-
摘要:
目的 探究幽门螺杆菌感染与代谢综合征(metabolic syndrome, MetS)的横断面关联，为早期预防提供参考依据。 方法 利用北京美兆健康体检中心2009―2020年年龄≥18岁人群的体检资料，其中幽门螺杆菌感染情况由13C-尿素呼气试验检测，代谢综合征及其4个组成部分(腹型肥胖、高血糖、血压升高和血脂异常)的诊断参照《中国成人血脂异常防治指南》的定义，采取横断面调查设计，应用多变量logistic回归分析模型探究幽门螺杆菌感染与MetS及其4个组成部分的关联。 结果 共纳入31 369名体检对象，年龄为(45.3±11.6)岁，其中男性占58.7%。幽门螺杆菌阳性检出率为35.7%，MetS患病率为25.6%，其中男性MetS患病率高于女性。在调整了社会人口学、生活方式、高血压和糖尿病家族史等潜在混杂因素后，幽门螺杆菌感染者患代谢综合征(OR=1.18, 95% CI: 1.11~1.25, P<0.001)及其4个组分的风险更高，其中腹型肥胖(OR=1.18, 95% CI: 1.11~1.24, P<0.001)、血脂异常(OR=1.14, 95% CI: 1.06~1.22, P<0.001)的关联强度较高，且女性中血脂异常的关联强度高于男性(P=0.003)。 结论 我国成人幽门螺杆菌感染与高MetS及其组成部分的患病风险有关。 Abstract:Objective To understand the cross-sectional association of Helicobacter pylori (H. pylori) infection with metabolic syndrome (MetS) and its four components among residents with health checkups in Beijing. Methods Participants aged 18 or older who attended health checkups at Beijing MJ Health Screening Center during 2009-2020 were included. The H. pylori infection status was identified by the 13C-urea breath test. The diagnoses of MetS and its four components (abdominal obesity, hyperglycemia, high blood pressure, and dyslipidemia) were defined according to the Joint Committee for Developing Chinese Guidelines on Prevention and Treatment of Dyslipidemia in Adults. Multivariate logistic regression was performed to estimate the OR and 95% CI. Results Among the 31 369 participants, 58.7% were men, and the mean age was (45.3±11.6) years. The H. pylori-positive rate was 35.7%, and the prevalence rate of MetS was 25.6%. The overall prevalence of MetS in males was higher than in females. After adjusting for potential confounders, participants infected with H. pylori had elevated risks of MetS (OR=1.18, 95% CI: 1.11-1.25, P<0.001) and its four components. The ORs for abdominal obesity (OR=1.18, 95% CI: 1.11-1.24, P<0.001) and dyslipidemia (OR=1.14, 95% CI: 1.06-1.22, P<0.001) were higher. The association for dyslipidemia was stronger among females than males (P=0.003). Conclusions H. pylori infection is remarkably correlated with increased risks of MetS and its components after adjusting for potential confounders. -
Key words:
- Helicobacter pylori /
- Metabolic syndrome /
- Cross-sectional study
-
幽门螺杆菌(Helicobacter pylori, H. pylori)作为重要的全球性公共卫生问题，尽管在世界范围内感染率呈逐步下降趋势，但2011―2022年感染率仍高达43.1%[1]。中国大陆居民总体H. pylori感染率约为44.2%[2]。代谢综合征(metabolic syndrome, MetS)是一组以腹型肥胖、糖代谢异常、脂代谢紊乱和血压升高等多种常见的代谢性疾病为主要特点的复杂临床症候群。近年来，全球范围内MetS的患病率逐渐上升。据估计，目前全世界10多亿人患有MetS(患病率约为25%)[3]，中国＞20岁人群MetS的患病率为31.1%[4]。MetS的发病机制较为复杂，目前广泛认为是遗传因素和环境因素共同作用的结果，其中慢性炎症刺激可能是驱动因素之一。有研究表明，丙型肝炎病毒和H. pylori等病原微生物可能促进MetS的发生[5]。尽管纳入22项相关研究的Meta分析显示H. pylori感染与MetS之间存在正向关联[6]，但大部分研究仍存在重要的混杂因素可能导致残余混杂偏倚，如生活方式(膳食)和社会经济地位(教育)等[7-8]。此外，很少有研究同时关注H. pylori感染与MetS各组成部分之间的关联，且在H. pylori感染率普遍较高的中国人群中研究较少。因此，本研究基于北京美兆健康体检中心(MJ Health Screening Center, MJHSC)数据，旨在探讨H. pylori感染与MetS及其各组成部分之间的横断面关联和性别差异，并进一步探讨社会人口学特征和生活方式因素的影响，以期为早期预防MetS提供参考依据。
1. 对象与方法
1.1 研究对象
体检对象数据来源于MJHSC2009―2020年的体检数据，收集的资料包括自填式健康调查问卷、体格检查和实验室检查信息。所有体检对象的体检数据经匿名化处理后用于科学研究，研究方案通过北京大学生物医学伦理委员会批准(伦理审批号：IRB0000105-219077)，所有体检对象均签署知情同意书。
本研究排除了年龄<18岁(n=602)、具有恶性肿瘤病史(n=833)及缺失≥4个协变量的体检对象(n=42 548)，并进一步剔除关键变量(包括H. pylori检测、腰围、血糖、血压、血脂等)缺失者(n=107 195)，最终共纳入31 369名体检对象。考虑到健康检查对生活方式的可能影响，对有多次体检数据的体检对象仅纳入首次体检数据进行分析。
1.2 研究方法
1.2.1 H. pylori感染检测
采用13C-尿素呼气试验检测H. pylori感染状态(分析仪：HCBT-01, HEADWAY)。体检对象禁食至少8 h后于空腹状态进行第1次呼气样本采集，并在服用75 mg 13C-尿素胶囊30 min后采集第2次呼气样本。体检对象2次呼气样本间13CO2差异超过4.0‰定义为H. pylori感染阳性。
1.2.2 MetS的定义
腰围、收缩压(systolic blood pressure, SBP)、舒张压(diastolic blood pressure, DBP)的测量按照体检标准程序进行[9]。血样中空腹血糖(fasting plasma glucose, FPG)、三酰甘油(triglyceride, TG)和高密度脂蛋白胆固醇(high-density lipoprotein cholesterol, HDL-C)的检测采用罗氏Cobas c701自动分析仪进行。MetS的诊断参照《中国成人血脂异常防治指南》的定义将有以下5类代谢紊乱中≥3种确诊为患MetS，(1)腹型肥胖：男性腰围≥90 cm，女性腰围≥85 cm；(2)高血糖：FPG≥6.1 mmol/L和(或)2 h血糖≥7.8 mmol/L和(或)诊断为糖尿病和(或)曾接受糖尿病治疗；(3)血压升高：SBP≥130 mmHg或DBP≥85 mmHg和(或)诊断为血压升高和(或)接受高血压治疗；(4)TG≥1.7 mmol/L；(5)HDL-C<1.04 mmol/L。符合标准(4)或(5)的体检对象定义为血脂异常。
1.2.3 相关指标收集及定义
社会人口学特征(年龄、性别、婚姻状况、教育程度和年收入)、生活方式(膳食、体力活动、吸烟和饮酒)及家族史(高血压、糖尿病)通过调查问卷收集。膳食根据过去1个月内对蔬菜、水果、肉类和油炸食品的摄入频率和摄入量计算。体力活动水平通过各类活动的频率、时间及强度的乘积和计算，其中轻度、中度、重度和剧烈体力活动的强度根据2011年《体力活动纲要》分别对应3.3、5.4、8.9和12.8代谢当量(metabolic equivalent, MET)[10]。对于变量缺失的体检对象，其中体力活动缺失者使用所在性别-年龄组别的均值填补，其余变量使用该体检对象的后次填写数据或众数填补。
1.3 统计学方法
采用R 4.0.2软件对数据进行整理和分析，连续型变量以x±s(正态分布)或M(P25，P75)(非正态分布)、分类变量以频数和频率描述。无序分类变量采用χ2检验，定量资料(年龄、体力活动)采用t检验，等级变量(年收入、膳食)采用Wilcoxon秩和检验比较不同H. pylori感染状态体检人群的特征差异。采用多变量logistic回归分析模型逐步调整有关变量，探究H. pylori感染与MetS患病之间的关系，其中粗模型不调整协变量；模型1调整年龄、性别；模型2在模型1的基础上调整教育、年收入和婚姻状态；模型3增加调整家族史(高血压、糖尿病)和生活方式(体力活动、吸烟、饮酒、膳食)。对于关联可能存在的性别差异，进一步分性别根据模型3进行多变量logistic回归分析模型，并使用似然比检验评价是否有交互作用。检验水准α=0.05。
为了检验关联结果的稳健性，通过以下方法进行敏感性分析：首先，由于部分体检对象因未进行H. pylori检测或MetS相关检查而被排除，使用逆概率加权方法探究是否因缺失数据引入选择偏倚。除此之外，进一步进行敏感性分析：(1)排除体力活动变量缺失者；(2)排除协变量缺失者；(3)排除＞80岁者；(4)排除服用肠胃药的体检对象；(5)在全模型的基础上进一步调整职业。
2. 结果
2.1 基本情况
共纳入31 369名体检对象，年龄为(45.3±11.6)岁，其中男性占58.7%。大多数体检对象为已婚状态(87.3%)，教育水平为大学及以上的比例为87.0%。体检对象中共有11 192名(35.7%)H. pylori检测结果为阳性，男性阳性率高于女性(男性：38.0%，女性：32.4%，P<0.001)。与H. pylori检测阴性者相比，阳性体检对象年龄更大且已婚比例更高，而受教育程度和年收入较低(均P<0.001)。见表 1。
表 1 不同幽门螺杆菌感染状态的体检对象的基本特征Table 1. Characteristics of participants according to Helicobacter pylori infection status in MJHSC Database特征Characteristic 幽门螺杆菌感染状态 ① Helicobacter pylori infection status ① t/χ2/Z值value P值value 阴性Negative 阳性Positive 人数Number of participants 20 177 11 192 年龄/岁Age/years 45.0±11.7 45.9±11.4 6.9 <0.001 已婚Married 17 426(86.4) 9 972(89.1) 48.7 <0.001 大学及以上College and above 17 846(88.4) 9 452(84.5) 101.7 <0.001 年收入/元Annual income/yuan 5.5 <0.001 <100 000 6 992(34.7) 4 285(38.3) 100 000~199 999 6 116(30.3) 3 180(28.4) ≥200 000 7 069(35.0) 3 727(33.3) 吸烟Smoking 143.5 <0.001 从不Never 14 293(70.8) 7 222(64.5) 戒烟Former smoker 1 270(6.3) 753(6.7) 吸烟Current drinker 4 614(22.9) 3 217(28.7) 饮酒Drinking 141.0 <0.001 从不Never 14 240(70.6) 7 171(64.1) 戒酒Former drinker 634(3.1) 412(3.7) 饮酒Current drinker 5 303(26.3) 3 609(32.2) 膳食/(单位·周-1) Diet/(unit·week-1) 蔬菜Vegetable 2.0(2.0, 3.5) 2.0(2.0, 3.5) 3.2 0.001 水果Fruit 2.0(0.0, 2.0) 2.0(0.0, 2.0) 9.0 <0.001 肉类Meat 5.0(2.0, 7.0) 5.0(2.0, 7.0) -1.2 0.232 油炸食品Fried food 0.0(0.0, 2.0) 0.0(0.0, 2.0) -1.1 0.278 体力活动/[MET-(h·d-1)] Physical activity/[MET-(h·d-1)] 28.2±37.9 29.6±39.7 2.9 0.004 高血压家族史Family history of hypertension 7 927(39.3) 4 165(37.2) 13.1 <0.001 糖尿病家族史Family history of diabetes 5 016(24.9) 2 623(23.4) 7.9 0.005 注：①以人数(占比/%)、x±s、M(P25，P75)表示。
Note: ①Number of people (proportion/%) or x±s or M(P25，P75).体检对象中MetS患病率为25.6%，其中男性的患病率为35.5%，高于女性的11.4%。对于MetS的4个组分，男性患病率高于女性(均P<0.001)。见图 1。
图 1 男、女性代谢综合征及其4个组分的患病率Figure 1. Prevalence rate of metabolic syndrome and its four components by gender2.2 H. pylori感染与MetS患病风险的关联
H. pylori阳性组中MetS及其4个组分的患病率均高于阴性组(均P<0.001)。在调整性别和年龄后，H. pylori感染阳性组患MetS的OR值为1.22(95% CI: 1.15~1.29, P<0.001)。进一步调整其他社会人口学变量后，H. pylori感染仍与更高的MetS患病风险相关(OR=1.19, 95% CI: 1.13~1.26, P<0.001)。上述关联强度在额外调整家族史和生活方式后变化不大(模型3)(OR=1.18, 95% CI: 1.11~1.25, P<0.001)。MetS的4个组分中也存在类似的结果，其中H. pylori感染与腹型肥胖和血脂异常的相关性更强，OR值分别为1.18(95% CI: 1.11~1.24, P<0.001)和1.14(95% CI: 1.06~1.22, P<0.001)，见表 2。分性别结果显示，H. pylori感染与代谢综合征及4个组分在女性中均表现出更强的相关性，但似然比检验结果显示仅在血脂异常组分中男、女性关联结果的差异有统计学意义(P=0.003)，女性的关联强度(OR=1.40, 95% CI: 1.17~1.67, P<0.001)高于男性(OR=1.10, 95% CI: 1.02~1.18, P=0.017)。
表 2 幽门螺杆菌感染与代谢综合征及4个组分的横断面关联Table 2. Cross-sectional associations between Helicobacter pylori infection and metabolic syndrome, as well as its four components变量Variable 患病人数(患病率/%)Number of case(prevalence/%) 粗模型Crude model 模型1Model 1 模型2Model 2 模型3Model 3 幽门螺杆菌H. pylori (-) 幽门螺杆菌H. pylori (+) OR值value(95% CI) P值value OR值value(95% CI) P值value OR值value(95% CI) P值value OR值value(95% CI) P值value 代谢综合征Metabolic syndrome 4 769(23.64) 3 252(29.06) 1.32(1.26~1.39) <0.001 1.22(1.15~1.29) <0.001 1.19(1.13~1.26) <0.001 1.18(1.11~1.25) <0.001 腹型肥胖Abdominal obesity 6 451(31.97) 4 281(38.25) 1.32(1.26~1.38) <0.001 1.22(1.16~1.28) <0.001 1.19(1.13~1.25) <0.001 1.18(1.11~1.24) <0.001 高血糖Hyperglycemia 6 043(29.95) 3 786(33.83) 1.20(1.14~1.26) <0.001 1.10(1.04~1.16) <0.001 1.08(1.02~1.14) 0.006 1.07(1.01~1.13) 0.022 血压升高High blood pressure 6 214(30.80) 3 832(34.24) 1.17(1.11~1.23) <0.001 1.07(1.02~1.13) 0.008 1.06(1.00~1.12) 0.036 1.07(1.01~1.13) 0.019 血脂异常Dyslipidemia 2 466(12.22) 1 682(15.03) 1.27(1.19~1.36) <0.001 1.18(1.10~1.26) <0.001 1.15(1.08~1.24) <0.001 1.14(1.06~1.22) <0.001 敏感性分析结果显示，H. pylori感染与MetS的关联结果与主分析相近，二者关联较为稳健。其中，逆概率加权后入选者和排除者的协变量特征相近，标准化均值差(standardized mean difference, SMD)均<0.1(数据未展示)。
3. 讨论
本研究利用健康体检大数据发现H. pylori感染与MetS及其4个组分之间存在正向关联，其中腹型肥胖和血脂异常相关性更强。此外，研究发现女性关联强度高于男性，特别是在血脂异常组分中。
目前中国人群中关于H. pylori感染与MetS关联的研究较少。与既往在浙江和台湾省开展的研究结果一致，H. pylori感染将增加患MetS的风险[11-12]。另一项在日本开展的使用特异性免疫球蛋白G抗体检测的横断面研究同样发现H. pylori感染与MetS独立相关[13]。对于MetS的4个组分，本研究发现H. pylori与腹型肥胖和血脂异常的关联更为密切，而与高血糖和血压升高的关联性较弱，与既往研究结果相近[8, 14-15]。来自中国和韩国的研究表明，动脉高压、肥胖、高TG、高低密度脂蛋白胆固醇和低HDL-C与H. pylori感染密切相关[8, 14]。另一项在中国的研究显示未见H. pylori感染与糖尿病之间的有关联[15]。既往研究提示H. pylori的长期感染将导致胃部慢性炎症、提高炎症介质水平，从而影响糖代谢和脂质分布、增加肝脏胆固醇的产生[16]。
除此之外，由于机体代谢特征和生活方式等因素，既往研究结果提示MetS在患病率、危险因素和发病机制等方面可能存在性别差异，男性中MetS患病率高于女性，与本研究结果一致[17]。但目前关于H. pylori感染与MetS关联的性别差异研究较少且结论不一，有研究显示男性或女性的关联更强[11-12, 18]，而另一些研究则显示没有性别差异[7]。本研究结果显示H. pylori与MetS及其组分的关联在女性中更强。台湾省成年人的横断面研究结果同样显示，MetS与H. pylori感染之间的关联在女性中更强(OR=1.91, 95% CI: 1.03~3.53)，而在男性中关联无统计学意义(OR=1.38, 95% CI: 0.97~1.95)[18]。一项在瑞士肥胖人群中的研究也发现了类似的结果[19]。既往研究表明，MetS的风险因素模式因性别而异，生活方式(如饮酒)和社会经济地位(如教育程度)分别是男性和女性的主要影响因素[17, 20]。对此，未来的研究可进一步在更大范围人群中开展相关研究，探究H. pylori感染与MetS的性别差异，特别是血脂异常组分。
本研究基于大样本健康体检数据，使用了较为全面的协变量信息来控制各种潜在的混杂因素，但同时也存在一定的局限性。首先，体检对象来自单中心健康体检数据，整体社会经济地位较高，因此研究结果外推性可能受到一定限制。其次，由于健康体检数据的特殊性，部分具有缺失值的个体被排除，这一过程可能引入选择偏倚。但本研究使用逆概率加权法进行敏感性分析，研究结果显示关联较为稳健。第三，本研究仅为横断面设计，无法揭示H. pylori感染与MetS的因果关系。此外，本研究缺少H. pylori治疗的相关信息(如抗生素的使用)，尽管敏感性分析中排除了服用肠胃药的体检对象，但研究结果仍可能受到相关治疗的影响。
综上所述，鉴于在人群中H. pylori的高感染率和MetS的高患病率，未来应在更大范围内开展大规模的前瞻性研究，更加深入、细致地探究H. pylori感染与MetS的关联和性别差异(特别是脂质代谢异常)。
-
图 1 男、女性代谢综合征及其4个组分的患病率
Figure 1. Prevalence rate of metabolic syndrome and its four components by gender
表 1 不同幽门螺杆菌感染状态的体检对象的基本特征
Table 1. Characteristics of participants according to Helicobacter pylori infection status in MJHSC Database
特征Characteristic 幽门螺杆菌感染状态 ① Helicobacter pylori infection status ① t/χ2/Z值value P值value 阴性Negative 阳性Positive 人数Number of participants 20 177 11 192 年龄/岁Age/years 45.0±11.7 45.9±11.4 6.9 <0.001 已婚Married 17 426(86.4) 9 972(89.1) 48.7 <0.001 大学及以上College and above 17 846(88.4) 9 452(84.5) 101.7 <0.001 年收入/元Annual income/yuan 5.5 <0.001 <100 000 6 992(34.7) 4 285(38.3) 100 000~199 999 6 116(30.3) 3 180(28.4) ≥200 000 7 069(35.0) 3 727(33.3) 吸烟Smoking 143.5 <0.001 从不Never 14 293(70.8) 7 222(64.5) 戒烟Former smoker 1 270(6.3) 753(6.7) 吸烟Current drinker 4 614(22.9) 3 217(28.7) 饮酒Drinking 141.0 <0.001 从不Never 14 240(70.6) 7 171(64.1) 戒酒Former drinker 634(3.1) 412(3.7) 饮酒Current drinker 5 303(26.3) 3 609(32.2) 膳食/(单位·周-1) Diet/(unit·week-1) 蔬菜Vegetable 2.0(2.0, 3.5) 2.0(2.0, 3.5) 3.2 0.001 水果Fruit 2.0(0.0, 2.0) 2.0(0.0, 2.0) 9.0 <0.001 肉类Meat 5.0(2.0, 7.0) 5.0(2.0, 7.0) -1.2 0.232 油炸食品Fried food 0.0(0.0, 2.0) 0.0(0.0, 2.0) -1.1 0.278 体力活动/[MET-(h·d-1)] Physical activity/[MET-(h·d-1)] 28.2±37.9 29.6±39.7 2.9 0.004 高血压家族史Family history of hypertension 7 927(39.3) 4 165(37.2) 13.1 <0.001 糖尿病家族史Family history of diabetes 5 016(24.9) 2 623(23.4) 7.9 0.005 注：①以人数(占比/%)、x±s、M(P25，P75)表示。
Note: ①Number of people (proportion/%) or x±s or M(P25，P75).
下载: 导出CSV
表 2 幽门螺杆菌感染与代谢综合征及4个组分的横断面关联
Table 2. Cross-sectional associations between Helicobacter pylori infection and metabolic syndrome, as well as its four components
变量Variable 患病人数(患病率/%)Number of case(prevalence/%) 粗模型Crude model 模型1Model 1 模型2Model 2 模型3Model 3 幽门螺杆菌H. pylori (-) 幽门螺杆菌H. pylori (+) OR值value(95% CI) P值value OR值value(95% CI) P值value OR值value(95% CI) P值value OR值value(95% CI) P值value 代谢综合征Metabolic syndrome 4 769(23.64) 3 252(29.06) 1.32(1.26~1.39) <0.001 1.22(1.15~1.29) <0.001 1.19(1.13~1.26) <0.001 1.18(1.11~1.25) <0.001 腹型肥胖Abdominal obesity 6 451(31.97) 4 281(38.25) 1.32(1.26~1.38) <0.001 1.22(1.16~1.28) <0.001 1.19(1.13~1.25) <0.001 1.18(1.11~1.24) <0.001 高血糖Hyperglycemia 6 043(29.95) 3 786(33.83) 1.20(1.14~1.26) <0.001 1.10(1.04~1.16) <0.001 1.08(1.02~1.14) 0.006 1.07(1.01~1.13) 0.022 血压升高High blood pressure 6 214(30.80) 3 832(34.24) 1.17(1.11~1.23) <0.001 1.07(1.02~1.13) 0.008 1.06(1.00~1.12) 0.036 1.07(1.01~1.13) 0.019 血脂异常Dyslipidemia 2 466(12.22) 1 682(15.03) 1.27(1.19~1.36) <0.001 1.18(1.10~1.26) <0.001 1.15(1.08~1.24) <0.001 1.14(1.06~1.22) <0.001
下载: 导出CSV
-
[1] Li YH, Choi H, Leung K, et al. Global prevalence of Helicobacter pylori infection between 1980 and 2022: a systematic review and meta-analysis [J]. Lancet Gastroenterol Hepatol, 2023, 8(6): 553-564. DOI: 10.1016/S2468-1253(23)00070-5. [2] Ren S, Cai PP, Liu YQ, et al. Prevalence of Helicobacter pylori infection in China: A systematic review and meta-analysis [J]. J Gastroenterol Hepatol, 2022, 37(3): 464-470. DOI: 10.1111/jgh.15751. [3] Saklayen MG. The global epidemic of the metabolic syndrome [J]. Curr Hypertens Rep, 2018, 20(2): 12. DOI: 10.1007/s11906-018-0812-z. [4] Yao F, Bo YC, Zhao LY, et al. Prevalence and influencing factors of metabolic syndrome among adults in China from 2015 to 2017 [J]. Nutrients, 2021, 13(12): 4475. DOI: 10.3390/nu13124475. [5] Jaroszewicz J, Flisiak R. Metabolic syndrome and hepatitis C infection: brothers in arms [J]. Liver Int, 2013, 33(8): 1135-1137. DOI: 10.1111/liv.12234. [6] Azami M, Baradaran HR, Dehghanbanadaki H, et al. Association of Helicobacter pylori infection with the risk of metabolic syndrome and insulin resistance: an updated systematic review and meta-analysis [J]. Diabetol Metab Syndr, 2021, 13(1): 145. DOI: 10.1186/s13098-021-00765-x. [7] Rahman MM, Kibria MG, Sultana N, et al. Seroprevalence of Helicobacter pylori and its association with metabolic syndrome in a rural community of Bangladesh [J]. JGH Open, 2020, 5(1): 64-72. DOI: 10.1002/jgh3.12448. [8] Lim SH, Kim N, Kwon JW, et al. Positive association between Helicobacter pylori infection and metabolic syndrome in a Korean population: a multicenter nationwide study [J]. Dig Dis Sci, 2019, 64(8): 2219-2230. DOI: 10.1007/s10620-019-05544-3. [9] Yu H, Wen QR, Lv J, et al. Association between dietary patterns reflecting c-reactive protein and metabolic syndrome in the Chinese population [J]. Nutrients, 2022, 14(13): 2566. DOI: 10.3390/nu14132566. [10] Ainsworth BE, Haskell WL, Herrmann SD, et al. 2011 compendium of physical activities: a second update of codes and MET values [J]. Med Sci Sports Exerc, 2011, 43(8): 1575-1581. DOI: 10.1249/MSS.0b013e31821ece12. [11] Yu YY, Cai JT, Song ZY, et al. Association of Helicobacter pylori infection with metabolic syndrome in aged Chinese females [J]. Exp Ther Med, 2019, 17(6): 4403-4408. DOI: 10.3892/etm.2019.7509. [12] Chen YY, Fang WH, Wang CC, et al. Helicobacter pylori infection increases risk of incident metabolic syndrome and diabetes: a cohort study [J]. PLoS One, 2019, 14(2): e0208913. DOI: 10.1371/journal.pone.0208913. [13] Gunji T, Matsuhashi N, Sato H, et al. Helicobacter pylori infection is significantly associated with metabolic syndrome in the Japanese population [J]. Am J Gastroenterol, 2008, 103(12): 3005-3010. DOI: 10.1111/j.1572-0241.2008.02151.x. [14] Chen LW, Kuo SF, Chen CH, et al. A community-based study on the association between Helicobacter pylori infection and obesity [J]. Sci Rep, 2018, 8(1): 10746. DOI: 10.1038/s41598-018-28792-1. [15] Man S, Ma Y, Jin C, et al. Association between Helicobacter pylori infection and diabetes: a cross-sectional study in China [J]. J Diabetes Res, 2020, 2020: 7201379. DOI: 10.1155/2020/7201379. [16] Franceschi F, Gasbarrini A, Polyzos SA, et al. Extragastric diseases and Helicobacter pylori [J]. Helicobacter, 2015, 20(Suppl 1): 40-46. DOI: 10.1111/hel.12256. [17] Pucci G, Alcidi R, Tap L, et al. Sex- and gender-related prevalence, cardiovascular risk and therapeutic approach in metabolic syndrome: a review of the literature [J]. Pharmacol Res, 2017, 120: 34-42. DOI: 10.1016/j.phrs.2017.03.008. [18] Chen TP, Hung HF, Chen MK, et al. Helicobacter pylori infection is positively associated with metabolic syndrome in taiwanese adults: a cross-sectional study [J]. Helicobacter, 2015, 20(3): 184-191. DOI: 10.1111/hel.12190. [19] Doulberis M, Pierre NT, Manzini G, et al. Helicobacter pylori-related metabolic parameters and premalignant gastric mucosa histological lesions in Swiss bariatric patients [J]. Microorganisms, 2021, 9(7): 1361. DOI: 10.3390/microorganisms9071361. [20] Yi Y, An J. Sex differences in risk factors for metabolic syndrome in the Korean population [J]. Int J Environ Res Public Health, 2020, 17(24): 9513. DOI: 10.3390/ijerph17249513. 期刊类型引用(0)
其他类型引用(1)
-
下载:
点击查看大图
计量
- 文章访问数: 553
- HTML全文浏览量: 154
- PDF下载量: 62
- 被引次数: 1