某钼矿企业40岁以上职工肥胖及血脂异常与高血糖关系

尿病系一组由于胰岛素分泌缺陷及(或)其生物学作用障碍引起的以高血糖为特征的代谢性疾病。慢性高血糖导致各种脏器，尤其是眼、肾、神经及心血管的长期损害、功能不全和衰竭[1]。心血管病是糖尿患者致死的主要原因，英国UKPDS前瞻性研究证明，严格控制血糖与血压可以部分减少糖尿病心血管事件，但仍有59%糖尿患者死于心血管并发症，其相关危险因素除高血糖与高血压外，还包括血脂异常，特别是高LDL-C(低密度脂蛋白胆固醇)，高TG(三酰甘油)和低HDL-C(高密度脂蛋白胆固醇)以及吸烟等危险因素，控制相关危险因素对于预防糖尿病及其并发症意义重大[2]。目前，国内已有少数针对普通人群血脂异常与糖尿病关系的研究[3-4]，但对一些特殊人群研究少见。陕西省南部某钼矿区是亚洲最大钼矿区，当地钼矿生产加工相关企业众多。钼元素是人体必需微量元素之一，而且影响锌、钙等物质代谢[5]。当前有关钼矿企业职工这一特殊职业人群糖尿病相关危险因素报道罕见。本研究从2008年该钼矿区企业职工体检资料入手，了解钼矿企业40岁以上职工高血糖流行现状，并初步分析血脂、肥胖等因素与高血糖之间的关系。

1资料与方法

1.1一般资料：研究采用2008年该钼矿企业职工健康普查的体检数据，考虑年龄和相关危险因素分布关系密切，选取其中年龄在40岁及以上职工的数据。

1.2方法：相关体格指标，如身高、体重、腰围、臀围等，按照相应标准方法测定。空腹血糖(FBG)、总胆固醇(TC)、三酰甘油(TG)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)等指标的测定，在禁食8～12 h后取静脉血采用全自动生化分析仪进行检测。

1.3筛查或诊断标准

1.3.1超重/肥胖：采用体质指数(body mass index，BMI)，计算公式为BMI=体重(kg)/身高(m2)。根据中国肥胖问题工作组推荐的标准，BMI分为3级，BMI<24为正常(不再细分消瘦者)、24≤BMI<28为超重、BMI≥28为肥胖[6]。肥胖类型采用腰臀比来进一步确认，腰臀比=腰围/臀围，男性≥0.90、女性≥0.85为腹型肥胖。

1.3.2高血糖和血脂异常：血糖和血脂异常的诊断较复杂，现有体检结果只能作为判断异常与否的大致依据，高血糖和血脂成分异常判定标准参照2007年《中国2型糖尿病防治指南》[7]和《中国成人血脂异常防治指南》[8]，FBG≥6.1 mmol/L、TC≥6.22 mmol/L、LDL-C≥4.14 mmol/L、HDL-C≤1.04 mmol/L、TG≥2.26 mmol/L。

1.4统计学分析：本研究应用SPSS15.0软件对数据进行统计分析。双向无序计数资料比较采用χ2检验，检验水准α=0.05。双向有序变量间相关关系采用Spearman等级相关系数分析。在影响高血糖的危险因素的单因素分析基础上拟合二项分类Logistic回归模型，分析在控制某变量后，各变量的效应。

2结果

2.1一般情况：钼矿企业职工总医院2008年体检对象中，年龄在40岁及以上的职工5 813人，其中8人未进行血糖及血脂检测，将其剔除，其余5 805人全部纳入研究，男3 979人(占68.5%)，女1 826人(占31.5%)，平均(52.6±9.9)岁。

2.2高血糖检出情况及人群分布重要特征：本研究对体检普查数据进行分析，以高血糖检出率估计患病率。研究对象中，高血糖检出人数262例，总检出率为4.6%，男职工高血糖检出率为5.2%(208/3979)，女职工高血糖检出率为3.0%(54/1826)，男女检出率比较，差异有统计学意义(χ2=7.3，P<0.01)。不同年龄段高血糖检出人数分布情况见表1，因两变量均可看作等级数据，该资料为双向有序型资料，经Spearman等级相关分析，相关系数rs=0.01，P>0.05，年龄等级与患高血糖之间等级相关没有统计学意义。

2.3体质指数与高血糖检出关系：不同体质指数水平和职工高血糖分布见表2，经Spearman等级相关分析，相关系数rs=0.08，P<0.01，BMI水平与患高血糖之间等级相关有统计学意义。

2.4血脂成分异常与高血糖关系分析：进行钼矿企业40岁以上职工血脂成分与高血糖关系分析时，首先比较高血糖组和血糖正常组血脂成分的差异。血脂成分多为正偏态分布，采用非参数方法检验，统计检验结果见表3，两组各血脂成分中位数比较差异均有统计学意义(P<0.05)。血糖正常组LDL-C浓度高于高血糖组，考虑可能有极端值影响，对其原始分布进行了分析，排除了极端值影响。但因LDL-C分布较异常，后面分析中未将LDL-C列入。表3结果反应高血糖与血脂成分间存在统计学关联。然后，将各血脂成分按照异常与否作为二项分类资料处理，初步考察血脂异常与高血糖检出率关系(见表4)，结果仍然具有统计学意义。随后分析中应用Logistic回归模型进一步探讨各相关危险因素的比数比(OR)。

2.5高血糖危险因素的多因素分析：以是否检出高血糖为结局变量(0=未检出，1=检出)，以相关危险因素(性别、年龄、BMI水平、血糖异常、血脂各成分异常)为自变量拟合二项分类Logistic回归模型，结果见表5。性别编码：1=男性，2=女性;年龄段和BMI编码同表1和表2;血糖和血脂成分(除HDL-C外)编码：1=正常，2=异常(过高);HDL-C以1=正常，2=异常(过低)编码;腹型肥胖编码：1=无腹型肥胖，2=腹型肥胖。

从表5可看出，在控制其他因素后，性别和血脂中HDL-C的效应无统计学意义，而年龄段、BMI水平、TC、TG和腹型肥胖等因素的效应有统计学意义，即高龄、超重或肥胖、腹型肥胖、高胆固醇、高三酰甘油是高血糖的相关危险因素。

3讨论

广东省中山市第二人民医院对在我院2011年进行健康体检的1 062人的血糖分布进行分析，其高血糖的总检出率为4.71%。邯郸市某职业2 590人群高血糖总检出率为(4.90±0.84)%，本研究中，钼矿企业40岁以上职工高血糖总检出率为4.6%，在没有标化情况下，高血糖检出率低于上述两项研究。近年流行现状研究多以社区老年人为研究对象[9-12]，按同年龄组相比较，高血糖检出率也高于本研究。

本研究中，在对高血糖检出情况及人群分布重要特征进行分析时，单因素分析结果提示，男性肥胖是高血糖相关危险因素。在进一步分析血脂成分和高血糖关系时，结果表明，血脂成分异常与高血糖检出有统计学关联，高TC、高TG、低HDL-C是相关危险因素。在对血脂成分与高血糖关系的单因素分析中，将血脂成分按计量资料处理，无法反映风险倍数关系。而且考虑到血脂成分异常与性别、年龄、肥胖程度、肥胖类型等因素之间可能存在的混杂作用，研究人员进行了多因素分析。以高血糖检出与否为应变量，以怀疑的相关危险因素作为自变量，研究人员拟合了Logistic回归模型。结果表明，在控制其他因素后，性别和HDL-C的效应不明显，高龄、超重或肥胖、腹型肥胖、高TC、高TG是高血糖的相关危险因素。本研究收集的危险因素较少，主要考察了血脂成分和肥胖等因素，研究中所得到的钼矿企业职工LDL-C与高血糖之间的关联可能受到其他未知因素的干扰。关于两者的关系，应进一步论证。

综上所述，钼矿企业职工高血糖的人群分布具有一些重要特征，相关危险因素致病线索初步体现，但受横断面研究缺陷所限，上述结果是否与钼矿区特殊环境有关，还是更多地受到生活方式、营养摄入的影响，各变量间的因果关系尚不明确，有待进一步研究证实。

4参考文献

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