一、对象

本项横断面研究是中国心脏代谢疾病及肿瘤队列研究（China Cardiometabolic Disease and Cancer Cohort Study，4C研究）的一部分，4C研究旨在评估中国40岁及以上人群中2型糖尿病和/或糖尿病前期与肿瘤发生风险的关系^［18］，自2011年5至12月在中国7个地区（辽宁、甘肃、广东、四川、上海、河南及湖北）招募47 808名受试者。本研究排除标准：男性，绝经前女性或绝经数据缺失的女性，非自然绝经，诊断糖尿病、高血压，既往有临床诊断的肾脏病史（包括肾癌、肾结石、肾病综合征、慢性肾炎及其他肾病）及接受降压治疗（包括血管紧张素转化酶抑制剂或血管紧张素受体阻滞剂）。根据排除标准，共纳入13 348名自然绝经的无糖尿病、高血压及肾脏病史的女性。为了减小组间基线特征差异带来的偏倚，进一步通过倾向性评分匹配年龄等因素，最终有11 055名符合条件的受试者纳入本研究分析（图1）。4C研究方案通过研究组长单位上海交通大学医学院附属瑞金医院临床研究伦理委员会批准［批文号：（2014）临伦审第（52）号］。在研究开始前，所有受试者均签署知情同意书。

图1 研究人群纳入流程图

二、方法

1.病史采集：通过标准化问卷获得人口学、生活方式、月经史（月经初潮和绝经年龄、绝经方式、口服避孕药使用）及既往史（糖尿病、高血压、CVD、肾脏病史）等信息。

根据每日吸烟量，吸烟者被分为经常吸烟者（每天至少吸1支烟）和偶尔吸烟者（每天少于1支烟或每周少于7支烟）。根据饮酒频率，经常饮酒者定义为每周至少饮酒1次，持续时间超过6个月；偶尔饮酒者每周饮酒不超过1次。

2.体格检查：包括身高、体重、静息状态血压及心率，均由统一培训的护理人员完成。身高精确到0.1 cm，体重测量精确到0.1 kg。体重指数（BMI）=体重/身高²（kg/m²）。血压测量前要求患者坐位休息至少5 min以上，间隔1 min测3次后，计算平均收缩压及平均舒张压。

3.血清学检测：在清晨空腹状态下（空腹8~12 h）抽静脉血样。否认糖尿病史的受试者，进行口服葡萄糖耐量试验（空腹抽静脉血后，将75 g无水葡萄糖粉溶于约300 ml水中，于5 min内饮用完毕，自喝下第1口糖水开始计时，2 h后再次抽血）。用酶法测定空腹血糖（FPG）、负荷后2 h血糖、糖化血红蛋白（HbA_1c）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）和血清肌酐；用光化学发光法检测空腹胰岛素水平。

4.UACR测定：采集当日晨起第1次中段尿液样本，测量尿中白蛋白和肌酐的浓度比值获得，UACR=尿白蛋白/尿肌酐（mg/g）。采用改善全球肾脏病预后组织（KIDGO）提出的估算的肾小球滤过率（eGFR）^［19］：血肌酐≤62 μmol/L的亚洲女性中：eGFR=144×［血清肌酐（mg/dl）/0.7］^-0.329×（0.993）^年龄；血肌酐>62 μmol/L的亚洲女性中：eGFR=144×［血清肌酐（mg/dl）/0.7］^-1.209×（0.993）^年龄。

5.RLD和尿白蛋白增加的定义：绝经后被定义为缺乏自发月经期12个月（即闭经1年）^［20］。月经初潮的年龄和最后一次月经期时间差用于计算RLD，RLD（年）=最后一次月经时间（年）-月经初潮时间（年）。根据既往东亚人群RLD研究^［11］，将RLD分为4组（18~31年组，32~34年组，35~36年组，37~50年组）。

以UACR≥30 mg/g作为主要观察指标，eGFR<90 ml·min^-1·1.73 m^-2作为次要观察指标^［21］。按UACR分为正常尿白蛋白（UACR<30 mg/g）和尿白蛋白增加（UACR≥30 mg/g）。按eGFR分为eGFR正常（eGFR≥90 ml·min^-1·1.73 m^-2）和eGFR轻度降低（eGFR<90 ml·min^-1·1.73 m^-2）。

三、统计学处理

采用SPSS 25.0、Empower（R）3.0（http：//www.Empowerstats.com）、R软件（http：//www.Rproject.org）进行统计学分析。使用1∶6比例匹配（卡尺宽度=0.05）进行倾向性评分以控制UACR两组间基线偏倚，匹配因素包括年龄和BMI。正态分布的连续变量表述为，偏态分布的连续变量表述为M（Q₁，Q₃）。正态分布的连续变量比较采用方差分析。非正态分布的连续变量，使用Kruskal-Wallis检验。分类变量以百分比（%）表示，组间比较使用χ²检验。

建立未经校正和多变量校正的模型进行logistic回归分析，研究RLD分别作为分类变量及连续变量与UACR≥30 mg/g发生风险之间的相关性，以RLD最短组（18~31年组）为参考组，或RLD每增加1年出现UACR≥30 mg/g的风险计算比值比（OR）及其95%可信区间（CI）。纳入校正的混杂因素包括传统尿白蛋白升高相关危险因素及当混杂因素添加到模型中使得OR改变≥10%者。

进行分层及交互作用分析以验证RLD与尿蛋白增加风险关联的稳定性，分层因素包括年龄（<60岁和≥60岁），BMI（体重过轻<18.5 kg/m²、正常体重18.5~23.9 kg/m²、超重24.0~27.9 kg/m²和肥胖≥28.0 kg/m²）^［22］，不同eGFR水平（eGFR<90 ml·min^-1·1.73 m^-2及eGFR≥90 ml·min^-1·1.73 m^-2）和是否有CVD病史。

采用系数乘积法进行中介效应分析，量化RLD在因UACR而导致的CVD发生间起到的中介效应值，以探索RLD在描述UACR与CVD关联性中起到的作用。P<0.05（双侧）被认为差异有统计学意义。

一、研究人群基本特征

纳入的11 055名自然绝经后女性，总体年龄为（59.4±7.3）岁，总体RLD为（34.34±4.06）年，RLD组间的基线特征如表1。RLD最长（37~50年）组的绝经年龄、BMI（P<0.001）、TC（P<0.001）、LDL-C（P<0.001）、HDL-C（P=0.014）、FPG（P=0.006）、HbA_1c（P=0.002）、空腹胰岛素（P=0.026）和绝经年龄（P<0.001）水平较高，而RLD最短（18~31年）组的年龄和初潮年龄偏大（P<0.001）、既往CVD发生率较高（P=0.025）且UACR水平较高（P<0.001）。此外，各组间TG、eGFR、血压水平、口服避孕药情况、吸烟和饮酒史差异无统计学意义。

二、RLD与UACR升高的相关性

表2显示，在未校正（回归模型1）和校正了多重混杂因素（回归模型2~4）的logistic回归模型中，相对RLD 18~31年的女性，RLD 37~50年的女性出现UACR≥30 mg/g的风险显著降低。尤其在充分校正混杂因素后，相对于RLD 18~31年的女性，RLD 35~36年的女性出现UACR≥30 mg/g的风险降低15%（OR=0.85，95%CI 0.75~0.97，P=0.017），RLD 37~50年的女性出现UACR≥30 mg/g的风险降低28%（OR=0.72，95%CI 0.64~0.82，P<0.001）。当RLD作为连续变量时，在充分校正混杂因素后，RLD每增加1年，UACR≥30 mg/g的风险降低2%（OR=0.98，95%CI 0.97~0.99，P<0.001）。此外，logistic回归模型分析显示RLD与eGFR未观察到两者间存在显著的独立关联性（表3）。

三、RLD与UACR≥30 mg/g关联性的分层分析

1.年龄、BMI、eGFR分层分析：表4显示，年龄<60岁和年龄≥60岁的受试者中（交互作用P=0.822），与RLD最短者（18~31年）相比，RLD最长者（37~50年）出现UACR≥30 mg/g的风险均降低26%［OR（95%CI）分别为0.74（0.61~0.90）、0.74（0.62~0.87）］，提示各年龄组间RLD与UACR之间关联性维持稳定。

BMI分层分析（交互作用P=0.651）显示，正常体重（BMI为18.5~23.9 kg/m²）受试者中，与RLD最短者相比，RLD较长者（35~36年）及RLD最长者（37~50年）出现UACR≥30 mg/g的风险分别降低20%和24%［OR（95%CI）分别为0.80（0.64~0.99）、0.76（0.62~0.93）］；超重（BMI为24.0~27.9 kg/m²）受试者中，RLD最长者出现UACR≥30 mg/g的风险降低34%［OR（95%CI）为0.66（0.54~0.80）］；但这一趋势在体重过低（BMI<18.5 kg/m²）和肥胖（BMI≥28.0 kg/m²）受试者中消失。

eGFR分层分析（交互作用P=0.880）显示，与最短RLD相比，eGFR降低和eGFR正常（≥90 ml·min^-1·1.73 m^-2）的受试者中，RLD最长者出现UACR≥30 mg/g的风险分别降低34%和25%［OR（95%CI）分别为0.66（0.53~0.83）、0.75（0.64~0.87）］。

2.CVD病史分层分析：由于在有CVD病史患者中存在尿微量白蛋白可能反映出与无CVD病史者不同疾病进展过程，因此通过分层分析可以更详细地评估CVD是否影响RLD与UACR的相关性。表4显示，无CVD病史的受试者中，与较短RLD者相比，RLD 35~36年和RLD 37~50年者出现UACR≥30 mg/g风险分别降低13%和28%［OR（95%CI）分别为0.87（0.76~0.99）、0.72（0.63~0.82）］；然而，有CVD病史患者中上述趋势并不显著。

中介效应分析显示（表5），在UACR升高对发生CVD的影响中，有3.0%的作用是通过RLD介导的［介导比例估算值为0.030（95%CI 0.003~0.062），P=0.048］。

本研究观察了无糖尿病、高血压及肾脏病史的自然绝经后女性中RLD和UACR之间的关联性，发现RLD最长（37~50年）的女性发生UACR≥30 mg/g的风险低于RLD最短（18~31年）的女性。在校正生活习惯、血压、血脂、FPG和HbA_1c后，这种相关性仍显著存在。此外，分层分析表明，在体重正常或超重、无CVD病史、eGFR降低的受试者中，更长的RLD与UACR≥30 mg/g风险降低的相关性更为显著。同时，中介效应提示RLD延长可以降低尿白蛋白可能性，从而延缓CVD的发展。

一项包括24个队列的637 315名无CVD病史者的荟萃分析发现，除了传统的危险因素外，通过监测UACR可以极大改善对CVD预后及心血管事件的识别^［23］。另一项纳入1 343名国内受试者的横断面研究发现，正常高限的蛋白尿水平可能是动脉硬化的早期预测指标^［24］。此外，一项纳入4 668例心力衰竭（以下简称心衰）患者的真实世界队列研究发现，该人群的UACR水平明显升高，且高水平UACR是心衰患者反复入院和病死率升高的重要预测因素^［25］。Matsushita等^［23］的研究表明，UACR在预测死亡率或心衰的能力优于其对于动脉粥样硬化的预测水平，这也从另一方面证实UACR可通过不同途径影响CVD的进展。促进尿白蛋白产生的因素包括肾血流灌注下降、静脉压升高、肾小球高滤过和肾小管间质缺氧等^{［26, 27］}。此外，氧化应激和慢性炎症会进一步加重内皮细胞和血管损伤，从而加速了心血管结构损伤及功能异常的恶性循环^［25］。

RLD作为内源性雌激素暴露指标，曾报道与绝经后女性老年期出现卒中的发生率或CVD的风险呈负相关^{［6，28, 29］}。尽管很多研究都认为内源性雌激素介导了心血管事件的发生和发展，但其机制尚不清晰。在本研究中，校正混杂因素后中介效应量化得到3.0%的UACR对CVD的影响是通过RLD介导的。既往临床前研究表明，雌激素保护和影响血管结构和功能是通过增加血管舒张和血管再生^{［30, 31］}、减少活性氧^［32］、抑制氧化应激^［33］和纤维化^［34］从而防止血管重塑^［35］和缓解心肌肥厚^［36］来实现的，这也部分解释RLD参与介导了UACR和CVD之间的关系，证明UACR对CVD事件的预测价值。因此，早期发现UACR的水平升高对降低CVD的风险具有重要意义。

此外本研究结果显示，在校正了血压、血脂和血糖等参数后，RLD和尿蛋白升高之间的相关性逐步减弱，这表明代谢异常增加了尿蛋白升高的风险。众所周知，血压、血糖异常是CVD发生发展的最重要危险因素之一^{［37, 38］}。因此，本部分研究纳入无糖尿病、高血压及既往肾脏病史的绝经后女性，旨在研究UACR独立于血压、血糖之外的对CVD的影响。此外，RLD作为女性特有的可识别因素，对其在预测UACR升高方面的评估可以帮助绝经后女性早期识别CVD风险。在本研究中，绝经后无糖尿病、高血压、肾脏病史及无CVD病史女性中RLD和UACR升高的显著关联性提示较长RLD可能是心血管的一个独立保护因素。韩国一项纳入1 973名健康绝经后女性的横断面研究预测更长的RLD与未来10年发生CVD风险较低相关^［28］。同时，根据本研究的分析，RLD与UACR相关性在有CVD病史的人群中的强度减弱，表明内源性雌激素对CVD的保护作用在已发生CVD的绝经后女性中减弱或消失。在一项随访期为4.1年的随机、盲法、安慰剂对照的针对CVD二级预防研究中，纳入的已诊断CVD的绝经后女性接受雌激素替代治疗并没有降低CVD事件的总体发生率^［39］。在诊断CVD后，随着病程进展，心血管功能障碍进一步恶化，在针对CVD的二级预防干预中，雌激素及其受体的心血管保护作用存在争议和限制^［40］。

在根据eGFR水平的分层分析中，绝经后女性如伴有eGFR降低（eGFR<90 ml·min^-1·1.73 m^-2）则随着RLD延长，UACR≥30 mg/g风险明显下降；而eGFR在正常范围的女性，RLD与UACR的相关性相对减弱。可能的原因是：（1）尽管eGFR对于RLD与UACR关联不存在交互影响（交互作用P=0.880），但早期肾功能减退证据进一步增加了UACR升高的风险；（2）且在eGFR正常范围内UACR异常人群较少，不足以得到有意义的统计结果；（3）最后，正常范围的eGFR提示良好的肾小球滤过能力及正常的血管功能，这也有助于延缓尿蛋白产生的病理生理进程。与此同时，本研究中RLD与eGFR之间无显著相关性，这与先前其他的研究结果一致，即尿微量蛋白在预测CVD等心血管事件上的效能优于eGFR^{［23，26, 27］}。因此，早期筛查UACR并结合监测早期eGFR轻度下降以发现轻微肾功能减退在预防心血管事件中十分重要。

此外，雌激素在绝经后的肥胖发生中也起着重要的作用。绝经后的女性较绝经前的女性更容易罹患肥胖和超重。外源性雌激素替代疗法可以降低绝经后女性的内脏脂肪量^{［41, 42］}。同时，肥胖本身对UACR和CVD的风险也有显著影响^［43］。本研究中观察到体重正常及超重的受试者中RLD与UACR增加呈显著负相关，但在BMI>28 kg/m²的肥胖者中未观察到上述关联，这表明在肥胖人群中，雌激素对肾脏及心血管保护作用可能被肥胖及其相关的危险因素所淹没^［44］。这也再次强调了绝经后超重特别是肥胖女性减重对心血管保护的重要性。

本研究是涵盖了全国范围内的40岁及以上人群的大样本调查，具有一定的普遍性和代表性，但也有一些缺陷。首先，基于本研究的横断面性质，无法论证RLD与UACR在我国健康的绝经后人群中的因果关系。为了尽量弥补这一缺陷，在本研究中，采用了中介效应分析，试图更好地量化解释分析中所涉及的变量的因果结构^［45］。此后还需要进一步的前瞻性随访研究来充分确定RLD和UACR以及eGFR之间的关联机制。其次，尽管在本研究中排除了已诊断的高血压、糖尿病、肾脏疾病和使用血管紧张素转化酶抑制剂或血管紧张素受体阻滞剂药物治疗者，但可以肯定的是还有其他混杂因素可能影响RLD与UACR的关联性，如运动、饮食及其他生育因素包括胎次、初产年龄、末次生育年龄等^{［46, 47］}。最后，根据晨尿样本获得尿白蛋白水平并不是临床上用于检测尿白蛋白定量方法的金标准，一般来说，多次采样或留取24 h尿样本采集获得的尿蛋白水平拥有更好的稳定性和可靠性，但本研究采用的单次采样的方法用于大规模流行病学调查足以用于验证指标间相关性^［48］。

综上所述，在我国健康的（无糖尿病、高血压及肾脏病史）绝经后女性中RLD与出现UACR≥30 mg/g风险呈负相关，即RLD时间较长的女性出现UACR增加的可能性更小，尤其是体重正常或超重、无CVD病史以及eGFR<90 ml·min^-1·1.73 m^-2的女性中相关性更为显著。中介效应分析量化得到3.0%的UACR对CVD的影响相应是通过RLD介导的。因而，RLD可作为一种有效的筛查工具来预测绝经后发生CVD事件的高危女性人群。此外，定期筛查尿蛋白作为便捷简易的指标用于识别CVD，其能力优于eGFR。最后，绝经后女性控制血糖、血压及减重有助于预防尿白蛋白增加。

参考文献（略）