肩袖肌腱病与高脂血症的相关性研究

孙霞，姜媛，王孟飞，陈旭旭，康汇，刘西纺，陈楚，4

1.西安市红会医院中医康复科，陕西 西安710061；2.西安市红会医院检验科，陕西 西安 710061；3.西安市红会医院运动医学科肩肘病区，陕西 西安 710061；4.陕西省中医医院检验科，陕西 西安 710003

高脂血症是以血脂水平失衡为特征的全身代谢性疾病，潜在地对血管系统、内脏器官和包括软骨、肌腱在内的软组织造成损害。高脂血症对肌肉骨骼系统的影响备受关注[1]，在高脂血症环境中，脂质被认为可能在肌腱细胞的外基质内蓄积，从而影响肌腱的力学性能[2]。

肩袖肌腱病是引起肩部疼痛和功能紊乱最常见的原因，患病率为2.8%～15%[3]。近年来，多项研究探讨了高脂血症与肩袖疾病的关系，比如在动物实验中肩袖撕裂手术修复后，高水平的脂质会导致力学性能变差，并对肌腱-骨愈合产生不利影响，但高脂血症对肌肉和骨骼系统的影响，尤其是对肩关节的影响仍缺乏相关研究[4-7]。本文就高脂血症与不同类型肩袖肌腱病之间的相关性进行了探讨，现报道如下：

1 资料与方法

1.1 一般资料 采用回顾性研究，纳入2017 年11月至2019年12月期间在西安市红会医院肩肘科就诊的肩袖肌腱病患者，排除肩外伤史、未进行MRI 和血脂检测、未完成个人基本资料收集的患者，最终获得1 843例符合要求患者，行MRI检查和血脂检测，记录患者年龄、性别、身高、体质量、糖尿病史和体质量指数(BMI)。1 843例患者中男性758例，女性1 085例，平均年龄(54.8±15.3)岁，根据病因分为肌腱炎组990例、部分撕裂组696例和完全撕裂组157例，根据血脂水平分为高脂血症组401例和非高脂血症组1 442例。

1.2 肩袖肌腱病的诊断肩袖肌腱病的诊断 按照MRI 表现，根据Iannotti 分类将分为三类[8]：第一类为肌腱炎，肌腱信号强度均匀性增加，但无形态学改变，肩峰下和三角肌下滑囊完整。第二类为部分撕裂，表现为在T2加权脂肪抑制图像上肌腱内薄薄的一层液体信号，肌腱信号不完整[9]，肌腱连续性存在，肌腱变细或边缘不规则，肌腱的滑膜面或关节面破损。第三类为全层撕裂，在T1 和T2 加权像上表现为局灶性、边界清楚的信号强度增加区域，从滑囊穿过肌腱全层至关节面[8]，肌腱局部缺如或连续性中断；肱骨头直接与肩峰下表面解除；肌肉、肌腱结合处回缩；肩峰下或三角肌下滑囊积液。

1.3 脂肪浸润诊断 根据MRI 诊断，T1 加权斜矢状位图像上可评估冈上肌的脂肪变性，在同时出现肩胛冈脊部和喙突基底部的层面上评定。根据肌肉和脂肪的比例可分为4级[10]：1级为无明显脂肪或有一些脂肪条纹，2级为有明显脂肪浸润，但是肌肉的比例大于脂肪，3 级为肌肉和脂肪的比例相当，4 级为肌肉的比例小于脂肪。

1.4 高脂血症的诊断 采集患者空腹静脉血，3 000 r/min离心10 min，分离血清，使用罗氏C8000全自动生化分析仪(Cobas8000，Roche，巴塞尔，瑞士)测定，试剂为罗氏诊断产品配套试剂。高脂血脂的标准：总胆固醇(TC)＞5.72 mmol/L，高脂血症(TG)＞1.70 mmol/L，高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)＜0.90 mmol/L，三项中满足一项即可。

1.5 统计学方法 应用SPSS19.0 软件进行统计学分析。连续计量资料以均数±标准差(±s)表示，组间比较采用t检验，计数资料比较采用χ2检验。多组计量资料，满足正态性、独立性和方差齐性，用单因素方差分析，Logistic 回归分析年龄、性别、体质量指数、糖尿病和高脂血症与不同类别肩袖肌腱病之间的相关性，结果变量是有序多分类(脂肪浸润和肩袖损伤程度)采用有序多分类Logistic 回归分析。以P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 高脂血症与非高脂血症患者的临床资料比较 高脂血症患者与非高脂血症患者之间平均年龄、年龄分布以及性别比例的差异无统计学意义(P＞0.05)，但高脂血症患者的平均BMI为24.6±6.3，明显高于非高脂血症患者的23.6±4.9，差异有统计学意义(P＜0.05)。高脂血症患者人群中患有糖尿病的比例为27.7%，也明显高于非高脂血症患者人群的7.4%，差异有统计学意义(P＜0.05)。此外，高脂血症患者人群中冈上肌脂肪浸润3 级及以上所占的比例为12.5%，显著高于非高脂血症患者人群的7.2%，差异有统计学意义(P＜0.05)，见表1。

表1 高脂血症和非高脂血症患者的临床资料比较[±s，例(%)]

注：a为t检验，b为χ2检验。

2.2 不同类型肩袖肌腱病患者的临床资料比较 不同类型肩袖肌腱病患者的性别比例、BMI 及分布的差异均无统计学意义(P＞0.05)。肩袖完全撕裂患者的平均年龄明显高于肩袖肌腱炎患者和部分撕裂患者，差异具有统计学意义(P＜0.05)，且随着年龄增加，完全撕裂患者的比例增加。肩袖完全撕裂组中糖尿病患者和高脂血症患者的比例明显高于另外两组，差异具有统计学意义(P＜0.05)。肩袖完全撕裂患者冈上肌脂肪浸润的程度明显高于肩胛肌腱炎和部分撕裂患者，差异具有统计学意义(P＜0.05)，见表2。

2.3 完全撕裂肩袖肌腱病的相关因素 将年龄、BMI、糖尿病、高脂血症等作为变量，采用有序多分类Logistics 回归分析完全撕裂肩袖肌腱病的相关因素，结果显示年龄、糖尿病和高脂血症是完全撕裂肩袖肌腱病的风险因素(P＜0.05)，见表3。

2.4 不同等级冈上肌脂肪浸润的相关因素 将年龄、性别、BMI、糖尿病、高脂血症、肩袖肌腱病类型等作为变量，采用有序多分类Logistics回归分析不同等级冈上肌脂肪浸润的相关因素，结果显示仅肩袖肌腱病类型是冈上肌脂肪浸润的风险因素(P＜0.05)，见表4。

表2 不同类型肩袖肌腱病患者的临床资料比较[±s，例(%)]

表2 不同类型肩袖肌腱病患者的临床资料比较[±s，例(%)]

注：a为单因素方差检验，b为χ2检验。

表3 完全撕裂肩袖肌腱病的相关因素分析

表4 不同等级冈上肌脂肪浸润的相关因素分析

3 讨论

肩袖肌腱病患者日常活动受限，严重者甚至导致肩关节功能的丢失，其常见原因分为内源性、外源性和两者联合[11]，其中外源性因素主要为肩袖肌腱过度的机械使用或载荷之后继发的结果，而内源性因素主要认为是由肌腱自身衰老退化导致的。研究显示，老化肌腱中的细胞凋亡、胶原纤维变性、脂质蓄积[12]，肌腱极限应变、极限载荷、弹性和整体抗张强度的降低[13-14]。本文结果显示肩袖完全撕裂患者的平均年龄显著高于肩袖肌腱炎和部分撕裂患者，而且随着年龄的增加，完全撕裂患者的比例也增加，进一步证实年龄与肩袖肌腱病的相关性。

系统性疾病如糖尿病、高脂血症、心血管疾病等也被认为是肩袖肌腱病的相关风险因素[13,15-17]，但高血压和冠心病与肩袖损伤并无直接相关性，因此本研究仅将高血糖和高血脂作为研究因素。研究表明高血糖会影响肌腱胶原纤维的交联[18]、降低蛋白多糖的含量[19]。与非糖尿病患者相比，糖尿病患者发生肩袖疾病的风险高2.11 倍[5]，更容易表现出肩关节活动受限、肩部肌肉力量降低和肩关节功能受损[20]和肩袖退化[21]。本文结果表明糖尿病患者发生完全撕裂的风险是非糖尿病患者的1.33 倍，与之前结果相一致。因此，合并糖尿病的肩袖肌腱病患者还应通过改变生活方式及饮食严格控制血糖水平，降低肩关节的持重载荷。

高脂血症是一种以血液中血脂水平异常增高为特征的全身性代谢性疾病，对血管系统和内脏器官都有影响。高脂血症环境中，脂质可在肌腱细胞外的基质内聚集，从而影响肌腱的力学性能[4]。BEASON等[22]在小鼠模型中探讨了高脂血症对肌腱生物力学的影响，结果显示高脂血症可增加肌腱撕裂的风险。此外，高脂血症还可能对肩袖撕裂手术修复后的肌腱-骨愈合产生不利影响，CHUNG等[6]证明高脂血症对兔冈上肌脂肪浸润和肌腱-骨愈合存在有害影响，给予辛伐他汀降低高脂血症可以逆转这些有害影响。BEASON等[23]在大鼠肩袖修复模型中同样证实了高脂血症会对肌腱-骨愈合产生不利影响。临床研究中，DJERBI 等[24]表明血脂异常对肩袖撕裂的患病率有明显影响。LIN等[5]对498 678例人群随访观察了11年，其中有25 624 例高脂血症患者，结果显示高脂血症患者发生肩袖肌腱病的概率是非高脂血症患者的2 倍(95%置信区间1.92～2.08)。本文结果提示当其他因素不变的情况下，高脂血症患者发生完全撕裂的风险是非高脂血症患者的1.26倍。

高脂血症与肩袖损伤之间是否具有相关性，仍存争议。LONGO 等[25]研究发现肩袖损伤组和对照组患者血脂水平差异无统计学意义。APPLEGATE 等[26]认为高胆固醇血症在统计学上与盂肱关节疼痛相关，但与肩袖肌腱病无关。DAVIS等[27]评价了肩袖撕裂患者和正常患者的血清和滑膜脂质谱，发现肩袖撕裂患者和无撕裂患者之间血脂水平差异无统计学意义。YAMAMOTO等[28]探讨了症状性肩袖撕裂进展的危险因素，结果显示高胆固醇血症与撕裂进展无显著相关性。但是，上述研究样本量一般较小，并未对不同类型肩袖肌腱病患者进行分开比较。本研究显示，不同类型肩袖肌腱病患者人群中高脂血症患者的比例差异具有统计学意义，完全撕裂患者中高脂血症患者的比例显著更高。

综上所述，本文证实了高脂血症对不同类型肩袖肌腱病的影响，同时高脂血症患者人群出现3 级及以上冈上肌脂肪浸润的概率显著高于非高脂血症人群。但本文仍有不足之处。首先，纳入患者均为肩袖肌腱病患者，未能纳入正常肩关节人群作为对比，无法获得高脂血症对是否发生肩袖肌腱病的影响；其次，本文是为回顾性研究，对于高脂血症患者未来是否发生肩袖肌腱病未做探讨；第三，研究对象均为门诊患者，仅凭单次血脂结果进行诊断，存在高估高脂血症患者人群的可能。