摘要:本研究旨在剖析不同性别、年龄居民促甲状腺激素(TSH)水平及其与冠心病发病风险的关联。通过多阶段整群随机抽样法,于 2015 年 9 - 12 月在江苏省句容市选取常住居民开展基线调查,共 10703 人纳入分析,计算三种切点值(4.5、7.0、10.0 mU/L)下 TSH 异常升高比例。随访至 2023 年 8 月,收集并核实新发冠心病信息,按年龄和性别对 TSH 水平进行五分位数分组,采用多因素 Cox 回归模型探究其与冠心病发病风险的关系。结果显示研究对象年龄中位数为 61.1(51.8,67.9)岁,男性 4168 名(38.94%)。不同性别 TSH 异常升高比例随年龄增长而上升(P 趋势均<0.05),且女性高于男性。排除基线患冠心病的 206 例后,对 10497 名对象随访(7.33±1.49)年,新发冠心病 350 例,累积发病率 3.34%,TSH 五分位数 Q1 - Q5 组累积发病率依次为 3.62%、3.32%、3.56%、3.28%、2.57%。多因素 Cox 回归模型表明,与 TSH Q1 组相比,Q5 组冠心病发病风险最低(HR = 0.704,95% CI:0.498 - 0.994);60 岁人群中 TSH Q5 组与发病风险降低有关(HR = 0.484,95% CI:0.243 - 0.965),且发病风险随 TSH 升高呈降低趋势(P 趋势 = 0.008)。结论为 TSH 水平随年龄增长而升高且女性高于男性,60 岁人群中 TSH 水平较高者冠心病发病风险较低。
关键词:冠心病;促甲状腺激素;关联分析;前瞻性队列研究
一、对象
抽样方法:2015 年 9 - 12 月,采用多阶段整群随机抽样法,从江苏省句容市 16 个城镇抽取当地常住居民。首先按概率比例规模抽样,从 16 个镇 176 个行政村中抽取 130 个行政村;再从抽取的行政村中用随机数字法抽取 2 个村民(居民)组;然后从抽取的村民(居民)组中随机抽出 50 个家庭户作为被调查家庭户;最后利用 KISH 表在各户中随机抽取 1 名年满 18 岁的居民。
纳入与排除标准
纳入标准:年龄≥18 岁且过去 1 年在当地居住超 6 个月。
排除标准:患有急性或严重疾病不能配合调查者,以及拒绝参加研究的居民。最终 10703 名研究对象纳入分析。本研究经南京医科大学伦理委员会批准(编号:2015111),研究对象均签署知情同意书。
二、数据收集
问卷调查:由经过严格培训并考核通过的调查员一对一当面进行,内容涵盖人口学特征、生活行为方式、疾病史、用药史和家族史等信息。
体格检查:依据统一标准进行身体测量和检查,用校准仪器测量身高、体重并计算体质指数(BMI)。使用欧姆龙(大连)有限公司的 HEM - 7207 型电子血压计测量血压,要求研究对象休息 5 分钟后测量,共测 3 次,每 2 次间隔 30 秒,取平均值。
实验室检测:采集参与者禁食 8 小时后的空腹静脉血样,冷链运输至实验室,用瑞士罗氏诊断有限公司的 cobas® 6000 型全自动生化免疫分析仪采用化学发光免疫法检测 TSH。
三、指标定义
吸烟:1 年中有 3 个月每周至少吸 20 根烟。
饮酒:1 年中有 6 个月每周至少喝 2 次酒。
高血压:依据《中国高血压防治指南 2018 年修订版》,收缩压≥140 mmHg(1 mmHg = 0.133 kPa)和(或)舒张压≥90 mmHg,或自我报告高血压诊断,或正在服用降压药物。
糖尿病:空腹血糖≥7.0 mmol/L,或自我报告糖尿病诊断,或正在接受降糖治疗。
血脂异常:定义为总胆固醇(TC)≥5.2 mmol/L、甘油三酯(TG)≥1.7 mmol/L、低密度脂蛋白胆固醇(LDL - C)≥3.4 mmol/L 或高密度脂蛋白胆固醇(HDL - C)<1.04 mmol/L,或有血脂异常诊断史,或正在服用降脂药物。
体力活动指数(PAI):为个体 1 天内总耗能与基础代谢耗能的比值,用代谢当量(MET)量化。
TSH 升高:根据美国医学会《亚临床甲状腺疾病:科学综述和诊断管理指南》与既往文献报道,将 TSH≥4.5 mU/L 定义为轻度升高,≥7.0 mU/L 为中度升高,≥10.0 mU/L 为重度升高。
年龄分组:依据世界卫生组织《关于老龄化与健康的全球报告》和既往文献报道,结合本研究年龄数据分布特点,在保证各组样本量且能充分调整年龄混杂效应影响的前提下,将研究对象按年龄≤45 岁、46 - 75 岁、≥76 岁且每 5 岁间隔进行分组。
四、随访和结局
随访至2023年8月。冠心病发病信息来自当地疾病预防控制中心慢性病发病监测系统和健康档案,记录并核实新发事件。冠心病诊断依据冠状动脉造影检查结果及《稳定性冠心病诊断与治疗指南》 [ 22 ] 标准。
五、质量控制
预调查:正式开展工作前进行预调查,根据现场情况完善工作流程。
人员培训:编写工作手册并制定统一培训方案,调查员经严格培训和考核合格后上岗。
问卷审核:所有问卷实行监测点 100% 初审,督导员 100% 复审,最后进行 5% 抽样终审,对数据缺失、异常值及逻辑问题进行质控。
数据录入:采用 Epidata 3.1 双人录入数据并进行一致性检验。
疾病核查:对于新发冠心病患者,落实到其所在乡镇,开展疾病信息准确性核查,无误后定义为新发冠心病。
六、统计学分析
采用R 4.2.3软件进行统计分析。计量资料均为非正态分布,以 M( Q 1, Q 3)表示,组间比较采用Kruskal-Wallis H检验;计数资料以例(%)表示,组间比较采用χ 2检验。计算3种切点值(4.5、7.0、10.0 mU/L)定义的不同年龄组和性别人群TSH升高的比例以及不同百分位数TSH水平。在不同年龄组和性别中分别按照TSH水平五分位数进行分组,将连续变量离散化,简化分析问题来检验差异,同时尽可能减少数据本身的信息损失。合并后获得总人群中年龄和性别的特异性五分位数分组,以此来校正年龄和性别混杂效应的影响。采用多因素Cox回归模型分析TSH与冠心病发病风险关联,并按照年龄性别分别进行亚组分析;由于血脂异常是冠心病最主要危险因素之一,因此对血脂异常也进行亚组分析。将连续变量TSH五分位数分组后转化为等级变量,纳入Cox回归分析中,进行趋势性检验 [ 23 ] 。敏感性分析排除接受甲状腺疾病治疗,以及服用降压药、降糖药、降脂药的对象。双侧检验,检验水准α=0.05。
结果
一、基线时3种切点值定义下TSH升高情况
10703 名研究对象年龄 61.1(51.8,67.9)岁,男性 4168 名(38.94%),女性 6535 名(61.06%)。在三种切点值定义下,不同性别 TSH 异常升高比例均随年龄增长而增加(均 P 趋势<0.05),且女性 TSH 异常升高比例高于男性(表 1)。
二、基线不同百分位数TSH水平
随年龄增加,不同百分位数 TSH 水平均呈增高趋势,且女性不同百分位数 TSH 水平均高于男性(表 2)。
三、TSH五分位数组冠心病发病情况及TSH与冠心病发病风险
排除基线患冠心病 206 例后,对 10497 名研究对象随访(7.33±1.49)年,新发冠心病 350 例,累积发病率 3.34%,TSH 五分位数 Q1 - Q5 组累积发病率分别为 3.62%、3.32%、3.56%、3.28%、2.57%。多因素 Cox 回归模型分析结果显示,调整年龄、性别、吸烟、饮酒、高血压、糖尿病、血脂异常、BMI 和 PAI 后,在总人群和 60 岁人群中,与 TSH Q1 组相比,Q5 组冠心病发病风险最低(HR = 0.704,95% CI:0.498 - 0.994);在 60 岁人群中,TSH Q5 组与冠心病发病风险降低存在关联(HR = 0.484,95% CI:0.243 - 0.965),且冠心病发病风险随 TSH 升高呈降低趋势(P 趋势 = 0.008)(表 3)。
四、排除用药的敏感性分析
多因素 Cox 回归模型分析结果显示,仅排除治疗甲状腺疾病的研究对象,在总人群中,与 Q1 组相比,Q5 组冠心病发病风险最低(HR = 0.692,95% CI:0.489 - 0.979;HR = 0.442,95% CI:0.217 - 0.899),结果与前述一致。在女性中,TSH Q5 组与冠心病发病风险降低存在关联(HR = 0.606,95% CI:0.376 - 0.979)。进一步排除服用降压药、降糖药、降脂药物和治疗甲状腺疾病药物的研究对象后,在总人群、女性人群中,关联的效应值大小均与未排除前一致,但关联无统计学意义(HR = 0.662,95% CI:0.386 - 1.136;HR = 0.508,95% CI:0.239 - 1.081);在 60 岁人群中,TSH Q5 组与冠心病发病风险关联也无统计学意义(HR = 0.635,95% CI:0.263 - 1.533)。
不同年龄和性别 TSH 水平存在差异,分析 TSH 与冠心病发病风险关联时,应考虑年龄和性别的混杂效应影响。TSH 是甲状腺功能维持或紊乱的敏感指标,甲状腺激素代谢对心肌和血管生理有重要影响,其代谢异常可诱发心血管危险,以 TSH 异常升高为特征的亚临床甲状腺功能减退可能与心血管疾病发生有关。本研究结果提示 60 岁人群当 TSH 水平相对较低时,应加强冠心病发病风险评估和干预。此外,对于 TSH 升高的干预应根据患者年龄、性别、症状、心血管疾病风险及其他合并症作出个体化诊疗决策。
利益冲突 所有作者声明不存在利益冲突
引用本文:刘佳慧, 谢涵坤, 刘宇, 等. 不同性别年龄居民促甲状腺激素水平及其与冠心病发病风险的关联研究[J]. 中华医学杂志, 2024, 104(46): 4197-4203. DOI: 10.3760/cma.j.cn112137-20240624-01399.
通信作者:沈冲,Email:sc@njmu.edu.cn;唐伟,Email:drtangwei@njmu.edu.cn.
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