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their predictive values for HUA，providing a reference basis for early HUA screening and prevention. Methods Cluster sampling was
used to recruit physical examinees from the health management center of a grade A tertiary hospital from January to December 2020.
Anthropometric indices included in the analysis included WC，BMI，WHtR，ABSI，BRI，VAI and LAP. Binary Logistic regression
was used to assess the correlation of HUA with different obesity indices. Receiver operating characteristic（ROC）curve analysis was
performed to estimate the predictive values of these indices for HUA with suggested optimal cut-off points presented. Results Of the
32 344 physical examinees in total，13 546（41.84%）were found with HUA. Men had higher detection rate of HUA than women〔54.11%
（10 026/18 530）vs 25.43%（3 520/13 844）〕（P<0.001）. The values of all these obesity indices were higher in male HUA patients
than in female HUA patients，with statistically significant differences（P<0.001）. Binary Logistic regression showed that after correcting
for confounding variables，WC，BMI，WHtR，ABSI，BRI，VAI，and LAP were all statistically associated with HUA occurrence in
both men and women（P<0.001）. In men，the area under the ROC curve（AUC）of WC，BMI，WHtR，ABSI，BRI，VAI and
LAP in predicting HUA was 0.612，0.626，0.602，0.512，0.602，0.617 and 0.642，respectively，with corresponding optimal cut-
2
off points of 80.5 cm，24.3 kg/m ，0.48，0.072，3.8，1.4 and 26.7. In women，the AUC for WC，BMI，WHtR，ABSI，BRI，VAI
and LAP in predicting HUA was 0.637，0.636，0.637，0.555，0.638，0.583，and 0.660，respectively，with corresponding optimal
2
cut-off points of 72.5 cm，22.7 kg/m ，0.47，0.074，4.2，1.3 and 15.3. In both male and female physical examinees，the AUC of LAP
predicting HUA was higher than the other six obesity indicators（P<0.05），and the AUC of ABSI predicting HUA was lower than the
other six obesity indicators（P<0.05）. Conclusion These seven obesity indices were all significantly associated with the occurrence of
HUA in men and women. The predictive values of them for HUA were different，and LAP may be the best indicator for predicting the risk
of HUA in either men or women.
【Key words】 Hyperuricemia；Obesity index；Risk prediction；Predictive value

随着人们生活水平的提高和饮食结构的改变，高尿 本文要点：
酸血症（HUA）患病率逐年上升，HUA 已成为影响我 （1）广州地区成年体检人群高尿酸血症检出率
国国民健康的重大公共卫生问题。一项全国性调查表明， 为 41.84%。（2）高尿酸血症共病率较高，常与高血
我国成年人群 HUA 总体患病率为 13.0%，其中，男性 压、高脂血症、腹型肥胖共病。（3）男性高尿酸血
高达 18.5%，女性为 8.0% ［1］ 。HUA 除会诱发痛风外， 症检出率高于女性（54.11% 比 25.43%）。（4）腰围、
常伴随其他系统疾病，如肾脏疾病、其他代谢性疾病和 体质指数、腰高比、身体形态指数、身体圆度指数、
心脑血管疾病等，不但影响患者的生活质量，也给社会 内脏脂肪指数和脂质聚集指数均是影响高尿酸血症发
带来了沉重的疾病经济负担 ［2］ 。HUA 与肥胖密切相关， 生的因素。（5）无论对于男性和女性，脂质聚集指
减重是降低血清尿酸（UA）水平的有效非药物治疗方 数均是预测其高尿酸血症发生风险的最佳肥胖指标。
法 ［3］ 。传统的肥胖指数，如体质指数（BMI）、腰围（WC）
和腰高比（WHtR）已被证明在预测 HUA 发生中具有一 1 对象与方法
定价值 ［4］ 。近年来，一些新型人体测量指数，如内脏 1.1 研究对象 采用整群抽样法，选取 2020 年 1—12
脂肪指数（VAI）、脂质聚集指数（LAP）、身体形态 月于广东省某三级甲等医院健康管理中心接受健康体检
指数（ABSI）和身体圆度指数（BRI）等也作为评估肥 者为研究对象。纳入标准：年龄≥ 18 周岁，户籍不限。
胖的替代或补充指标被提出。目前，有关新型肥胖指标 排除标准：（1）体检者处于妊娠期或哺乳期；（2）患
的研究主要集中于以高血压为代表的心脑血管疾病 ［5-7］ 严重肝肾功能不全、自身免疫性疫病、恶性肿瘤的体检
和糖尿病 ［8］ 领域，对于新型肥胖指标与 HUA 之间的关 者；（3）体检者患严重精神疾病和/或存在认知功能障碍；
系及其对 HUA 预测价值的报道较少。与此同时，虽有 （4）体检报告不完整者。本研究最终纳入符合标准的
研究指出肥胖指标可预测 HUA 的风险，但何种肥胖指 体检者 32 374 例。
标更适合于我国人群的 HUA 发生风险预测、新型肥胖 1.2 研究方法
指标相较于传统肥胖指标在预测 HUA 的效能上是否更 1.2.1 资料收集 通过查阅健康管理中心的电子病历收
具优势仍存有争议 ［4］ 。因此，本研究旨在通过大样本 集体检者的一般人口学（性别、年龄）、既往史（糖尿病、
横断面调查，分析和比较 7 种肥胖指标（WC、BMI、 高血压、高脂血症、HUA）、体格检查（身高、体质量、
WHtR、ABSI、BRI、VAI 和 LAP）对 HUA 发生风险的 WC、血压）和实验室检查指标〔UA、空腹血糖（FBG）、
预测能力，以期筛选出更适合我国人群的、肥胖相关的 总胆固醇（TC）、三酰甘油（TG）、低密度脂蛋白胆
HUA 发生风险预测指标，为 HUA 的早期预防和筛查提 固醇（LDL-C）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）〕等
供参考与依据。 资料，并计算 BMI、WHtR、ABSI、BRI、VAI 和 LAP。