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摘要
目的探讨武汉社区人群尿中23种金属浓度与平均血小板体积(mean platelet volume,MPV)的相关关系。方法 2011年4-5月采用分层整群随机抽样方法抽取了3 053名在武汉市汉阳和汉口地区生活不少于5年且年龄介于1880岁之间的社区居民,在清晨空腹状态下采集了外周静脉血和尿样。采用电感耦合等离子体质谱仪测定尿中铝、钛、钒、铬、锰、铁、钴、镍、铜、锌、砷、硒、铷、锶、钼、镉、锡、锑、钡、钨、铊、铅和铀共23种金属离子,采用全自动生化分析仪测定血液中MPV。将MPV介于7.011.0 fl的调查对象定义为正常组,将MPV>11.0 fl的定义为异常升高组。在排除了变量缺失与患有心血管疾病的调查对象后,对2 203名调查对象进行统计分析。应用广义线性回归模型分析尿金属与MPV的相关关系,将尿金属浓度分为四分位后,采用多变量Logistic回归模型评估不同分位调查对象MPV异常升高的风险。采用阳性错误发现率(FDR)控制由多重假设检验产生的假阳性率。结果尿中砷(P50=2.431μg/mmol肌酐)和钼(P50=4.035μg/mmol肌酐)与MPV升高具有正相关关系[β(95%CI)值分别为0.119(0.0430.196)和0.119(0.0420.195),经FDR校正的P值均为0.018;与尿金属浓度为第一分位的调查对象相比,第四分位的OR(95%CI)值分别为1.830(1.3822.423)和1.496(1.1251.989),经FDR校正的P值分别为<0.001和0.014],而尿中铝(P50=2.706μg/mmol肌酐)和铊(P50=0.046μg/mmol肌酐)与MPV升高具有负相关关系[β(95%CI)值分别为-0.115(-0.195-0.034)和-0.307(-0.386-0.228),经FDR校正的P值分别为0.029和<0.001;与尿金属浓度为第一分位的调查对象相比,第四分位的OR(95%CI)值分别为0.566(0.4120.779)和0.302(0.2190.416),经FDR校正的P值分别为0.008和<0.001]。尿中铁(P50=6.716μg/mmol肌酐)、锑(P50=0.014μg/mmol肌酐)和铀(P50=0.003μg/mmol肌酐)与MPV异常升高存在正相关[与尿金属浓度为第一分位的调查对象相比,第四分位的OR(95%CI)值分别为1.866(1.3952.496)、1.507(1.1112.043)和1.452(1.0631.984),经FDR校正的P值分别为<0.001、0.022和0.012],而尿中钨(P50=0.010μg/mmol肌酐)和铅(P50=0.265μg/mmol肌酐)与MPV异常升高具有负相关关系[与尿金属浓度为第一分位的调查对象相比,第四分位的OR(95%CI)值分别为0.551(0.4170.726)和0.534(0.3940.725),经FDR校正的P值均<0.001]。此外,多金属模型的输出结果还表明,MPV异常升高与尿中铬(P50=0.120μg/mmol肌酐)、硒(P50=0.646μg/mmol肌酐)呈正相关关系,而与尿中镍(P50=0.193μg/mmol肌酐)存在负相关关系[与尿金属浓度为第一分位的调查对象相比,第四分位的OR(95%CI)值分别为1.578(1.0542.363)、1.718(1.1592.549)和0.535(0.3730.767),P值分别为0.017、0.028和0.002]。结论武汉社区人群铝、铬、铁、镍、砷、硒、钼、锑、钨、铊、铅和铀暴露与MPV异常升高存在相关关系。
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单位公共卫生学院; 华中科技大学同济医学院
