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表 4 不同类别 OSO 患者临床特征比较
Table 4 Comparison of clinical characteristics of patients with osteosarcopenic obesity syndrome in different categories
年龄 女性 受教育程度〔n（%）〕 个人月收入〔n（%）〕 吸烟 饮酒 规律运动 高血压
类别 例数
〔M（QR），岁〕 〔n（%）〕 本科以下 本科及以上 <5 000 元 ≥ 5 000 元 〔n（%）〕 〔n（%）〕 〔n（%）〕 〔n（%）〕
第1类 23 74.0（15.0） 22（95.7） 19（82.6） 4（17.4） 19（82.6） 4（17.4） 3（13.0） 2（8.7） 6（26.1） 15（65.2）
第2类 59 68.0（12.0） 57（96.6） 34（57.6） 25（42.4） 46（78.0） 13（22.0） 5（8.5） 1（1.7） 15（25.4） 24（40.7）
第3类 25 71.0（12.0） 1（4.0） ab 11（44.0） 14（56.0） a 11（44.0） 14（56.0） ab 6（24.0） 3（12.0） 10（40.0） 12（48.0）
检验统计量值 4.640 c 58.921 d 8.222 d 11.031 d 3.418 d 4.155 d 1.932 d 3.996 d
P 值 0.098 <0.001 0.016 0.004 0.181 0.125 0.381 0.136

TC TG HDL-C LDL-C UA Cr FBG
糖尿病 冠心病 脑卒中
类别 （ ±s， 〔M（QR）， 〔M（QR）， （ ±s， 〔M（QR）， 〔M（QR）， 〔M（QR），
〔n（%）〕 〔n（%）〕 〔n（%）〕
mmol/L） mmol/L〕 mmol/L〕 mmol/L） mmol/L〕 mmol/L〕 mmol/L〕
第1类 5（21.7） 12（52.2） 14（60.9） 5.31±0.78 1.74（1.04） 1.26（0.54） 3.06±0.74 297.00（97.00） 63.00（19.00） 5.73（1.10）
第2类 4（6.8） 26（44.1） 33（47.1） 5.37±0.92 1.49（1.06） 1.40（0.41） 3.06±0.76 284.00（75.00） 64.00（16.00） 5.42（0.82）
第3类 2（8.0） 9（36.0） 15（60.0） 4.78±1.03 b 1.61（0.94） 1.19（0.35） 2.71±0.74 323.00（66.00） ab 76.00（22.00） ab 5.17（0.77）
检验统计量值 2.301 d 1.273 d 0.222 d 3.672 e 1.744 c 7.373 c 2.098 e 7.335 c 8.305 c 4.980 c
P 值 0.129 0.529 0.895 0.030 0.418 0.025 0.128 0.026 0.016 0.083
2
d
e
a
b
c
注： 表示与第 1 类患者比较，P<0.05 或 P<0.017； 表示与第 2 类患者比较，P<0.05 或 P<0.017； 表示 H 值， 表示 χ 值， 表示 F 值；
TC= 总胆固醇，TG= 三酰甘油，HDL-C= 高密度脂蛋白胆固醇，LDL-C= 低密度脂蛋白胆固醇，UA= 尿酸，Cr= 肌酐，FBG= 空腹血糖
BF% 作为肥胖诊断指标 ［16］ 。OSO 由 3 种相互影响、相 组织间和肌肉组织内，可导致肌肉组织收缩力下降、Ⅱ
互作用的疾病共同构成。现阶段 OSO 的诊断方法为： 型肌纤维面积变小，同时过量的脂肪组织还可使机体出
对每种疾病而言，从多样化的诊断标准中选取 1 种标准； 现胰岛素抵抗和慢性低度炎性反应，从而进一步促进肌
当个体同时符合 3 种疾病的诊断标准时，即可认为患者 肉组织萎缩、肌肉力量下降 ［21］ 。“肌肉 + 体脂因子”
存在 OSO。但此种诊断方法并未考虑各诊断变量间的相 是 OSO 诊断的重要维度这一发现，为 OSO 的全面、系
关性和 OSO 诊断中的结构特征。因子分析作为一种可 统诊断与治疗提供了新的理论依据。
用于探索原始变量间相关关系的多元统计学方法，已被 国内外关于 OSO 诊断方面的研究，多聚焦 OSO 患
广泛应用于医学、心理学和经济学等领域。在医学领域 者各诊断指标的水平，以及不同特征 OSO 患者各诊断
中，因子分析、聚类分析等多元统计学方法主要被应用 指标水平的差异性 ［22］ 。目前，OSO 临床研究尚处于初
于呼吸系统疾病、代谢综合征研究，以及中医证候的规 级阶段，OSO 分型的方法较为单一，主要按照 OSO 发
范化研究 ［17-20］ ，在疾病的影响因素分析与准确诊断中 生的原因将其分为两种类型——原发性和继发性 OSO，
发挥着重要作用。本研究将上述多元统计学方法应用于 其他分型方法未见报道。本研究未采用传统、基于某
OSO 领域，以初步探讨 OSO 诊断变量间的相关性和结 一要素的方法对 OSO 患者进行分类，而是在充分考虑
构特征；应用因子分析法对具有相关性的 OSO 诊断变 OSO 诊断变量间相互作用的基础上，以 3 个公因子的得
量进行降维处理，进而将其转化为相互独立的综合变量， 分作为综合变量，运用聚类分析法将 OSO 患者划分为 3
即因子变量，并在计算公因子得分的基础上，通过聚类 类，并通过进行类与类之间的比较，探讨 OSO 的结构
分析法，最终将 OSO 患者分成不同的类别。 特征和不同类别 OSO 患者在临床特征上的差异。结合
因子分析提取的 3 个公因子，分别从骨质疏松、肌 本研究结果，研究者可以更深入地了解 OSO 诊断变量
肉与体脂、肥胖 3 个方面对 OSO 诊断变量进行概括和 间的潜在联系；本研究为临床医务工作者更好地理解和
解释。本研究发现，BF% 与反映肌肉质量及力量的诊 诊治 OSO 提供了一个新的视角。
断变量被归为一组，可由一个公因子解释，说明 BF% 本研究结果显示，不同类别人群性别、受教育程度、
与反映肌肉质量及力量的诊断变量之间存在着较强的相 个人月收入分布，以及 TC、HDL-C、UA、Cr 水平比较，
关性，而两者与 BMI、腰围间的相关性较弱，这也提示 差异有统计学意义；组间两两比较结果显示，第 1、2
利用 BF%、BMI 进行肥胖诊断时得出的诊断结果可能 类 OSO 患者中女性占比（分别为 95.7%、96.6%）高于
不同，或 BF% 与 BMI 代表着肥胖的不同方面，故今后 第 3 类 OSO 患者（4.0%），但第 1、2 类 OSO 患者中
需要进一步比较分析 BF% 与 BMI 对（不同类型）肥胖 女性占比比较，差异无统计学意义；以女性群体为主的
的诊断价值。此外，BF% 与反映肌肉质量及力量的诊 第 1、2 类 OSO 患者 BMD L1~4 、BMD 髋部 、BMD 股骨颈 均低
断变量相关性较强，进一步验证了脂肪组织参与了肌肉 于以男性群体为主的第 3 类 OSO 患者。其原因可能是：
组织质量和力量下降的过程。脂肪组织异位沉积于肌肉 我国 50 岁以上人群骨质疏松症患病率女性为 20.7%，