该研究针对血清尿酸（UA）水平与肌肉减少症之间的关系这一关键知识空白，特别是在中国人群中，此类关联尚未得到全面探讨。
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该研究针对血清尿酸（UA）水平与肌肉减少症之间的关系这一关键知识空白，特别是在中国人群中，此类关联尚未得到全面探讨。
既往研究关于血清尿酸（UA）水平与肌少症之间关系的发现尚不一致。然而，目前尚无研究全面探讨这一关系在中国更广泛人群中的表现。本研究旨在探讨45岁及以上中国成年人中血清尿酸水平与肌少症之间的关系，并重点关注与年龄相关的差异。本研究纳入了2015年中国健康与养老追踪调查（CHARLS）中的10,938名参与者。采用加权逻辑回归和加权线性回归模型评估肌少症（包括其各组分）与血清尿酸水平之间的关联。在按年龄组别对参与者进行分类后，通过亚组分析进一步深入考察了与年龄相关的变化。参与者根据尿酸水平被分为四个四分位组。经校正的分析结果显示，在65岁及以上的个体中，较高的血清尿酸水平仅在此人群中与肌少症呈负相关。加权线性回归分析结果表明，血清尿酸水平与握力（HGS）和骨骼肌指数（SMI）之间均存在具有统计学意义的正相关关系。此外，Q4组（≥5.70 mg/dL）在所有年龄组中均保持了这种正相关性。结果表明，在45岁及以上的中国人中，较高的UA水平与较高的SMI和HGS显著相关。升高的血尿酸水平可能对肌少症的发生具有潜在的保护作用，尤其是在65岁及以上的个体中。
肌少症是一种影响骨骼肌的退行性疾病，导致肌肉质量逐渐减少。该病与跌倒、功能衰退、虚弱和死亡等不良后果相关1,2,3，已成为一个重大的全球公共卫生问题。过去，肌少症常被视为一种老年疾病，但近期研究表明，由于长期不良的生活习惯和机体老化，部分中年人群的肌肉质量已显著下降，其肌少症发病率不容忽视4。全球肌少症的患病率因诊断标准和目标人群不同而存在显著差异，介于10%至27%之间5。既往研究显示，老年亚洲人群中肌少症的患病率在6.8%至25.7%之间波动6,7,8,9。中国肌少症的总体患病率约为16.4%-18%，且患病率随年龄增长呈上升趋势10。肌少症的发生不仅影响个体和家庭，还加重了社会医疗系统的负担。随着全球人口老龄化加剧，识别可干预的肌少症发生与进展危险因素，对于预防或延缓其发展至关重要。
肌少症是一种复杂的疾病，与多种危险因素相关，例如体力活动减少、热量摄入降低、慢性炎症、神经肌肉接头退化以及氧化应激11,12。作为肌少症的重要致病因素之一，减轻氧化应激所造成的损伤可能是预防肌少症的有效途径。尿酸（UA）是一种重要的内源性抗氧化剂，能够清除活性氧（ROS），从而缓解氧化应激的影响。然而，尽管尿酸具有显著的抗氧化特性，但也表现出矛盾的促氧化活性13,14，因此尿酸对肌少症的影响仍存在争议。现有研究表明，尿酸（UA）可能通过以下机制影响肌少症：一方面，尿酸的抗氧化特性可减少活性氧（ROS）对肌细胞的损伤，维持肌细胞的正常结构与功能，并促进肌肉蛋白质合成，从而对肌肉质量和力量产生积极影响15；另一方面，尿酸的促氧化活性可能诱发炎症反应，干扰细胞内信号通路，并抑制肌肉蛋白质合成，加速肌肉蛋白质降解，导致肌肉质量和力量下降16。既往研究提示，在中国人群中，尿酸水平与肌肉质量呈正相关17，而在日本和美国人群中，尿酸水平与肌肉力量呈正相关18,19。相反，也有研究指出，尿酸水平升高与肌肉质量减少及肌肉力量下降相关20,21。
关于血清尿酸与肌少症之间关联的现有研究存在若干局限性，包括样本量较小、数据质量较差以及尿酸检测精度不足。这些问题使得在不同人群中就尿酸水平与肌少症之间的关系得出可靠结论变得困难。此外，探讨血清尿酸与肌少症在不同年龄阶段差异的研究十分有限。本研究旨在利用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）的全国代表性数据进行横断面分析，以探讨45岁及以上中国成年人中尿酸与肌少症之间的相关性，并同时探索潜在的年龄相关差异。
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中国健康与养老追踪调查（CHARLS）已获得北京大学机构审查委员会（IRB）的批准，批准编号为 IRB00001052-11014 和 IRB00001052-11015。所有参与者在参加研究前均签署了知情同意书，符合伦理标准和《赫尔辛基宣言》的要求。这确保了所使用的 CHARLS 数据遵循伦理研究准则，包括保密性和知情参与的要求。
研究人群
本研究的数据来源于北京大学国家发展研究院于2015年开展的中国健康与养老追踪调查（CHARLS）。CHARLS始于2011年，是一项针对中国45岁及以上成年人的纵向研究。该调查通过使用标准化问卷进行结构化访谈，系统收集了与老龄化相关的社会经济因素及其影响的全面数据集。我们采用多阶段分层概率比例抽样方法，从17,708名参与者中收集数据。这些参与者居住在中国28个省份的150个区县、450个村庄中的10,257户家庭中22。数据包含个体加权变量，以确保调查样本具有全国代表性。有关CHARLS研究设计的其他信息已有前期记录6，更多关于CHARLS研究的内容可从其官方网站获取（https://charls.pku.edu.cn/）。
纳入标准如下：(a) 2015年时年龄为45岁或以上的参与者，(b) 有关于其肌少症状态的可用数据的参与者，以及 (c) 接受过尿酸（UA）血液检测的参与者。考虑到这些疾病对血清尿酸水平的影响，患有肾脏疾病、肿瘤和痛风的参与者被排除在外。最终，分析共纳入10,938名参与者。图1展示了排除过程的详细情况。本研究遵循加强流行病学中观察性研究报告规范（STROBE）报告指南进行。
肌肉减少症状态的评估
本研究采用2019年亚洲肌肉减少症工作组（Asian Working Group for Sarcopenia, AWGS）制定的诊断标准23。大量既往研究已充分证实AWGS诊断标准在中国中老年人群中的适用性和可靠性24,25。根据2019年AWGS标准，肌肉减少症的特征是肌肉量减少，同时伴有肌肉力量下降或身体功能受损。
肌肉力量
我们使用握力计26测量双侧手部的握力（HGS）。每位受试者以双侧手各测量两次，测量时将握力计保持在直角（90°）位置。分析时采用双侧手测量值的最大值的平均值，单位为千克（kg）。握力不足的判定标准为女性低于18 kg，男性低于28 kg23。
身体功能测试
在此测试中，要求受试者坐在椅子上，双臂交叉抱于胸前。随后，他们需尽可能快速地连续完成五次从坐位站起再坐下的动作。使用秒表记录完成全部五次重复动作所需的时间（单位为秒）。椅子应紧靠稳定表面放置，受试者仅能使用腿部完成动作，不得借助手臂力量27。若个体在12秒内无法完成五次坐-立测试，则被认为存在身体功能下降23。
骨骼肌质量指数（SMI）
本研究中，四肢骨骼肌质量（ASM）采用2019年亚洲肌少症工作组（AWGS）推荐的测量公式进行计算23。该公式已在本研究中经过严格验证，并在中国人群样本中表现出对ASM估算的高预测准确性28,29。具体公式如下：
ASM = 0.193 × 体重 + 0.107 × 身高 - 4.157 × 性别 - 0.037 × 年龄 - 2.631
使用身高计和数字体重秤分别测量参与者的身高和体重，精确至0.1 cm和0.1 kg。骨骼肌质量指数（SMI）通过将四肢骨骼肌质量（ASM）除以身高的平方（ASM/身高²）计算得出。因此，女性ASM/身高²值<5.4 kg/m2、男性<7.0 kg/m2提示肌肉质量偏低23。
尿酸
由中国疾病预防控制中心（中国疾控中心）的医学培训人员按照标准操作规程采集参与者的血液样本。血液样本采集后立即在 4 °C 下保存，并运送至当地疾控中心实验室或卫生中心进行处理。随后将样本分离为血浆和白膜层组分，血浆分装至 0.5 mL 冻存管中，在 -20 °C 冷冻后运往位于北京的中国疾控中心。样本到达后于 -80 °C 保存，直至在首都医科大学实验室进行分析30。尿酸（UA）水平采用 UA Plus 方法进行定量，结果以毫克/分升（mg/dL）表示22。
协变量
协变量包括社会人口学信息和健康相关特征31,32。社会人口学变量包括年龄和性别，而健康相关协变量包括体重指数（BMI）、吸烟和饮酒史、慢性疾病以及血液检测值。通过问卷收集参与者的健康状况数据，包括高血压、血脂异常和糖尿病等情况。血液检测结果涵盖多种生物标志物，即血红蛋白、肌酐、血尿素氮（BUN）、高密度脂蛋白（HDL）、低密度脂蛋白（LDL）、总胆固醇（TC）、甘油三酯（Tg）和C反应蛋白（CRP）。
统计分析
鉴于CHARLS复杂的抽样设计，所有分析均使用R软件（版本4.2.2）和EmpowerStats 2.0进行。根据血清尿酸浓度将参与者分为四分位数组，最低浓度组作为参照组（四分位数组Q1）。此外，还按年龄进行亚组分析。由于85岁及以上个体数量较少，故将其划分为四个年龄组： <55、55–64、65–75 和 ≥75。本研究中协变量的缺失值均低于5%，采用常见的填补方法（中位数填补或均值填补）进行填补。分析内容包括连续变量的均值、中位数、标准差、范围和四分位数，以及分类变量的频数表。对于非正态分布的连续变量，采用中位数和四分位距（IQR）进行描述。所有分析均使用生物标志物子样本权重，该权重包含对家庭和个体应答的调整，以生成代表中国人群的估计值。为此，使用 R 中的 survey 软件包，调用相关函数如 svymean()，svyvar()，以及 svyquantile() 计算均值、标准差、中位数和四分位数。为检验组间变量特征的差异，对连续变量采用t检验和调查加权Wilcoxon秩和检验，对分类变量的加权百分比采用Rao-Scott卡方检验，以全面描述总体人群特征。采用加权逻辑回归模型分析血清尿酸与肌少症之间的关联。使用加权多变量线性回归模型探讨血清尿酸与握力（HGS）、起立-行走计时测试（FTSST）以及骨骼肌质量指数（SMI）之间的关联。回归模型的构建通过survey软件包中的svyglm()函数实现。模型对多种协变量进行了调整，包括年龄、性别、吸烟史、饮酒史、血液参数（肌酐[Crea]、血尿素氮[BUN]、高密度脂蛋白[HDL]、低密度脂蛋白[LDL]、总胆固醇、甘油三酯、C反应蛋白[CRP]）以及慢性疾病（高血压、血脂异常、糖尿病或糖代谢异常）。双侧P < 0.05 被视为具有统计学意义的阈值。
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研究对象特征
本研究共纳入10,938名年龄在45至94岁之间的中国参与者，其中肌肉减少症的加权患病率为6.68%。根据血清尿酸（SUA）水平的四分位数，研究队列被分为四组：Q1：≤3.90 mg/dL，Q2：4.00–4.70 mg/dL，Q3：4.80–5.60 mg/dL，Q4：≥5.70 mg/dL。表1展示了按血清尿酸四分位数分层的加权基线特征。结果显示，随着SUA四分位数的升高，加权平均年龄和体重指数（BMI）呈逐步上升趋势（P < 0.001）。此外，尿酸水平的升高与男性比例增加及女性比例减少相关。血液学分析显示，随着SUA四分位数的升高，加权后的肌酐、尿素氮（BUN）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL）、总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）和C反应蛋白（CRP）水平均逐步升高（P < 0.001）。相反，加权高密度脂蛋白胆固醇（HDL）水平则随SUA升高而逐步下降（P < 0.001）。在SUA四分位数之间，尿酸水平的升高与吸烟者比例、高血压和血脂异常的加权患病率上升相关，而饮酒者比例则下降。人体测量指标显示，随着SUA四分位数的升高，...
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本研究利用具有全国代表性的数据进行横断面研究，旨在评估中老年人群中血清尿酸（UA）水平与依据亚洲肌少症工作组（AWGS）2019标准诊断的肌少症之间的关联。研究对象为年龄在45至94岁之间的中国成年人，其肌少症患病率为6.68%。在调整了混杂因素后发现，血清UA水平与肌少症呈负相关。血清UA水平的四分位分组与握力（HGS）及骨骼肌质量指数（SMI）之间存在显著正相关。这些结果提示，UA可能对肌肉质量和力量具有保护作用。结合既往研究结果18,33,34,35,36,37，本分析结果与一项在中国西部开展的研究一致，表明在50岁及以上人群中，UA水平升高与肌肉质量和握力均呈显著正相关33。此外，一项基于社...
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作者声明无利益冲突。
本研究基于中国健康与养老追踪调查（China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS）的基线数据。我们诚挚感谢辛勤工作的CHARLS团队所做出的贡献。
本研究由以下项目资助：中国博士后科学基金（资助号：2022TQ0398）、重庆医科大学附属第一医院基金（PYJJ2022-01）、重庆市重点学科及区域重点医学学科发展项目（0201 [2023] 160 202412）、国家自然科学基金（资助号：82401836）以及重庆医科大学附属第一医院研究生导师团队项目（CYYY-DSTDXM-202407）。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 中国健康与养老追踪调查（CHARLS） | 北京大学 | https://charls.pku.edu.cn/. | |
| EmpowerStats | https://www.empowerstats.net/en/ | 版本 2.0 | |
| R | https://www.r-project.org/ | 版本 4.2.2 |
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