Prevalence and risk factors of hyperuricemia of traffic police in a city
-
+ English摘要:目的
分析某市交通警察高尿酸血症患病情况和相关危险因素, 为减少该职业人群高尿酸血症的发生提供参考。
方法选择该市2015年参加体检的2 228名交通警察作为研究对象, 并在体检现场完成问卷调查, 计数资料组间差异采用χ2检验, 采用非条件logistic回归分析法分析高尿酸血症的相关危险因素。
结果研究人群以男性为主(占89.10%), 平均年龄为(41.33 ±7.51)岁, 高尿酸血症粗患病率为53.30%, 有随年龄增长而增高的趋势(P < 0.05);不同年龄段人群血尿酸平均水平差异有统计学意义(P < 0.05), 其中以40~年龄组血尿酸平均水平最高, 达(434.76 ±98.07)μmol/L。同体质量指数正常、女性和无高甘油三酯血症相比, 超重(OR=2.25, 95%CI:1.86~2.72)、肥胖(OR=3.49, 95%CI:2.35~5.18)、男性(OR=3.48, 95%CI:2.52~4.80)以及高甘油三酯血症(OR=2.22, 95%CI:1.76~2.79)均可能是患高尿酸血症的危险因素。
结论某市交通警察高尿酸血症粗患病率较高, 应重点关注45岁以上交通警察的身体健康, 加强对他们的健康教育, 以减少高尿酸血症的发生。
-
高尿酸血症是嘌呤代谢障碍引起的代谢性疾病[1]。随着人们生活水平的不断提高，近年来高尿酸血症在中国的患病率呈上升趋势[2]。在职业人群中，段传伟等[3]发现广州市交通警察2009—2014年的高尿酸血症检出率呈现逐年上升的趋势。近年来，越来越多的研究表明，高尿酸血症可能会发展为痛风、痛风肾、痛风石等疾病外，还与高血压[4]、脑卒中[5]、糖尿病[6]、慢性肾脏疾病[7]的发生密切相关，对人体产生的危害性呈多系统损伤特征。目前国内外关于高尿酸血症的患病情况及相关危险因素分析主要集中于普通人群，但针对交通警察的研究仍比较匮乏。本研究对某市交通警察高尿酸血症患病情况和相关危险因素进行分析，现将结果报告如下。
1. 对象与方法
1.1 对象
从我院（广州市职业病防治院）体检数据库中收集2015年度某市6个区交通警察的全部体检资料，应检人数2 808人，实检人数2 241人，根据研究需要，筛选出检查项目基本齐全并除去重名的交通警察共2 228名作为研究对象。
1.2 方法
1.2.1 检测项目
按标准方法测量研究对象的身高、体质量、血压，空腹静脉采血测定血尿酸、血甘油三酯、血总胆固醇、空腹血糖。
1.2.2 诊断标准
1）高尿酸血症定义为：男性血尿酸值＞420 μmol，女性血尿酸值＞350 μmol[1]。2）高胆固醇症定义为：血胆固醇值≥ 6.2 mmol/L[8]。3）高甘油三酯血症定义为：血甘油三酯值≥2.3 mmol/L[8]。4）糖尿病定义为：2次以上非同日测得空腹血浆葡萄糖（fasting plasma glucose，FPG）水平≥ 7.0 mmol/L，餐后或口服葡萄糖耐量试验（oral glucose tolerance test，OGTT）2 h血糖≥11.1 mmol/L[1]。5）高血压定义为：安静休息5 min以上，非同日3次测量血压收缩压均≥140 mmHg和（或）舒张压均≥ 90 mmHg，既往有高血压史或正服用降压药[1]。6）体质量指数（body mass index，BMI）＜24.0 kg/m2为正常，24.0 ~ 27.9 kg/m2为超重，≥ 28.0 kg/m2为肥胖[9]。
1.2.3 病史问卷
发放2 228份病史问卷，有效回收并录入数据的共2 118份，回收率为95.06%。调查问卷内容包括吸烟、饮酒、倒班、降压药物使用情况、既往病史。吸烟指每天吸烟至少1支，连续半年以上；饮酒指每周至少饮酒1次，持续6个月以上；倒班时间：上班时间为早上7时30分到下午2时30分，下午2时30分到晚上9时30分，晚上9时30分到次日早上7时30分。本次调查人员经过专业培训，在体检现场指导交通警察正确填写问卷并回收，对所收问卷进行核查，筛查除去有缺失项的问卷，采用双人同时录入。
1.2.4 质量控制措施
我院的健康检查质量有管理手册、程序文件、作业指导书和记录表格等一系列质量管理体系文件作为指导。参与每年度的交通警察体检的工作人员需经过严格的上岗前培训，并经实操考试合格方可上岗。每年体检前都会制订好完整的体检工作方案，并任命副高级职称以上的医师作为主检医师，实施主检医师签名负责制。
1.2.5 统计学分析
健康检查数据采用SPSS 16.0软件建成数据库，问卷调查采用Epidata 3.1软件进行录入，所有数据采用SPSS 16.0软件进行统计学分析。连续性变量使用均数±标准差（x ± s）进行描述，分类变量通过相对频数计算。连续性变量分析进行方差齐性（使用Bartlett’s方差齐性检验）和正态性检验（Shapiro-Wilks检验），组间差异比较采用方差分析。计数资料组间差异采用χ2检验。采用非条件logistic回归分析法分析高尿酸血症的相关危险因素。以上检验水准α = 0.05。
2. 结果
2.1 研究人群基本情况
参加2015年体检的某市交通警察2 228人，其中男性1 985人（占89.10%），女性243人（占10.9%）。平均年龄为（41.33 ± 7.51）岁。血尿酸均值为（427.66 ± 97.90）μmol/L，空腹血糖均值为（5.54 ± 1.37）mmol/L，血胆固醇均值为（5.27 ± 0.92）mmol/L，血甘油三酯均值为（1.79 ± 1.48）mmol/L。BMI测定显示，54.13%（1 206人）的交通警察属于正常，38.78%（864人）为超重，7.09%（158人）为肥胖。
2.2 不同年龄段人群血尿酸水平和高尿酸血症患病情况
2 228名不同年龄段交通警察中，高尿酸血症患病1 187例，粗患病率为53.30%。其中40 ~年龄组患病最多，为1 072例，粗患病率为56.40%。经χ2检验，不同年龄组的高尿酸血症粗患病率差异有统计学意义（χ2 = 11.410，P < 0.05）。经趋势χ2检验，高尿酸血症粗患病率有随年龄增长而增高的趋势（趋势χ2= 6.326，P < 0.05）。40 ~年龄组血尿酸平均水平最高。经ANOVA方差分析，不同年龄段人群血尿酸平均水平差异有统计学意义（F = 4.313，P < 0.05）。见表 1。
表 1 不同年龄段人群血尿酸水平和高尿酸血症粗患病率年龄/岁 人数 血尿酸水平/(μmol/L) 高尿酸血症 例数 粗患病/% 20~ 196 420.34 ±93.19 94 48.00 30~ 639 416.07 ±97.52 315 49.30 40~ 1 072 434.76 ±98.07 605 56.40 50~ 317 431.44 ±98.72 170 53.62 60 ~ 4 432.75 ± 121.75 3 75.00 合计 2 228 427.66 ±97.90 1 187 53.30 2.3 高尿酸血症相关影响因素的单因素分析
单因素分析结果表明，不同年龄、性别、BMI，是否高甘油三酯血症、高胆固醇血症、高血压的人群高尿酸血症患病率差异有统计学意义（P < 0.05）。见表 2。
表 2 高尿酸血症相关影响因素的单因素分析结果因素 分层 人数 患病例数 高尿酸血症患病率/% χ2值 P值 性别 男 1 985 1 132 57.00 120.88 < 0.01 女 243 55 22.60 年龄/岁 20-29 196 94 48.00 11.41 < 0.05 30-39 639 315 49.30 40-49 1 072 605 56.40 50-59 317 170 53.62 60- 4 3 75.00 高胆固醇血症 是 329 201 61.10 9.48 < 0.05 否 1 899 986 51.90 高甘油三酯血症 是 492 362 73.60 104.54 < 0.01 否 1 736 825 47.50 糖尿病 是 111 54 48.60 1.01 0.316 否 2 117 1 133 53.50 高血压 是 457 294 65.20 32.88 < 0.01 否 1 771 880 50.20 BMI/ (kg/m2) < 24.0 1 197 492 41.10 161.88 < 0.01 24.0~27.9 867 568 65.50 ≥28.0 164 127 77.40 吸烟a 是 1 009 539 53.40 0.01 0.915 否 1 109 595 53.70 饮酒a 是 1 820 965 53.00 1.40 0.237 否 298 169 56.70 倒班a 是 1 089 591 54.30 0.48 0.492 否 1 029 543 52.80 [注] a调查问卷回收2 118份 2.4 高尿酸血症相关影响因素的logistic回归分析
取单因素分析中，导致P值< 0.1的可能影响因素为自变量，以是否高尿酸血症患病为因变量，进行多因素非条件logistic回归分析。纳入的可能影响因素为年龄、性别、高血压、高甘油三酯血症、高胆固醇血症、BMI。其赋值见表 3。采用似然比前进法筛选变量，进行多因素非条件logistic回归分析，结果显示男性、高甘油三酯血症、超重和肥胖为高尿酸血症的危险因素。见表 4。
表 3 logistic回归分析多分类变量的哑变量赋值项目 赋值 0 1 2 3 4 性别 女 男 年龄/岁 20~29 30~39 40~49 50~59 60~ BMI/(kg/m2) < 24.0 24.0 ~27.9 ≥28.0 高胆固醇血症 否 是 高甘油三酯血症 否 是 高血压 否 是 表 4 高尿酸血症相关影响因素的多因素logistic回归分析结果变量 B值 S.E.值 Wald值 P值 OR值 95%CI值 男性（以女性参照） 1.25 0.17 57.24 < 0.01 3.48 2.52~4.80 高甘油三酯血症（以未患病为参照） 0.80 0.12 45.02 < 0.01 2.22 1.76~2.79 超重（以BMI正常为参照） 0.81 0.10 70.77 < 0.01 2.25 1.86~2.72 肥胖（以BMI正常为参照） 1.25 0.20 38.66 < 0.01 3.49 2.35~5.18 3. 讨论
本研究发现某市交通警察2015年高尿酸血症粗患病率较高，为53.30%，其中40 ~岁年龄组患病例数最多，高尿酸血症患病的危险因素包括男性、超重、肥胖以及高甘油三酯血症。近年来，国内已有一系列学者报道了关于人群高尿酸血症的患病情况及相关危险因素分析，但结果却不一致。马文峰等[10]报道了2012年广州市某体检人群8 302人的高尿酸血症患病率为35.68%，BMI（OR = 1.496，95%CI：1.383 ~ 1.619）与高甘油三酯血症（OR = 1.708，95%CI：1.507 ~ 1.936）是该人群患高尿酸血症的危险因素。杨烈等[11]分析了2013年广州市交通警察的健康状况，结果发现高尿酸血症患病率为46.51%。林毓嫱等[12]采用回顾性调查研究方法，发现2009 ~ 2013年广州市男性外勤交通警察高尿酸血症检出率为24.68% ~ 43.45%。有学者对2014年185名市杭州出租车司机的健康状况进行调查，结果发现高尿酸血症检出率为31.35%，且在30 ~岁组、40 ~岁组的检出率均高于20 ~岁组和50 ~ 59岁组，差异均有统计学意义（P < 0.05）[13]。有文献[14]探讨了江苏省高邮市居民高尿酸血症患病的影响因素，BMI超标为女性患高尿酸血症的危险因素。来自韩国的一项前瞻性队列研究[15]（纳入10 802名非高尿酸血症的男性，年龄30 ~ 59岁）采用Cox比例风险回归模型，也发现BMI超标是高尿酸血症患病的危险因素。但有学者采用随机、分层、整群抽样的方法，调查青岛、烟台、威海、日照、东营长住居民5 003人，结果发现高尿酸血症的粗患病率仅为13.19%[16]。本研究报道的高尿酸血症患病率均高于本文引用的同主题文献，这其中的机理可能是交通警察特别是外勤交通警察常暴露于各种高浓度的大气污染物中，而近年来国内外已有一系列文献[17-19]报道了大气污染能增加高尿酸血症的发病风险或血尿酸水平。
本研究中发现，高尿酸血症粗患病率有随年龄增长而增高的趋势（P < 0.05），而40 ~岁年龄组高尿酸血症粗患病率高于其他年龄组，原因可能是40 ~ 49岁是男性社交应酬的活跃阶段，高嘌呤饮食、饮酒等因素可能导致男性的高尿酸血症粗患病率增高。本研究同时发现了男性是高尿酸血症患病的危险因素，原因可能是雌性激素可增加肾脏排泄尿酸，而雄性激素可促进尿酸的重吸收、减少排泄[20]。超重、肥胖和高甘油三酯血症是高尿酸血症患病的危险因素的机理可能如Doshi等[21]发现的在代谢综合征和肥胖小鼠模型的尿酸转运蛋白1升高，尿酸转运蛋白1是肾脏负责尿酸重吸收作用的主要转运蛋白[22]。亦有可能是脂肪分解后产生酮体，而酮体抑制尿酸的排泄，最终导致高尿酸血症的发生[23]。
本研究的不足之处在于以下两点：首先，本研究未收集到体力活动、膳食情况的数据。广东人钟爱煲老火靓汤，而这种汤里的嘌呤含量高，容易导致血尿酸的升高，除此以外大量食用海鲜、豆类制品都会诱发高尿酸血症的发生，因此膳食情况可能是混杂因素之一。而高尿酸血症常与代谢综合征伴发，而体力活动、膳食情况都是发生代谢综合征的影响因素，因此这两种变量都需要我们在日后对高尿酸血症相关危险因素进行研究时，纳入模型中对结果进行调整，以保证结果的可信性与准确性。其次，本研究属于横断面研究，其结果不能评价因果关系，因此亟须开展相应的队列研究进一步明确高尿酸血症的相关危险因素及可能的发病机理。
综上所述，本研究表明某市交通警察2015年高尿酸血症粗患病率较高，超重、肥胖、男性以及高甘油三酯血症均可能是高尿酸血症患病的危险因素。相关部门日后需加强对交通警察的健康教育，引导他们饮食结构的调整，以减少高尿酸血症的发生。
-
表 1 不同年龄段人群血尿酸水平和高尿酸血症粗患病率
年龄/岁 人数 血尿酸水平/(μmol/L) 高尿酸血症 例数 粗患病/% 20~ 196 420.34 ±93.19 94 48.00 30~ 639 416.07 ±97.52 315 49.30 40~ 1 072 434.76 ±98.07 605 56.40 50~ 317 431.44 ±98.72 170 53.62 60 ~ 4 432.75 ± 121.75 3 75.00 合计 2 228 427.66 ±97.90 1 187 53.30 
下载: 导出CSV
表 2 高尿酸血症相关影响因素的单因素分析结果
因素 分层 人数 患病例数 高尿酸血症患病率/% χ2值 P值 性别 男 1 985 1 132 57.00 120.88 < 0.01 女 243 55 22.60 年龄/岁 20-29 196 94 48.00 11.41 < 0.05 30-39 639 315 49.30 40-49 1 072 605 56.40 50-59 317 170 53.62 60- 4 3 75.00 高胆固醇血症 是 329 201 61.10 9.48 < 0.05 否 1 899 986 51.90 高甘油三酯血症 是 492 362 73.60 104.54 < 0.01 否 1 736 825 47.50 糖尿病 是 111 54 48.60 1.01 0.316 否 2 117 1 133 53.50 高血压 是 457 294 65.20 32.88 < 0.01 否 1 771 880 50.20 BMI/ (kg/m2) < 24.0 1 197 492 41.10 161.88 < 0.01 24.0~27.9 867 568 65.50 ≥28.0 164 127 77.40 吸烟a 是 1 009 539 53.40 0.01 0.915 否 1 109 595 53.70 饮酒a 是 1 820 965 53.00 1.40 0.237 否 298 169 56.70 倒班a 是 1 089 591 54.30 0.48 0.492 否 1 029 543 52.80 [注] a调查问卷回收2 118份
下载: 导出CSV
表 3 logistic回归分析多分类变量的哑变量赋值
项目 赋值 0 1 2 3 4 性别 女 男 年龄/岁 20~29 30~39 40~49 50~59 60~ BMI/(kg/m2) < 24.0 24.0 ~27.9 ≥28.0 高胆固醇血症 否 是 高甘油三酯血症 否 是 高血压 否 是
下载: 导出CSV
表 4 高尿酸血症相关影响因素的多因素logistic回归分析结果
变量 B值 S.E.值 Wald值 P值 OR值 95%CI值 男性（以女性参照） 1.25 0.17 57.24 < 0.01 3.48 2.52~4.80 高甘油三酯血症（以未患病为参照） 0.80 0.12 45.02 < 0.01 2.22 1.76~2.79 超重（以BMI正常为参照） 0.81 0.10 70.77 < 0.01 2.25 1.86~2.72 肥胖（以BMI正常为参照） 1.25 0.20 38.66 < 0.01 3.49 2.35~5.18
下载: 导出CSV
-
[1] 葛均波, 叶永健.内科学[M]. 8版.北京:人民卫生出版社, 2013. [2] LIU H, ZHANG X M, WANG Y L, et al. Prevalence of hyperuricemia among Chinese adults:A national cross-sectional survey using multistage, stratified sampling[J]. J Nephrol, 2014, 27(6):653-658. doi: 10.1007/s40620-014-0082-z
[3] 段传伟, 林毓嫱, 许小云, 等. 2009-2014年广州市交通警察高尿酸血症分析[J].职业卫生与应急救援, 2015, 33(3):159-161, 186. http://zyws.cbpt.cnki.net/WKD/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=6e35165e-c2f3-4d8a-a3ee-51df4c5a2b76 [4] SHRIVASTAV C, KAUR M, SUHALKA M L, et al. Hyperuricaemia-A potential indicator to diagnose the risk of essential hypertension[J]. J Clin Diagn Res, 2016, 10(3):CC1-3. http://cn.bing.com/academic/profile?id=dfcc71e4c979423c505d7474b0fad3f1&encoded=0&v=paper_preview&mkt=zh-cn
[5] KAMEI K, KONTA T, HIRAYAMA A, et al. Associations between serum uric acid levels and the incidence of nonfatal stroke:A nation wide community-based cohort study[J]. Clin Exp Nephrol, 2016, 21(100):1-7.
[6] SHANI M, VINKER S, DINOUR D, et al. High normal uric acid levels are associated with an increased risk of diabetes in lean, normoglycemic healthy women[J]. J Clin Endocrinol Metab, 2016, 101(10):3772-3778. doi: 10.1210/jc.2016-2107
[7] DAI H, LU S, TANG X, et al. Combined association of serum uric acid and metabolic syndrome with chronic kidney disease in hypertensive patients[J]. Kidney Blood Press Res, 2016, 41(4):413-423. doi: 10.1159/000443443
[8] 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].中华心血管病杂志, 2016, 44(10):833-853. doi: 10.3760/cma.j.issn.0253-3758.2016.10.005 [9] 中国肥胖问题工作组.中国成人超重和肥胖症预防与控制指南[J].营养学报, 2004, 26(1):1-4. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/yingyxb200401001 [10] 马文峰, 陈锦华, 王万山, 等.广州市某体检人群高尿酸血症患病率及相关危险因素分析[J].南方医科大学学报, 2012, 32(12):1812-1815. doi: 10.3969/j.issn.1673-4254.2012.12.028 [11] 杨烈, 段丹萍, 段传伟, 等.广州市2013年度交通警察健康状况分析[J].中华劳动卫生职业病杂志, 2014, 32(6):418-420. doi: 10.3760/cma.j.issn.1001-9391.2014.06.005 [12] 林毓嫱, 陈育全, 段传伟, 等.某市男性外勤交通警察2009-2013年体检结果分析[J].职业卫生与应急救援, 2016, 34(3):212-215. http://zyws.cbpt.cnki.net/WKD/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=19d83c39-d598-414f-a161-69ffc46a0e03 [13] 喻琴兰, 许维娜.出租车司机健康状况调查[J].浙江预防医学, 2015, 27(4):392-396. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/zjyfyx201504021 [14] 蒙剑芬, 朱玉静, 谈文峰, 等.江苏省高邮市农村高尿酸血症流行病学调查[J].中华风湿病学杂志, 2012, 16(7):436-441. doi: 10.3760/cma.j.issn.1007-7480.2012.07.002 [15] RYU S, CHANG Y, ZHANG Y, et al. A cohort study of hyperuricemia in middle-aged South Korean men[J]. Am J Epidemiol, 2012, 175(2):133-143. doi: 10.1093/aje/kwr291
[16] 苗志敏, 赵世华, 王颜刚, 等.山东沿海居民高尿酸血症及痛风的流行病学调查[J].中华内分泌代谢杂志, 2006, 22(5):421-425. doi: 10.3760/j.issn:1000-6699.2006.05.005 [17] FARZAN S F, CHEN Y, TRACHTMAN H, et al. Urinary polycyclic aromatic hydrocarbons and measures of oxidative stress, inflammation and renal function in adolescents:NHANES 2003-2008[J]. Environ Research, 2016, 144(Pt A):149-157. http://cn.bing.com/academic/profile?id=8b506e82537731b5b7255bb4be814076&encoded=0&v=paper_preview&mkt=zh-cn
[18] LEE Y M, BAE S G, LEE S H, et al. Persistent organic pollutants and hyperuricemia in the U.S. general population[J]. Atherosclerosis, 2013, 230(1):1-5.
[19] 邓思芸, 邓棋霏, 胡蝶, 等.焦炉作业工人高血尿酸水平与尿中多环芳烃代谢物的关联性研究[J].中华劳动卫生职业病杂志, 2014, 32(6):406-410. doi: 10.3760/cma.j.issn.1001-9391.2014.06.002 [20] YAMAMOTO T. Influence of sex and age on serum uric acid level[J].Nihon Rinsho, 2003, 61(Suppl 1):131-133.
[21] DOSHI M, TAKIUE Y, SAITO H, et al. The increased protein level of URAT1 was observed in obesity/metabolic syndrome model mice[J]. Nucleos, Nucleot & Nucl, 2011, 30(12):1290-1294. http://cn.bing.com/academic/profile?id=cd478add620d4bc831c6415010836b43&encoded=0&v=paper_preview&mkt=zh-cn
[22] ENOMOTO A, KIMURA H, CHAIROUNGDUA A, et al. Molecular identification of a renal mate anion exchanger that regulate blood urate levels[J]. Nature, 2002, 417(6887):447-452. doi: 10.1038/nature742
[23] HAMMARSTEN J, HÖGSTEDT B. Clinical haemodynamic, anthropometric, metabolic and insulin profile of men with high-stage and high-grade clinical prostate cancer[J]. Blood Press, 2004, 13(1):47-55. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=9cf08b84cf583b4cf97c5b6409bed532
-
期刊类型引用(4)
1. 钟倩红，马晓慧，钟永辉，赵之梦，张锡林，许邦，罗洁莹，钟丽萍，戴磊. 2014—2018年佛山市肺结核患者复发情况及影响因素分析. 中国防痨杂志. 2022(07): 690-697 . 
百度学术
2. 郑明娟，解威. 健康体检人群不同尿酸水平及发生高尿酸血症的相关因素研究. 贵州医药. 2021(12): 1981-1982 . 百度学术
3. 丘丛玺，张晋蔚，林秋月，周浩，肖吕武，李燕茹，刘移民. 广州汽车制造企业噪声作业工人健康状况调查. 职业卫生与应急救援. 2020(05): 497-500 . 本站查看
4. 林秋月，丘丛玺，李燕茹，刘鑫，周浩，肖吕武，刘移民. 广州市某港口码头高温作业工人慢性病患病影响因素分析. 中国职业医学. 2018(03): 329-334 . 百度学术
其他类型引用(0)
计量
- 文章访问数: 293
- HTML全文浏览量: 103
- PDF下载量: 21
- 被引次数: 4
