因子分析法最初應用于體育、教育和心理研究等領域,其中探索性因子分析(EFA)致力于找出事物內在的本質結構,能夠將錯綜復雜的關系變量綜合為少數幾個核心因子;而驗證性因子分析(CFA)用來檢驗已知的特定結構是否按預期方式產生作用。近年,因子分析法越來越多地應用于代謝綜合征(MS)的研究領域,為解答MS相關問題、深入認識其核心組分構成及病理生理基礎提供了一種有效方法。

    MS是否存在？　　關于這一爭議,EFA給出了令人信服的證據,支持MS各組分常常并存,而非隨機出現。 　有研究表明,當以70或90百分位數為切點定義各MS危險因子時,MS患者大多同時存在≥2個組分,很少為單一組分。

    MS與高血壓的相關性較弱? 　　EFA對了解MS的病理生理機制具有一定價值,以往相關研究的結果具有三個共同點:①均獲得2~4個因子;②胰島素抵抗(IR)或高胰島素血癥的指標加載于一個以上的因子;③血壓作為獨立因子出現。這些發現提示,IR很可能通過多種病生理途徑在MS的發生發展中發揮作用,而高血壓可能不完全是該綜合征的特殊組分。

    最近的因子分析在模型中引入與MS生物學相關的13項變量。結果顯示,與其他因子(如肥胖、血脂紊亂和IR等)相比,血壓因子與MS的相關性較弱。該結果與流行病學的發現一致,即高血壓與IR間的相關性弱于高血壓與血脂紊亂的相關性。在家庭心臟研究中,由NCEP-ATP Ⅲ定義的MS患者中高血壓的比例(67%)低于肥胖(87%)、高甘油三酯(TG,82%)和低高密度脂蛋白膽固醇(HDL-C,76%)。但病理生理學研究顯示,包括高血壓在內的MS組分受共同機制的影響。因此推測,在某些人群中引發高血壓的獨特機制可能發揮了更強的作用。

    MS由哪些危險因素組成? 　　EFA可引導人們提出假設,從而發現新的危險因子,并在不同人群中開展研究,尤其是當已存在的模型或理論與新數據不符時,能為構建新模型或更新理論提供有價值的數據。近期研究提示了一些新的危險因子,如纖溶酶原激活物抑制因子-1抗原和(或)C反應蛋白,這些因子也被用于進一步認識MS的潛在結構。兩項基因連鎖研究應用EFA識別出共同基因組,提示可能存在影響MS相關組分的基因。 　　為了給MS的診斷提供依據,有研究以兩項MS定義(IDF和ATP-Ⅲ)為標準獲得二因子模型。結果顯示,因子1(與空腹血糖升高、高血壓及腰圍相關)識別MS的能力明顯優于因子2(與HDL-C降低和TG升高相關),提示獲得一個單因子結構模型對于修正MS的定義是必要的。修正后的定義納入高尿酸血癥,從而可獲得單因子模型,其與相關條件的相關性并不亞于原來的分類標準。

  　近3年來,有關MS的CFA研究逐漸增多。有研究應用CFA評價MS的四因子模型、二階模型和單因子模型。四因子模型引入的變量包括腰圍或腰臀比、體質指數(BMI)、空腹胰島素或胰島素敏感度(IS)、空腹血糖(FBG)、TG、HDL-C和收縮壓/舒張壓,該模型在西方人群的分析中顯示了較好的擬合優度。還有研究在不同人群中評估了由腰圍、TG/HDL-C、穩態模型胰島素抵抗指數(HOMA-IR)和平均動脈壓(MAP)構成的MS單因子模型。結果顯示,該模型較四因子模型擬合為優,為MS具有共同潛在的病理生理基礎提供了理論證據。曾有研究用CFA方法來比較MS的潛在因子模型。一個模型為代謝和血壓構成的二因子模型,另一個為IR、肥胖、血脂和血壓因子構成的四因子模型。結果顯示,四因子模型的擬合優于二因子模型,提示前者似乎是更合理的MS結構模型。在缺乏生物學證據的情況下,集中獨立數據通過CFA來檢驗EFA的結果是可行的,但須包括同樣的組分變量并經過同樣的因子分析步驟。歸根結底,因子結構必須與對該綜合征生物學的認識一致。

    MS與其單獨組分的疾病預測價值孰優孰劣? 　　隨著對不同變量組合預測能力評價興趣的增加,可以通過因子得分來比較MS或其獨立組分的疾病預測能力,這是一種更直接的方法來說明是否該綜合征具有較各個獨立組分更強的預測疾病發生的能力,但目前尚無此類研究。在MS預測糖尿病及冠心病發生危險的研究領域引入因子分析法還有待實踐。 　　因子分析在錯綜復雜的MS研究中已發揮了獨特的作用。深刻理解、結合醫學理論知識恰當運用這一統計學研究方法,將使因子分析法在MS等醫學領域的應用前景更為廣闊。