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目的:血清白蛋白(serum albumin,ALB)与代谢综合征(metabolic syndrome,MetS)之间的关联目前尚不明确。本研究基于一项健康体检队列研究所获得的八年数据,采用先进的纵向数据和生存数据的联合模型(Joint modeling of longitudinal and survival data,JMLS),为更准确地探索ALB的水平及动态变化与MetS发生之间的关系。方法:收集大连市某三甲医院体检中心自2010年1月起至2017年12月,在这八年期间体检2次及以上的体检者的信息,建立体检队列纵向数据库。根据2009年国际糖尿病联盟等机构的联合声明(Joint Interim Statement,JIS)诊断MetS。使用SPSS17.0软件来完成本次研究数据的基本统计描述与分析,使用R语言软件建立一般Cox模型和JMLS模型,利用两种模型分别分析ALB的基线水平及动态变化与MetS发生的关联。结果:1.共计8133名研究对象纳入分析,其中男性占研究人群的36.94%(3004人),女性占63.06%(5129人),基线年龄在20～60岁之间,本次研究人群中在随访终止时发生MetS者共计1472人,其中男性853人,发病率为28.40%;女性619人,发病率为12.07%。男性患者MetS组分中高血压(79.95%)和肥胖(78.78%)的异常率最高,女性患者MetS组分中低HDL-C血症(77.71%)和高血压(74.47%)的异常率最高。MetS组分组合情况:男性出现频率最高的组合为高血压+肥胖+高血糖(22.3%);女性出现频率最高的组合是高血压+肥胖+低HDL-C血症(13.6%)。2.Cox回归结果:校正了血压、血糖等其他基线指标的影响后,当男性的基线年龄增加一岁,发生MetS的危险性就会增加1.018倍(95%CI:1.010,1.026),但是男性基线ALB对MetS发病的影响没有统计学意义;女性的年龄和基线ALB对MetS发病的影响均无统计学意义。3.在男性人群的联合模型中,子模型线性混合效应模型(Linear Mixed Effects model,LME)部分:随访时间(time)每增加一年,男性的ALB水平平均减少0.080g/L,基线年龄(age)每增加一岁,ALB水平减少0.097g/L。在Cox模型部分:基线年龄每增加一岁,发生MetS的危险性增加1.034倍(95%CI:1.022,1.047);校正了基线的年龄、血压等其他指标的影响后,男性基线ALB(ALB0)对MetS发病的影响无统计学意义。在联合模型结果中显示,关联系数α有统计学意义(P<0.05),这表示ALB每增加一个单位,男性发生MetS的危险性就增加1.260倍(95%CI:1.177,1.569)。4.在女性人群的联合模型中,LME模型部分:随访时间(time)每增加一年,女性的ALB水平平均减少0.048g/L,基线年龄(age)每增加一岁,ALB水平减少0.076g/L。在Cox模型部分:基线年龄每增加一岁,发生MetS的危险性增加1.015倍(95%CI:1.004,1.027);校正了基线的年龄、血压等其他指标的影响后,女性基线ALB(ALB0)对MetS发病的影响有统计学意义(P<0.05),并且基线ALB高的人较基线ALB低的人不易发生MetS(RR=0.937,95%CI:0.882,0.951)。在联合模型结果中显示,关联系数α有统计学意义(P<0.05),这表示ALB纵向每增加一个单位,女性发生MetS的危险性就增加1.188倍(95%CI:1.028,1.372)。结论:即使ALB在正常范围内(35～55g/L),个体ALB的纵向增长也会增加MetS的发生风险,这提示保持ALB水平的稳定,将有助于预防MetS的发生。