因子分析法求解代谢综合征

    因子分析法最初应用于体育、教育和心理研究等领域,其中探索性因子分析(EFA)致力于找出事物内在的本质结构,能够将错综复杂的关系变量综合为少数几个核心因子;而验证性因子分析(CFA)用来检验已知的特定结构是否按预期方式产生作用。近年,因子分析法越来越多地应用于代谢综合征(MS)的研究领域,为解答MS相关问题、深入认识其核心组分构成及病理生理基础提供了一种有效方法。

    MS是否存在？　　关于这一争议,EFA给出了令人信服的证据,支持MS各组分常常并存,而非随机出现。 　有研究表明,当以70或90百分位数为切点定义各MS危险因子时,MS患者大多同时存在≥2个组分,很少为单一组分。

    MS与高血压的相关性较弱? 　　EFA对了解MS的病理生理机制具有一定价值,以往相关研究的结果具有三个共同点:①均获得2~4个因子;②胰岛素抵抗(IR)或高胰岛素血症的指标加载于一个以上的因子;③血压作为独立因子出现。这些发现提示,IR很可能通过多种病生理途径在MS的发生发展中发挥作用,而高血压可能不完全是该综合征的特殊组分。

    最近的因子分析在模型中引入与MS生物学相关的13项变量。结果显示,与其他因子(如肥胖、血脂紊乱和IR等)相比,血压因子与MS的相关性较弱。该结果与流行病学的发现一致,即高血压与IR间的相关性弱于高血压与血脂紊乱的相关性。在家庭心脏研究中,由NCEP-ATP Ⅲ定义的MS患者中高血压的比例(67%)低于肥胖(87%)、高甘油三酯(TG,82%)和低高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C,76%)。但病理生理学研究显示,包括高血压在内的MS组分受共同机制的影响。因此推测,在某些人群中引发高血压的独特机制可能发挥了更强的作用。

    MS由哪些危险因素组成? 　　EFA可引导人们提出假设,从而发现新的危险因子,并在不同人群中开展研究,尤其是当已存在的模型或理论与新数据不符时,能为构建新模型或更新理论提供有价值的数据。近期研究提示了一些新的危险因子,如纤溶酶原激活物抑制因子-1抗原和(或)C反应蛋白,这些因子也被用于进一步认识MS的潜在结构。两项基因连锁研究应用EFA识别出共同基因组,提示可能存在影响MS相关组分的基因。 　　为了给MS的诊断提供依据,有研究以两项MS定义(IDF和ATP-Ⅲ)为标准获得二因子模型。结果显示,因子1(与空腹血糖升高、高血压及腰围相关)识别MS的能力明显优于因子2(与HDL-C降低和TG升高相关),提示获得一个单因子结构模型对于修正MS的定义是必要的。修正后的定义纳入高尿酸血症,从而可获得单因子模型,其与相关条件的相关性并不亚于原来的分类标准。

  　近3年来,有关MS的CFA研究逐渐增多。有研究应用CFA评价MS的四因子模型、二阶模型和单因子模型。四因子模型引入的变量包括腰围或腰臀比、体质指数(BMI)、空腹胰岛素或胰岛素敏感度(IS)、空腹血糖(FBG)、TG、HDL-C和收缩压/舒张压,该模型在西方人群的分析中显示了较好的拟合优度。还有研究在不同人群中评估了由腰围、TG/HDL-C、稳态模型胰岛素抵抗指数(HOMA-IR)和平均动脉压(MAP)构成的MS单因子模型。结果显示,该模型较四因子模型拟合为优,为MS具有共同潜在的病理生理基础提供了理论证据。曾有研究用CFA方法来比较MS的潜在因子模型。一个模型为代谢和血压构成的二因子模型,另一个为IR、肥胖、血脂和血压因子构成的四因子模型。结果显示,四因子模型的拟合优于二因子模型,提示前者似乎是更合理的MS结构模型。在缺乏生物学证据的情况下,集中独立数据通过CFA来检验EFA的结果是可行的,但须包括同样的组分变量并经过同样的因子分析步骤。归根结底,因子结构必须与对该综合征生物学的认识一致。

    MS与其单独组分的疾病预测价值孰优孰劣? 　　随着对不同变量组合预测能力评价兴趣的增加,可以通过因子得分来比较MS或其独立组分的疾病预测能力,这是一种更直接的方法来说明是否该综合征具有较各个独立组分更强的预测疾病发生的能力,但目前尚无此类研究。在MS预测糖尿病及冠心病发生危险的研究领域引入因子分析法还有待实践。 　　因子分析在错综复杂的MS研究中已发挥了独特的作用。深刻理解、结合医学理论知识恰当运用这一统计学研究方法,将使因子分析法在MS等医学领域的应用前景更为广阔。