男性腰臀比、胰岛素抵抗与阻塞性睡眠呼吸暂停的多因素关系：一项大规模队列研究揭示代谢与呼吸的复杂交互作用

《Nutrition & Metabolism》：Multifactorial relationships among the waist-to-hip ratio, insulin resistance, and obstructive sleep apnea in men: a large-scale cohort study

本研究针对阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）与代谢共病间的复杂关系，通过纳入5326名男性参与者，采用验证性因子分析（CFA）、调节与中介分析等严谨统计方法，揭示了胰岛素抵抗（IR）、腰臀比（WHR）与OSA之间存在显著的多因素交互作用。研究发现WHR不仅调节IR对呼吸暂停低通气指数（AHI）的影响，还中介了IR与OSA严重程度之间的关系，强调了代谢异常和中心性肥胖在OSA发病中的核心作用，为临床多维度干预提供了重要依据。

　　

阻塞性睡眠呼吸暂停（Obstructive Sleep Apnea, OSA）是一种常见的睡眠障碍，其特征是睡眠期间上气道反复完全或部分塌陷，导致慢性间歇性低氧（Chronic Intermittent Hypoxemia, CIH）和睡眠碎片化。OSA不仅影响睡眠质量，更与多种代谢性疾病密切相关，尤其是胰岛素抵抗（Insulin Resistance, IR）和糖尿病。尽管肥胖被认为是OSA最重要的危险因素，但近年来越来越多的证据表明，内脏肥胖（常以腰臀比Waist-to-Hip Ratio, WHR衡量）比总体肥胖（如体重指数Body Mass Index, BMI）更能预测OSA的发生与发展。然而，IR、WHR和OSA三者之间究竟存在怎样的内在联系？是相互独立还是彼此交织？这一问题至今尚未得到系统阐释。

以往的研究多集中于两两关系分析，例如发现OSA患者中WHR与IR呈正相关，或IR在肥胖OSA患者中更为普遍。但这些研究往往忽略了多个因素之间可能存在的交互效应与中介机制，也缺乏能够同时处理多个潜变量的统计模型。尤其是在男性群体中——OSA的患病率更高、临床表现更具典型性——这种复杂关系更需要在大样本基础上采用创新方法进行深入剖析。为此，李丽林、薛文俊等研究人员开展了一项大规模队列研究，旨在运用验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）、调节分析和中介分析等多种统计方法，揭示WHR、IR和OSA之间多因素、非线性的内在联系。该研究最终发表在《Nutrition & Metabolism》期刊2025年第22卷上。

为了开展本研究，研究人员依托“上海睡眠健康研究（Shanghai Sleep Health Study, SSHS）”队列，从2007至2016年间连续纳入6026名参与者，经过严格排除标准（包括年龄＜18岁、女性、既往OSA治疗史、重要系统性疾病史等），最终确定5326名男性作为分析样本。所有参与者均完成了人体测量学指标（身高、体重、颈围、腰围、臀围等）、血压测量以及生化指标检测（包括血糖、胰岛素、血脂四项等），并据此计算BMI、WHR和稳态模型评估的胰岛素抵抗指数（HOMA-IR，定义IR为HOMA-IR≥2.5）。此外，每人均接受了整夜多导睡眠图（Polysomnography, PSG）监测，获取了呼吸事件相关指标：呼吸暂停低通气指数（Apnea-Hypopnea Index, AHI）、氧减指数（Oxygen Desaturation Index, ODI）和微觉醒指数（Micro-Arousal Index, MAI）。主要统计方法包括：CFA用于构建潜变量（如OSA、IR、肥胖等）与观测指标间的因子模型；采用PROCESS宏程序进行调节和中介效应检验，其中控制了年龄、BMI、吸烟饮酒状况等混杂因素。

研究对象基线特征

如表1所示，按OSA严重程度将参与者分为四组：非OSA（AHI<5）、轻度（5≤AHI<15）、中度（15≤AHI<30）和重度（AHI≥30）。随着OSA严重程度增加，年龄、BMI、颈围、腰围、臀围、WHR、收缩压（SBP）、舒张压（DBP）、HOMA-IR以及血糖、胰岛素、总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）、低密度脂蛋白（LDL）水平均显著上升，而高密度脂蛋白（HDL）水平下降。重度OSA患者还具有更高的吸烟比例。这些结果初步提示OSA与肥胖、IR及血脂异常之间存在密切关联。

初步相关分析

Spearman或Pearson相关分析（表2）显示，AHI和ODI均与BMI（r=0.447, p<0.001；r=0.458, p<0.001）和WHR（r=0.375, p<0.001；r=0.369, p<0.001）显著相关。BMI和WHR均与HOMA-IR强烈相关（r=0.462, p<0.001；r=0.346, p<0.001）。HOMA-IR与AHI、ODI也显著相关（r=0.341, p<0.001；r=0.343, p<0.001）。MAI与BMI、WHR、HOMA-IR的相关性稍弱（r=0.223, p<0.001；r=0.206, p<0.001；r=0.198, p<0.001）。这些结果为后续分析奠定了基础。

验证性因子分析（CFA）

CFA模型（图1）拟合良好（CMIN=197.020, df=34, p<0.001, NC=5.795, CFI=0.993, RMSEA=0.030）。IR与肥胖潜变量之间因子载荷为0.73（p<0.001），表明两者高度相关。OSA潜变量与肥胖、IR的因子载荷分别为0.57和0.46（均p<0.001）。肥胖潜变量与BMI、WHR的载荷分别为0.82和0.67（均p<0.001）。OSA潜变量主要由AHI（载荷=0.95）和ODI（载荷=0.96）反映，MAI的载荷为0.57。该模型直观揭示了IR、肥胖与OSA间的强关联，且WHR是肥胖的重要指标。

调节效应分析

以AHI为因变量、WHR为调节变量的分析显示（表3），WHR与HOMA-IR的交互项对AHI的影响显著（系数=-2.451, p=0.023），且95%置信区间（CI）不包括0（LLCI=-4.558, ULCI=-0.344）。这一负向交互作用表明，随着WHR增高，IR对AHI的直接影响逐渐减弱；反之亦然。然而，当以ODI或MAI为因变量时，交互作用不显著（p=0.076；p=0.815）。这说明WHR在IR与AHI的关系中扮演调节角色，且这种调节具有指标特异性。

中介效应分析

进一步中介分析（表4；图2）表明，WHR介导了HOMA-IR对AHI、ODI和MAI的影响。具体而言，WHR分别解释了HOMA-IR与AHI、ODI、MAI之间关系的14.93%（95%CI: 0.014–0.090）、14.02%（95%CI: 0.013–0.088）和13.10%（95%CI: 0.006–0.049）。所有间接效应的95%CI均不包含0，证明中介效应显著。而当以HOMA-IR为中介变量时，其解释比例较小（AHI:1.74%；ODI:1.86%），且对MAI的间接效应不显著。这说明腹部肥胖（WHR）是IR影响OSA的重要中介途径，而非相反。

讨论与结论

本研究通过多种高级统计方法，首次系统揭示了WHR、IR与OSA之间存在的多因素、非单调的复杂关系。CFA模型证实了IR、肥胖与OSA之间的强关联，且WHR是肥胖的核心指标。调节分析表明WHR负向调节IR对AHI的影响，说明在WHR较低时，IR对OSA严重程度的直接效应更强；而中介分析则证明WHR部分介导了IR对OSA的作用，这意味着IR可能通过加剧中心性肥胖，进而影响上气道结构和呼吸功能，导致OSA恶化。这些结果提示，OSA的代谢并发症并非单向因果关系，而是相互影响、相互加剧的网络式交互作用。

从机制角度看，既往研究支持慢性间歇性低氧（CIH）可诱导内脏脂肪组织炎症极化，促进M1型巨噬细胞浸润和胰岛素抵抗；缺氧诱导因子（HIF-1、HIF-2）信号通路在肥胖相关炎症和IR中起关键作用。本研究为这些机制提供了临床流行病学支持，并突出WHR作为反映内脏肥胖的指标，在OSA代谢病理中处于核心位置。

本研究的主要优势在于大样本量、统一标准化的数据采集、以及创新性地应用CFA、调节和中介分析于OSA研究领域。然而，也存在若干局限：未考虑饮食和体力活动的影响；排除了患有心血管代谢疾病的人群，可能低估了实际关联；样本来自睡眠中心，结论推广至社区需谨慎。

综上所述，该项研究强调在男性OSA患者中，IR与腹部肥胖（WHR）交互影响OSA的严重程度，且WHR是IR作用于OSA的重要中介因子。这一发现具有重要临床意义：建议在OSA评估与管理中，不仅关注呼吸事件本身，还应纳入代谢指标（如HOMA-IR）和人体测量学指标（如WHR），并采取综合干预策略（如减肥、改善IR）以突破传统治疗的局限。未来研究可进一步探讨女性群体中的类似关系，以及生物学机制中的具体通路分子事件。