目的 探讨武汉社区人群尿中23种金属浓度与平均血小板体积(mean platelet volume,MPV)的相关关系.方法 2011年4-5月采用分层整群随机抽样方法抽取了3 053名在武汉市汉阳和汉口地区生活不少于5年且年龄介于18～80岁之间的社区居民,在清晨空腹状态下采集了外周静脉血和尿样.采用电感耦合等离子体质谱仪测定尿中铝,钛,钒,铬,锰,铁,钴,镍,铜,锌,砷,硒,铷,锶,钼,镉,锡,锑,钡,钨,铊,铅和铀共23种金属离子,采用全自动生化分析仪测定血液中MPV.将MPV介于7.0～11.0 fl的调查对象定义为正常组,将MPV> 11.0 fl的定义为异常升高组.在排除了变量缺失与患有心血管疾病的调查对象后,对2 203名调查对象进行统计分析.应用广义线性回归模型分析尿金属与MPV的相关关系,将尿金属浓度分为四分位后,采用多变量Logistic回归模型评估不同分位调查对象MPV异常升高的风险.采用阳性错误发现率(FDR)控制由多重假设检验产生的假阳性率.结果 尿中砷(P50=2.431 μg/mmol肌酐)和钼(P50=4.035 μg/mmol肌酐)与MPV升高具有正相关关系[β(95%CI)值分别为0.119 (0.043～0.196)和0.119(0.042～0.195),经FDR校正的P值均为0.018;与尿金属浓度为第一分位的调查对象相比,第四分位的OR(95%CI)值分别为1.830(1.382～2.423)和1.496(1.125～1.989),经FDR校正的P值分别为<0.001和0.014],而尿中铝(P50=2.706 μg/mmol肌酐)和铊(P50=0.046 μg/mmol肌酐)与MPV升高具有负相关关系[β(95%CI)值分别为-0.115(-0.195～-0.034)和-0.307(-0.386～-0.228),经FDR校正的P值分别为0.029和<0.001;与尿金属浓度为第一分位的调查对象相比,第四分位的OR(95%CI)值分别为0.566(0.412～0.779)和0.302(0.219～0.416),经FDR校正的P值分别为0.008和<0.001].尿中铁(P50=6.716μ g/mmol肌酐),锑(P50=0.014 μg/mmol肌酐)和铀(P50=0.003 μg/mmol肌酐)与MPV异常升高存在正相关[与尿金属浓度为第一分位的调查对象相比,第四分位的OR(95%CI)值分别为1.866(1.395～2.496),1.507(1.111～2.043)和1.452(1.063～1.984),经FDR校正的P值分别为<0.001,0.022和0.012],而尿中钨(P50=0.010 μg/mmol肌酐)和铅(P50=0.265 μg/mmol肌酐)与MPV异常升高具有负相关关系[与尿金属浓度为第一分位的调查对象相比,第四分位的OR(95%CI)值分别为0.551(0.417～0.726)和0.534(0.394～0.725),经FDR校正的P值均<0.001].此外,多金属模型的输出结果还表明,MPV异常升高与尿中铬(P50=0.120 μg/mmol肌酐),硒(P50=0.646 μg/mmol肌酐)呈正相关关系,而与尿中镍(P50=0.193 μg/mmol肌酐)存在负相关关系[与尿金属浓度为第一分位的调查对象相比,第四分位的0R(95%CI)值分别为1.578(1.054～2.363),1.718(1.159～2.549)和0.535(0.373～0.767),P值分别为0.017,0.028和0.002].结论 武汉社区人群铝,铬,铁,镍,砷,硒,钼,锑,钨,铊,铅和铀暴露与MPV异常升高存在相关关系.
