脉内中膜增厚，血管内皮功能障碍，脉压和外周阻力增高等[2]，其中动脉僵硬度增加是核心评价指标[3]。EVA是一个发展中的概念，通常以脉搏波传导速度(pulse wave velocity，PWV)来评估，将超过同年龄、同性别健康人群PWV平均值2个标准差者确定为EVA，或者将人群PWV值转换为z值，将z值高于第95个百分位数者确定为EVA[4]。也有研究[5]采用欧洲参考值协作组(European Reference Values Collaboration)发布的EVA标准。研究[6]发现EVA可作为心血管疾病及其总病死率的独立预测因子。另外，EVA与2型糖尿病、血脂异常、脑卒中和呼吸睡眠暂停综合征等具有显著相关性[7]。研究[8]表明肥胖可增加上述疾病的发病风险。然而，肥胖是否与EVA具有相关性目前尚未见报道。基于中国中青年肥胖率逐年升高，心血管疾病的发病呈现年轻化的现状，研究中青年肥胖与EVA的相关性对于早期预防心血管疾病有重要指导意义。因此，本研究拟将动脉僵硬度作为EVA的评价指标[9-10]，选取内脏脂肪指数(visceral adiposity index，VAI)、体重指数(body mass index，BMI)、腰围(waist circumference，WC)等作为评估肥胖的指标，通过横断面研究探讨中青年肥胖与EVA的相关性，旨在为心血管疾病的早期预防提供参考。
1. 对象与方法
1.1. 对象
纳入2020年1至12月在中南大学湘雅三医院参加健康体检，并完成臂踝PWV(brachial-ankle PWV，baPWV)测量的中青年人群。根据世界卫生组织提出的年龄分段，中青年年龄范围为18~59岁。如果多次参与体检，只纳入第１次体检资料。排除2 015名心脑血管疾病，449名2型糖尿病，166名妊娠及哺乳期女性和57名严重肝肾疾病患者。最终共纳入18~59岁受检者15 464名，其中男性10 095名(65.28%)，女性5 369名(34.72%)。
1.2. 方法
本研究为横断面研究，研究方案已获中南大学湘雅三医院伦理委员会批准(审批号：2019-S451)。
1.2.1. 指标的收集
参考《健康体检基本项目专家共识(2022)》[11]中推荐的“健康体检自测量表”，收集一般人口学资料、生活方式和行为(水果摄入、吸烟、体育锻炼情况等)、家族史、疾病史等。
收集实验室检查指标，包括甘油三酯(triglyceride，TG)、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)、总胆固醇(total cholesterol，TC)、空腹血糖(fasting blood glucose，FBG)等。以上指标通过清晨空腹抽取受检者肘静脉血5 mL，由中南大学湘雅三医院检验科检测得到。收集人体测量指标，包括身高、体重、WC、臀围及血压。身高、体重按照标准人体测量法，在空腹、排尿后进行测量，读数分别精确到 0.1 cm、0.1 kg。根据身高和体重计算BMI。取立位，将软尺放在受检者两侧髂嵴上缘至肋骨下缘连线的中点，沿水平方向围绕1周测量的长度为WC，读数精确到0.1 cm。根据性别分别计算VAI[12]。休息10~15 min后，采用电子血压计测量受检者坐位右上臂肱动脉血压。
BaPWV采用全自动动脉硬化检测仪(型号BP-203RPE III，欧姆龙，日本)检测。由经过培训的专人负责操作，检测前受检者至少平卧休息5 min，取左右两侧中的较大值。
1.2.2. EVA的判断标准
参考欧洲参考值协作组[5]及国内开滦研究[9]对PWV正常人群的界定，将血压正常且无心血管风险因素者定义为健康人，其中无心血管风险因素者的判断标准为从不吸烟(排除被动吸烟)，体重正常(18.5 kg/m2≤BMI<24 kg/m2)，每周体育锻炼次数大于3。共纳入健康人群1 965名，年龄(45.53±8.48)岁，其中男性1 281名(65.19%)，女性684名(34.81%)。将纳入的健康人群，按照年龄和性别进行分组，分别计算baPWV值。在本研究中，EVA的判断标准为：BaPWV值大于同年龄、同性别健康人群baPWV平均值的2个标准差。按照年龄和性别进行分组，统计中青年健康体检人群(n=15 464)中符合EVA判断标准的人数，并计算所占百分比。
1.2.3. EVA组与非EVA组的比较
将中青年健康体检人群分为EVA组(n=1 062)和非EVA组(n=14 402)，比较2组之间的实验室指标、生活方式等一般临床特征的差异。
由于男性和女性之间肥胖指标具有明显差异，因此将中青年健康体检人群按性别进行分组，分别比较男性/女性EVA组和非EVA组之间肥胖指标(VAI、BMI、WC)的差异。
1.2.4. 肥胖相关指标与EVA的相关性分析
以EVA作为因变量，分别将VAI、BMI、WC作为自变量纳入Logistic模型，分别以VAI Q1组、BMI正常组、WC正常组为参照组，模型1未校正其他影响因素，模型2校正年龄、性别、吸烟、水果摄入、体育锻炼、收缩压(systolic blood pressure，SBP)、TC、FBG等指标；并进一步分析各年龄段(18~<40岁、40~<50岁、50~<60岁；由于18~<30岁年龄段中EVA检出人数较少，故与30~<40岁年龄段合并)不同肥胖指标与EVA的相关性。
根据VAI水平将不同性别人群分为VAI第1、2、3、4四分位数组(Q1、Q2、Q3、Q4)[13]。Q1：男性VAI≤1.23，女性VAI≤0.91。Q2：男性1.23<VAI≤2.03，女性0.91<VAI≤1.41。Q3：男性2.03<VAI≤3.35，女性1.41<VAI≤2.27。Q4：男性VAI>3.35，女性VAI>2.27。
中心性肥胖：男性WC≥90 cm和女性WC≥ 85 cm。中心性肥胖前期：85 cm≤男性WC<90 cm和80 cm≤女性WC<85 cm。正常：男性WC<85 cm，女性WC<80 cm。
18.5 kg/m2≤BMI<24 kg/m2为BMI正常，24 kg/m2≤ BMI<28 kg/m2为超重，BMI≥28 kg/m2为肥胖。
1.3. 统计学处理
采用SPSS26.0统计学软件对数据进行分析。正态分布的计量资料用均数±标准差表示，组间比较用t检验；非正态分布的资料以中位数(第1四分位数，第3四分位数)表示，使用Wilcoxon秩和检验进行组间比较；计数资料用例(%)表示，组间比较用χ2检验或非参数检验。肥胖相关指标与EVA的相关性采用二元Logistic回归分析。采用双侧检验，检验水准α=0.05，以P<0.05为差异有统计学意义。
2. 结 果
2.1. EVA检出率
根据健康人群(n=1 965)各年龄段男性和女性的baPWV值(表1)，计算得到判断各年龄段男性/女性EVA的baPWV界值(表2)。
表1.
健康人群不同年龄组的baPWV值(n=1 965)
Table 1 BaPWV values of different age groups in healthy individuals (n=1 965)
| 组别 | 男性 | 女性 | ||
|---|---|---|---|---|
| n | BaPWV/(cm·s-1) | n | BaPWV/(cm·s-1) | |
| 18~<30岁 | 47 | 1 243.38±167.45 | 35 | 1 191.94±132.89 |
| 30~<40岁 | 239 | 1 283.70±171.91 | 182 | 1 186.62±160.01 |
| 40~<50岁 | 573 | 1 345.89±194.78 | 268 | 1 226.64±170.51 |
| 50~<60岁 | 422 | 1 398.99±198.83 | 199 | 1 333.07±192.17 |
数据表示为均数±标准差。baPWV：臂踝脉搏波传导 速度。
表2.
中青年健康体检人群不同年龄组的EVA检出率(n=15 464)
Table 2 Detection rate of EVA of different age groups in the middle-aged and young adult health check-up populations
| 组别 | 男性 | 女性 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| n | BaPWV界值/(cm·s-1) | EVA/[例(%)] | n | BaPWV界值/(cm·s-1) | EVA/[例(%)] | |
| 18~<30岁 | 364 | 1 578.28 | 6(1.65) | 172 | 1 457.72 | 2(1.16) |
| 30~<40岁 | 2 297 | 1 627.52 | 85(3.70) | 1 061 | 1 506.64 | 13(1.23) |
| 40~<50岁 | 3 726 | 1 735.45 | 189(5.07) | 2 003 | 1 567.66 | 138(6.89) |
| 50~<60岁 | 3 708 | 1 796.65 | 405(10.92) | 2 133 | 1 717.41 | 224(10.50) |
EVA：早发血管老化；baPWV：臂踝脉搏波传导速度。
n=15 464
在健康体检人群中，不同年龄组男性EVA检出率1.65%~10.92%，女性EVA检出率1.16%~10.50%；随年龄增加，男性、女性EVA检出率均呈上升趋势；且除40~<50岁年龄组，其他年龄组男性EVA检出率均高于女性(表2)。
2.2. EVA组与非EVA组一般临床资料和肥胖指标的差异
除LDL-C外，性别、年龄、血尿酸(serum uric acid，SUA)、心率(heart rate，HR)、SBP、舒张压(diastolic pressure，DBP)、FBG、TC、TG、HDL-C、baPWV及影响心血管健康的行为习惯(吸烟、水果摄入、体育锻炼)，EVA组与非EVA组比较差异均有统计学意义(均P<0.05，表3)。不管是男性和女性，EVA组各项肥胖指标VAI、BMI、WC均明显高于非EVA组，差异均有统计学意义(均P<0.01，表4)。
表3.
EVA组与非EVA组临床特征比较
Table 3 Comparison of clinical characteristics between the EVA group and the non-EVA group
| 临床特征 | EVA组(n=1 062) | 非EVA组(n=14 402) | t/χ 2/Z | P |
|---|---|---|---|---|
| 男/[例(%)] | 685(64.50) | 9 410(65.34) | 167.36 | <0.01 |
| 年龄/岁 | 50.08±7.02 | 45.19±8.48 | -21.58 | <0.01 |
| HR/(次·min-1) | 81.45±12.62 | 72.09±10.74 | -23.55 | <0.01 |
| SBP/mmHg | 145.89±16.99 | 121.66±14.43 | -45.18 | <0.01 |
| DBP/mmHg | 90.97±11.99 | 76.17±10.91 | -38.95 | <0.01 |
| FBG/(mmol·L-1) | 5.69(5.25, 6.52) | 5.29(4.96, 5.69) | -18.68 | <0.01 |
| TC/(mmol·L-1) | 5.25(4.64, 5.94) | 4.99(4.42, 5.64) | -7.96 | <0.01 |
| TG/(mmol·L-1) | 2.02(1.34, 3.19) | 1.50(0.99, 2.34) | -14.43 | <0.01 |
| HDL-C/(mmol·L-1) | 1.21(1.07, 1.39) | 1.25(1.09, 1.45) | -4.06 | <0.01 |
| LDL-C/(mmol·L-1) | 2.84±0.91 | 2.86±0.82 | 0.72 | 0.47 |
| SUA/(μmol·L-1) | 381.99±96.99 | 361.58±91.59 | -6.96 | <0.01 |
| BaPWV/(cm·s-1) | 1 852(1 774, 1 983) | 1 305(1 185, 1 440) | -53.62 | <0.01 |
| 吸烟*/[例(%)] | ||||
| 吸烟(含被动吸烟) | 314(38.53) | 4 000(34.66) | 12.38 | <0.01 |
| 不吸烟(含吸烟已戒) | 501(61.47) | 7 540(65.34) | ||
| 水果摄入*/[例(%)] | ||||
| 经常吃(不少于3次/周) | 355(43.61) | 6 118(53.01) | 33.40 | <0.01 |
| 不吃(不多于2次/周) | 459(56.39) | 5 423(46.99) | ||
| 体育锻炼*/[例(%)] | ||||
| 参加 | 260(31.94) | 3 810(33.01) | 7.87 | 0.02 |
| 不参加 | 554(68.06) | 7 731(66.99) |
*缺失3 109例。正态分布的计量资料用均数±标准差表示。1 mmHg=0.133 kPa。EVA：早发血管老化；HR：心率；SBP：收缩压；DBP：舒张压；FBG：空腹血糖；TC：总胆固醇；TG：甘油三酯；HDL-C：高密度脂蛋白胆固醇；LDL-C：低密度脂蛋白胆固醇；SUA：血尿酸；baPWV：臂踝脉搏波传导速度。
表4.
不同性别EVA组和非EVA组肥胖指标的比较
Table 4 Comparison of obesity indicators between the EVA group and the non-EVA group of different genders
| 组别 | 男性 | 女性 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| n | VAI | BMI/(kg·m-2) | WC/cm | n | VAI | BMI/(kg·m-2) | WC/cm | |
| EVA组 | 685 | 4.19±5.48 | 26.34±3.31 | 91.66±8.52 | 377 | 3.05±3.80 | 24.70±3.18 | 81.84±8.37 |
| 非EVA组 | 9 410 | 2.92±3.42 | 25.41±3.11 | 88.20±8.51 | 4 992 | 1.87±2.12 | 22.86±2.88 | 75.99±7.91 |
| t | 4.71 | 7.06 | 10.22 | 5.81 | 10.71 | 13.64 | ||
| P | <0.01 | <0.01 | <0.01 | <0.01 | <0.01 | <0.01 | ||
EVA：早发血管老化；VAI：内脏脂肪指数；BMI：体重指数；WC：腰围。
2.3. 肥胖相关指标与EVA的相关性
在对其他影响因素进行校正前后，VAI、WC均与EVA相关(均P<0.05)。在模型1中，与VAI Q1组相比，Q2组(OR=1.44，95% CI 1.16~1.80)、Q3组(OR=2.02，95% CI 1.64~2.49)、Q4组(OR=3.38，95% CI 2.78~4.11)发生EVA的风险增加；与WC正常组相比，中心性肥胖前期组(OR=2.00，95% CI 1.68~2.39)、中心性肥胖组(OR=2.76，95% CI 2.37~3.21)发生EVA的风险增加。在模型2中，与VAI Q1组相比，Q2组(OR=1.37，95% CI 1.03~1.81)、Q3组(OR=1.45，95% CI 1.11~1.90)、Q4组(OR=1.69，95% CI 1.30~2.20)发生EVA的风险增加；与WC正常组相比，中心性肥胖前期组(OR=1.35，95% CI 1.06~1.70)、中心性肥胖组(OR=1.26，95% CI 1.02~1.55)发生EVA的风险增加。在未校正其他影响因素时，BMI为EVA的危险因素(P<0.01)，而在校正其他影响因素后，BMI与EVA的相关性不具有统计学意义(P=0.05，图1)。
图1.
肥胖指标对EVA影响的Logistic回归分析
Figure 1 Logistic regression analysis of influence of obesity indicators on EVA
Model 1: Not adjusted for any confounding factors. Model 2: Adjusted for age, sex, smoking, fruit intake, exercise, systolic blood pressure, total cholesterol, and fasting blood glucose. OR: Odds ratio; CI: Confidence interval; VAI: Visceral adiposity index; BMI: Body mass index; WC: Waist circumference; EVA: Early vascular aging.
校正其他影响因素后，18~<40岁、50~<60岁年龄组VAI与EVA的相关性均具有统计学意义(均P<0.05)，BMI、WC与EVA的相关性均无统计学意义(均P>0.05)；而在40~<50岁年龄组，VAI、BMI与EVA的相关性均无统计学意义(均P>0.05)，WC与EVA的相关性有统计学意义(P<0.01，表5)。
表5.
肥胖指标在不同年龄段对EVA影响的Logistic回归分析
Table 5 Logistic regression analysis of influence of obesity indicators on EVA in different age groups
| 肥胖指标 | 18~<40岁 | 40~<50岁 | 50~<60岁 | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| OR(95% CI) | P | OR(95% CI) | P | OR(95% CI) | P | |
| VAI | ||||||
| Q1 | 1 | 0.03 | 1 | 0.07 | 1 | 0.04 |
| Q2 | 1.02(0.41~2.49) | 1.57(0.93~2.65) | 1.28(0.89~1.84) | |||
| Q3 | 2.01(0.91~4.43) | 1.77(1.07~2.91) | 1.21(0.85~1.73) | |||
| Q4 | 2.55(1.19~5.49) | 1.91(1.17~3.11) | 1.59(1.13~2.39) | |||
| 肥胖指标 | 18~<40岁 | 40~<50岁 | 50~<60岁 | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| OR(95% CI) | P | OR(95% CI) | P | OR(95% CI) | P | |
| BMI | ||||||
| 正常 | 1 | 0.17 | 1 | 0.26 | 1 | 0.07 |
| 超重 | 0.49(0.23~1.04) | 0.79(0.50~1.23) | 1.43(1.05~1.93) | |||
| 肥胖 | 0.57(0.26~1.28) | 0.64(0.38~1.10) | 1.16(0.88~1.53) | |||
| WC | ||||||
| 正常 | 1 | 0.77 | 1 | <0.01 | 1 | 0.36 |
| 中心性肥胖前期 | 0.80(0.37~1.71) | 1.64(1.07~2.52) | 0.80(0.58~1.10) | |||
| 中心性肥胖 | 1.03(0.56~1.90) | 1.91(1.28~2.86) | 0.79(0.55~1.15) | |||
校正年龄、性别、吸烟、水果摄入、体育锻炼、收缩压、总胆固醇、空腹血糖等指标。OR：比值比；CI：置信区间；EVA：早发血管老化；VAI：内脏脂肪指数；BMI：体重指数；WC：腰围。
3. 讨 论
《中国心血管健康与疾病报告2022概要》[14]显示：心血管疾病作为中国重大公共卫生问题，其患病率仍呈持续上升趋势。坚持预防为主、关口前移，对控制心血管病发病率及病死率意义重大。对于个体来说，早期发现心血管结构和功能的亚临床变化，比评估心血管疾病的患病风险更有意义。对于中青年群体，及时识别EVA并进行有效干预，可防止或延缓心血管疾病的发生。动脉僵硬度反映危险因素对动脉壁的累积损伤，可用于评估血管老化程度，代表心血管事件的中间关键步骤[15]。BaPWV可评估动脉僵硬度，由于测量仪器、计算方法及选取人群的不同，baPWV的参考值有一定差异。本研究纳入1 965名18~59岁健康人以确定baPWV参考值，baPWV超过同年龄、同性别健康人群baPWV平均值的2个标准差者确定为EVA。结果显示：在健康体检人群中，随年龄增加，男性、女性EVA检出率均呈上升趋势；且除40~<50岁年龄组，其他年龄组男性EVA检出率均高于女性；不同年龄组男性EVA检出率1.65%~10.92%，女性EVA检出率1.16%~10.50%。EVA检出率低于开滦研究[9]中EVA检出率12.9%~15.6%。不同研究[10, 16]EVA检出率的差异可能与选取人群的遗传、饮食习惯、体育锻炼、吸烟率、地区环境、性别构成、年龄构成差异等有关，另外可能也与健康人群的定义有关。
肥胖尤其是中心性肥胖是公认的最重要的心血管危险因素之一[17]。BMI和WC是评估肥胖相关健康风险的推荐临床指标[18]。近年来，人们逐渐认识到，在肥胖并发症的发生过程中脂肪分布比脂肪总量更为重要[19]，例如，内脏脂肪组织与胰岛素抵抗和心脑血管疾病密切相关，而皮下脂肪组织似乎对胰岛素抵抗和心脑血管疾病的影响较小，甚至有保护作用[20]。已有研究[21]显示VAI与代谢性疾病、心血管疾病及动脉粥样硬化密切相关。本研究发现：无论男性或是女性，EVA组与非EVA组之间肥胖指标VAI、BMI、WC的差异均具有统计学意义。这表明肥胖与EVA具有一定的相关性。进一步以EVA作为因变量，分别将VAI、BMI、WC作为自变量进行Logistic回归分析，发现以上肥胖指标与EVA的发生均显著相关。在校正其他影响因素后，VAI、WC仍是EVA的独立危险因素，而BMI与EVA的相关性无统计学意义，说明相对于BMI，评估中心性肥胖的指标WC和评估内脏脂肪的指标VAI与EVA的相关性更加稳定。已有大样本人群研究[22]显示：相对于全身肥胖，中心性肥胖、内脏脂肪与心血管疾病的患病风险更为密切。BMI未能反映脂肪量、肌肉量、体脂率及脂肪分布情况，可能是造成BMI与EVA相关性有限的原因之一。中心性肥胖或内脏脂肪成为EVA的危险因素，其原因可能是脂肪分泌因子增加，引起脂质紊乱、慢性炎症反应、胰岛素抵抗、内皮功能障碍等[23]，进而造成血管损伤，最终导致EVA的发生。另外，肥胖者的血流动力学发生变化[24]，其心输出量和总血容量增加[25]，总外周阻力降低[26-27]，这些异常可能对血管及心脏的结构和功能产生直接的损害[27]，导致EVA的发生。这种损害甚至可能在年轻时就存在，并在临床表现出现前几十年无症状地发展。本研究进一步对各年龄段不同肥胖指标与EVA的相关性进行分析，在校正了其他影响因素后，18~<40岁、50~<60岁年龄组VAI与EVA的相关性均有统计学意义，40~<50岁年龄组WC与EVA的相关性有统计学意义。此结果表明EVA是一个多因素导致的结果，而年轻是血管健康的重要保护因素[27]，可能部分抵消肥胖对EVA的影响，因此在<40岁人群中，肥胖指标BMI和WC对EVA的影响无统计学意义。此外，本研究发现WC与EVA的相关性仅在40~<50岁年龄组具有统计学意义。EVA是一个复杂的过程，肥胖、炎症、血管衰老之间存在相互作用[27]，不同年龄段以上因素可能存在差异，不同年龄段EVA的风险因素可能有所不同，因此本研究中WC与EVA的相关性在不同年龄段存在差异。同时，脂肪组织具有不同的组织类型、分布和功能，随着年龄增长而发生变化[28]。例如，随着人类年龄的增长，越来越多的棕色脂肪被白色脂肪所取代，两者在EVA发生中所扮演的角色有所差异。另外，研究[29]显示50岁以后肌肉量显著减少。骨骼肌是发生胰岛素抵抗的主要部位，肌肉量的减少会促进胰岛素抵抗[30]，而胰岛素抵抗是影响血管老化的重要因素。因此，不同年龄段人群需要关注不同的肥胖指标，本研究结果提示：需关注 18~<40岁、50~<60岁人群的VAI，对于40~<50岁人群保持适当的WC是降低EVA风险的方法。
本研究发现：18~<40岁、50~<60岁中青年人群VAI与EVA的发生密切相关，40~<50岁中青年人群WC与EVA的发生密切相关。此结论需要在其他人群中验证。另外，针对BMI、WC、VAI指标的干预措施，是否会对EVA、心血管发病率和病死率产生有益的影响需要进一步研究。
基金资助
国家自然科学基金(82174194)。This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (82174194).
利益冲突声明
作者声称无任何利益冲突。
作者贡献
赵琳琳 研究设计，数据分析，论文撰写与修改；崔曼 论文修改；李亚培、李莹、缪汝佳、王建刚 论文指导；周辉 数据采集，论文修改。全体作者阅读并同意最终的文本。
Footnotes
http://dx.chinadoi.cn/10.11817/j.issn.1672-7347.2024.230361
原文网址
http://xbyxb.csu.edu.cn/xbwk/fileup/PDF/202403408.pdf
参考文献
- 1. Cavero-Redondo I, Saz-Lara A, Martínez-García I, et al. Validation of an early vascular aging construct model for comprehensive cardiovascular risk assessment using external risk indicators for improved clinical utility: data from the EVasCu study[J]. Cardiovasc Diabetol, 2024, 23(1): 33. 10.1186/s12933-023-02104-y. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
- 2. Laurent S, Boutouyrie P, Cunha PG, et al. Concept of extremes in vascular aging[J]. Hypertension, 2019, 74(2): 218-228. 10.1161/HYPERTENSIONAHA.119.12655. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
- 3. Kucharska-Newton AM, Stoner L, Meyer ML. Determinants of vascular age: An epidemiological perspective[J]. Clin Chem, 2019, 65(1): 108-118. 10.1373/clinchem.2018.287623. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
- 4. 中华医学会老年医学分会心血管学组 . 血管衰老临床评估与干预中国专家共识(2018)[J]. 中华老年病研究电子杂志, 2019, 6(1): 1-8. 10.3877/cma.j.issn.2095-8757.2019.01.001. [DOI] [Google Scholar]; Cardiovascular Group. Geriatrics Branch of Chinese Medical Association. Expert consensus on clinical assessment and intervention of vascular aging in China (2018)[J]. China Journal Geriatrics Research. Electronic Edition, 2019, 6(1): 1-8. 10.3877/cma.j.issn.2095-8757.2019.01.001. [DOI] [Google Scholar]
- 5. Reference Values for Arterial Stiffness’ Collaboration . Determinants of pulse wave velocity in healthy people and in the presence of cardiovascular risk factors: ‘establishing normal and reference values’[J]. Eur Heart J, 2010, 31(19): 2338-2350. 10.1093/eurheartj/ehq165. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
- 6. Ben-Shlomo Y, Spears M, Boustred C, et al. Aortic pulse wave velocity improves cardiovascular event prediction: an individual participant meta-analysis of prospective observational data from 17 635 subjects[J]. J Am Coll Cardiol, 2014, 63(7): 636-646. 10.1016/j.jacc.2013.09.063. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
- 7. Nilsson PM. Early vascular aging (EVA): consequences and prevention[J]. Vasc Health Risk Manag, 2008, 4(3): 547-552. 10.2147/vhrm.s1094. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
- 8. Jensen MD, Ryan DH, Apovian CM, et al. 2013 AHA/ACC/TOS guideline for the management of overweight and obesity in adults: a report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Practice Guidelines and The Obesity Society[J]. Circulation, 2014, 129(25 Suppl 2): S102-138. 10.1161/01.cir.0000437739.71477.ee. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
- 9. 郑梦伊, 赵权辉, 刘盈池, 等. 开滦研究年龄≤50岁人群早期血管衰老检出率及影响因素[J]. 中华高血压杂志, 2020, 28(4): 355-361. 10.16439/j.cnki.1673-7245.2020.04.014. [DOI] [Google Scholar]; ZHENG Mengyi, ZHAO Quanhui, LIU Yingchi, et al. Early vascular aging and risk factors among a population aged 50 and below in Kai Luan study[J]. China Journal Hypertension, 2020, 28(4): 355-361. 10.16439/j.cnki.1673-7245.2020.04.014. [DOI] [Google Scholar]
- 10. 桑玉, 阮磊, 杨雪雪, 等. 中青年人群肱踝脉搏波传导速度分布与早发血管衰老[J]. 临床心血管病杂志, 2019, 35(7): 634-638. 10.13201/j.issn.1001-1439.07.013. [DOI] [Google Scholar]; SANG Yu, RUAN Lei, YANG Xuexue, et al. The distribution of brachial-ankle pulse wave velocity and early vascular aging in the youth and the middle-aged population[J]. Journal of Clinical Cardiology, 2019, 35(7): 634-638. 10.13201/j.issn.1001-1439.07.013. [DOI] [Google Scholar]
- 11. 中华医学会健康管理学分会, 《中华健康管理学杂志》编辑委员会 . 健康体检基本项目专家共识(2022)[J]. 中华健康管理学杂志, 2023, 17(9): 649-660. 10.3760/cma.j.cn115624-20230628-00395. [DOI] [Google Scholar]; Chinese Health Management Association, the Editorial Board of Chinese Journal of Health Management . Expert consensus on basic items of healthy checkup (2022)[J]. Chinese Journal of Health Management, 2023, 17(9): 649-660. 10.3760/cma.j.cn115624-20230628-00395. [DOI] [Google Scholar]
- 12. Amato MC, Giordano C, Galia M, et al. Visceral adiposity index: a reliable indicator of visceral fat function associated with cardiometabolic risk[J]. Diabetes Care, 2010, 33(4): 920-922. 10.2337/dc09-1825. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
- 13. 张书平, 张晓静, 汪志红, 等. 重庆某社区中国人内脏脂肪指数与2型糖尿病发病的相关性分析[J]. 解放军医学杂志, 2020, 45(7): 725-729. 10.11855/j.issn.0577-7402.2020.07.08. [DOI] [Google Scholar]; ZHANG Shuping, ZHANG Xiaojing, WANG Zhihong, et al. Correlation between the incidence of type 2 diabetes mellitus to Chinese visceral adiposity index in a community population of Chongqing City[J]. Medical Journal China PLA, 2020, 45(7): 725-729. 10.11855/j.issn.0577-7402.2020.07.08. [DOI] [Google Scholar]
- 14. 中国心血管健康与疾病报告编写组 . 中国心血管健康与疾病报告2022概要[J]. 中国循环杂志, 2023, 38(6): 583-612. 10.3969/j.issn.1000-3614.2023.06.001. [DOI] [Google Scholar]; The Writing Committee of the Report on Cardiovascular Health and Diseases in China . Report on cardiovascular health and diseases in China 2022: an updated summary[J]. Chinese Circulation Journal, 2023, 38(6): 583-612. 10.3969/j.issn.1000-3614.2023.06.001 [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
- 15. Boutouyrie P, Chowienczyk P, Humphrey JD, et al. Arterial stiffness and cardiovascular risk in hypertension[J]. Circ Res, 2021, 128(7): 864-886. 10.1161/circresaha.121.318061. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
- 16. GomezSanchez M, Gomez Sanchez L, Patino-Alonso MC, et al. Adherence to the mediterranean diet in Spanish population and its relationship with early vascular aging according to sex and age: EVA study[J]. Nutrients, 2020, 12(4): 1025. 10.3390/nu12041025. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
- 17. Castillo EC, Elizondo-Montemayor L, Hernandez-Brenes C, et al. Integrative analysis of lipid profiles in plasma allows cardiometabolic risk factor clustering in children with metabolically unhealthy obesity[J]. Oxid Med Cell Longev, 2020: 2935278. 10.1155/2020/2935278. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
- 18. Yuan S, Bruzelius M, Xiong Y, et al. Overall and abdominal obesity in relation to venous thromboembolism[J]. J Thromb Haemost, 2021, 19(2): 460-469. 10.1111/jth.15168. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
- 19. Randrianarisoa E, Lehn-Stefan A, Hieronimus A, et al. Visceral adiposity index as an independent marker of subclinical atherosclerosis in individuals prone to diabetes mellitus[J]. J Atheroscler Thromb, 2019, 26(9): 821-834. 10.5551/jat.47274. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
- 20. Nam KW, Kwon H, Kwon HM, et al. Abdominal fatness and cerebral white matter hyperintensity[J]. J Neurol Sci, 2019, 404: 52-57. 10.1016/j.jns.2019.07.016. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
- 21. Derezinski T, Zozulinska-Ziolkiewicz D, Uruska A, et al. Visceral adiposity index as a useful tool for the assessment of cardiometabolic disease risk in women aged 65 to 74[J/OL]. Diabetes Metab Res Rev, 2018, 34(8): e3052[2023-01-15]. 10.1002/dmrr.3052. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
- 22. Janssen I, Katzmarzyk PT, Ross R. Waist circumference and not body mass index explains obesity-related health risk[J]. Am J Clin Nutr, 2004, 79(3): 379-384. 10.1556/AAlim.33.2004.1.9. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
- 23. Han M, Qin P, Li Q, et al. Chinese visceral adiposity index: A reliable indicator of visceral fat function associated with risk of type 2 diabetes[J/OL]. Diabetes Metab Res Rev, 2021, 37(2): e3370[2023-01-15]. 10.1002/dmrr.3370. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
- 24. Davy KP, Hall JE. Obesity and hypertension: two epidemics or one？[J]. Am J Physiol Regul Integr Comp Physiol, 2004, 286(5): 803-813. 10.1152/ajpregu.00707.2003. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
- 25. Alpert MA. Obesity cardiomyopathy: pathophysiology and evolution of the clinical syndrome[J]. Am J Med Sci, 2001, 321(4): 225-236. 10.1097/00000441-200104000-00003. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
- 26. Poirier P, Giles TD, Bray GA, et al. Obesity and cardiovascular disease: pathophysiology, evaluation, and effect of weight loss: an update of the 1997 American Heart Association Scientific Statement on Obesity and Heart Disease from the Obesity Committee of the Council on Nutrition, Physical Activity, and Metabolism[J]. Circulation, 2006, 113(6): 898-918. 10.1161/circulationaha.106.171016. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
- 27. Bi Y, Jiang Y, He J, et al. Status of cardiovascular health in Chinese adults[J]. J Am Coll Cardiol, 2015, 65(10): 1013-1025. 10.1016/j.jacc.2014.12.044. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
- 28. Gupta S. Obesity: The fat advantage[J]. Nature, 2016, 537(7620): S100-S102. 10.1038/537S100a. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
- 29. Mareschal J, Genton L, Collet TH, et al. Nutritional intervention to prevent the functional decline in community-dwelling older adults: A systematic review[J]. Nutrients, 2020, 12(9): 2820. 10.3390/nu12092820. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
- 30. Reaven GM. Banting lecture 1988: role of insulin resistance in human disease[J]. Diabetes, 1988, 37: 1595-1607. 10.2337/diab.37.12.1595. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]