血压相关疾病是世界范围内冠心病发病和死亡的主要原因，47%的冠心病事件可归因于血压升高^[1]。在参与血压调控的众多遗传、环境及临床因素中，饮食是个体水平最易纠正的血压决定因素之一。

人体内钠元素以膳食摄入为主要来源（> 90%），高钠膳食摄入与心血管疾病存在一定关联^[2]。无论有无高血压疾病基础，各年龄段人群通过膳食限钠均可获得降低血压或推迟高血压发作的益处，可由此降低心血管疾病风险^[3-4]。但我国饮食加工程序复杂，日常膳食钠摄入总量难以精确计算，如能以简便的实验室检测指标加以提示，可为心血管疾病一、二级预防工作中指导膳食限钠举措作出贡献。

作为正常生理功能所必需的重要无机元素，钠于机体内主要存在细胞外液中，在多种生理机制的调节下严格波动于狭窄范围内。绝大多数钠（> 85%）经肾脏排出，故尿钠可间接反映膳食钠摄入水平。本研究旨在通过社区中老年人群调研，评估以晨尿为样本的点尿钠水平及经其估算的24 h尿钠排泄水平（estimated 24 h urinary natriuresis，e24UNa）与心血管事件风险因素的关联，为膳食限钠降低心血管事件风险的预防手段提供实验室监测评价应用依据。

资料和方法

研究对象  于2014年在上海市宝山区卫生服务中心协助下，通过随机数表法从其辖区37个居委中抽取9个建立调查点，招录到来自友谊街道社区的常驻（> 6个月）居民志愿者，经采集有完整流调信息并按要求采血、留有晨尿样本者共4 035人，均为50周岁及以上中老年人。

调查指标和方法  研究采用统一的流行病学调查表，由经过培训的相应社区全科服务团队医务人员进行会谈询问与填写。调查信息包括年龄、性别、一般体检（身高、体重、腰围、臀围、血压）、生活习惯（吸烟、饮酒）、疾病史（糖尿病、心血管疾病、脑血管疾病）、详细用药史（噻嗪类利尿剂、血管紧张素转化酶抑制剂、血管紧张素受体阻滞剂），并计算体重指数（body mass index，BMI）。

采样及标本保存  采集受访者坐姿空腹（禁食12 h以上）静脉血，同步留取晨尿。血液标本于3 000 r/min（离心半径16 cm）离心10 min，获得血清。血清及尿液标本于-80 ℃保存，由复旦大学附属中山医院检验科进行相关生化、免疫、血常规、尿常规等项目的检测。为防止样本反复冻融及交叉污染相关误差，标本复融后当天完成免疫及生化指标检测。

标本检测  使用罗氏Cobas c702生化分析仪及配套试剂检测血清肌酐（serum creatinine，Scr）、空腹血糖（fasting blood glucose，FBG）、胆固醇（cholesterol，CHO）、三酰甘油（triglyceride，TG）、高密度脂蛋白胆固醇（high-density lipoprotein cholesterol，HDL）、低密度脂蛋白胆固醇（low-density lipoprotein cholesterol，LDL）、载脂蛋白A（apolipoprotein A，ApoA）、载脂蛋白B（ApoB）、脂蛋白[lipoprotein（a）, Lp（a）]、超敏C反应蛋白（hypersensitive C-reactive protein，hs-CRP）；使用罗氏Cobas e602免疫分析仪检测性激素结合球蛋白（sex hormone binding globulin，SHBG）；使用罗氏Modular P800生化分析仪及配套试剂检测尿液样本钠、肌酐。项目定标采用罗氏自配校准品，质控采用伯乐质控品及临床靶值，检测前保证质控结果可控（Westgard多规则：1_3s、2_2s）；失控时分析具体原因并进行相应处理，直到质控结果在控后再进行标本检测。

24 h尿钠排泄估算法  采用Kawasaki公式，以晨尿检测结果为点尿钠水平，采用点尿钠（mmol/L）、点尿肌酐（mg/dL）、预测24 h尿肌酐（mg/d）、体重（kg）、身高（cm）、年龄（y），计算e24UNa^[5]。计算公式如下：

$\text{e}24\text{UNa=23}\times \text{16}\text{.3}\times \sqrt{\text{点尿钠/点尿肌酐}\times \text{预测24 h尿肌酐}} $

$\text{预测 24 h 尿肌酐男=15}\text{.12}\times \text{体重+7}\text{.39}\times \text{身高-12}\text{.36}\times \text{年龄-79}\text{.9}。$

$\text{预测 24 h 尿肌酐女=8}\text{.58}\times \text{体重+5}\text{.09}\times \text{身高-4}\text{.72}\times \text{年龄-74}\text{.95}。$

Framingham风险积分  综合年龄、性别、血压、吸烟史（从不吸烟、已戒烟、吸烟）、糖尿病史、CHO、HDL计算10年Framingham风险积分^[6]。

统计学分析  本研究使用IBM SPSS Statistics 25进行统计分析。连续变量以x±s或95%CI表示，分类变量以比例(%)表示。正态性检验采用Kolmogorov-Smirnov检验。连续变量多组间比较采用方差分析，有序分组间比较采用线性趋势检验。两变量相关性采用Pearson相关性分析。分类变量采用χ²检验。P < 0.05为差异有统计学意义。

结果

研究人群基本资料  本研究共纳入男性1 553人（38.5%），女性2 482名（61.5%），平均年龄（71.3±6.8）岁，其中2 184人（54.1%）有心血管疾病史，3 668人（90.9%）无吸烟史。晨尿尿钠为（113.87±47.37）mmol/L，e24UNa为（9 879.45±2 286.13）mg/d，10年Framingham风险积分平均为27.66%±18.26%。有/无心血管疾病者的晨尿尿钠分别为（112.5±46.55）和（112.2±46.55）mmol/L，差异无统计学意义；e24UNa为（9 990.48±2 329.48）和（9 778.86±2 282.93）mg/d，差异有统计学意义（P=0.006），有心血管疾病者e24UNa较高。

促尿钠排泄药物及肾功能对尿钠排泄水平的影响  1 168人（28.95%）服用含有噻嗪类利尿剂（如珍菊降压片、利血平）、血管紧张素转换酶抑制剂及血管紧张素受体阻滞剂等促尿钠排泄药物。为明确促尿钠排泄药物是否影响尿钠排泄水平，以影响e24UNa的性别、年龄因素进行分层，就晨尿尿钠水平、e24UNa进行比较。仅70岁男性组e24Una差异有统计学意义[10 430.33±2 328.37）mg/d vs.（10 830.61±2 351.11）mg/d，P < 0.05]，其余未见统计学差异（表 1）。基于CKD-EPI公式估算队列人群计算肾小球滤过率（estimated glomerular filtration rate，eGFR）水平，提示e24UNa（P=0.218）与eGFR无相关性。

不同e24UNa水平下各心血管危险因素指标的比较  根据e24UNa排泄水平分为高（≥12 699 mg/d）、中（10 636~12 699 mg/d）、低（≤10 636 mg/d）3组，男性占比、年龄、腰围、臀围、BMI、吸烟率、CHO、HDL、LDL、ApoA、SHBG的组间差异均有统计学意义（P < 0.05，表 2）。

尿钠排泄水平与心血管疾病危险因素的相关性  将晨尿尿钠、e24UNa与年龄、BMI、收缩压、FBG、CHO、TG、HDL、LDL、ApoA、hs-CRP、SHBG、10年Framingham风险积分纳入Pearson相关模型。晨尿尿钠、e24UNa与上述临床指标的相关性均较弱（P < 0.05，-0.1 < Pearson ρ < 0.1）。

Framingham风险积分趋势检验  根据计算所得Framingham风险积分将受试者分为4组: < 10%为低危组, 10%~20%（含20%）为中危组, 20%~30%（含30%）为高危组, > 30%为极高危组。不同Framingham风险分层人群间，晨尿尿钠均值差异无统计学意义，而e24UNa差异有统计学意义，且随Framingham风险升高呈上升趋势（F=98.845，P < 0.001），低、中、高、极高危组e24UNa分别为（9 239.87±2 140.720）、（9 622.46± 2 193.57）、（9 878.15±2 217.14）和（10 322.30 ±2 365.33）mg/d（图 1）。

讨论

据2010年研究报告，全球平均钠摄入量约为3.95 g/d^[7]，高于WHO建议的成人钠摄入量少于每天2 g（对应食盐摄入为5 g）的标准^[8]。本研究中友谊社区老年人群平均e24UNa为9 879 mg/d，远高于全球平均钠摄入量水平。本研究基于Kawasaki公式获得的e24UNa，高于其他采用24 h尿钠检测方法的研究结论^[9]。由于采集24 h尿液成本高、费时费力、受试者依从性差，且需多次采集24 h尿液方能保证采集的完整性和准确性，故探索更为简便、易收集和存储的点尿估算方法更易为临床推广。虽然点尿法估算个体的尿钠排泄量反映钠摄入的有效性和准确性存在一定争议，但是目前普遍认为点尿法在反映人群钠摄入量时是一种较好的方法^[10]。点尿法多种多样，目前常见的点尿公式有Kawasaki公式、INTERSALT公式、Tanaka公式。通过对3种估算方法进行验证和对比^[11]，Kawasaki法被指出在不同食盐摄入量水平的人群中，e24UNa的一致性较好^[12]。前瞻性城乡流行病学研究（Prospective Urban Rural Epidemiology, PURE）中国课题协作组证实，Kawasaki法是目前估算e24UNa最有效且偏差最小的方法，可以在人群流行病学研究中应用^[13]。故本研究采用晨尿样本通过Kawasaki公式估算人群的e24UNa。

我们通过比较发现不同e24UNa排泄水平人群的性别比例、年龄、腰围、臀围、BMI、吸烟率、CHO、HDL-c、LDL-c、Apo-A、SHBG存在显著差异，从侧面证实e24UNa所反映的钠摄入指标是心血管疾病风险因素之一。研究证实高钠摄入对血压的影响为：每天减少2.3 g钠摄入，血压可下降3.8 mmHg^[14]。有研究指出钠摄入通过其他机制影响心血管疾病的发生率及死亡率^[15]。高钠摄入影响周围交感神经张力和肾素-血管紧张素-醛固酮系统（renin-angiotensin-aldosterone system，RAAS），导致血压升高。RAAS不仅具有外周效应，还参与血压的中枢调节和体液调节。钠的摄入会增加RAAS中枢内血管紧张素Ⅱ和醛固酮以及AT1受体、肾素和ACE的表达。

本研究也存在一定局限性。研究采用基于晨尿的点尿法估算e24UNa，由于未收集24 h尿液，因此未对Kawasaki公式进行进一步的验证。经国内外研究发现，不同风险积分对于心血管疾病的风险评估存在较大差异，因此我们考虑可以将钠摄入引入到风险积分模型之中，以此来提升风险积分模型对于心血管疾病风险评估的准确性。有待对队列进行相应终点事件的随访，并进行统计分析。

在目前心血管疾病发病率和死亡率升高的趋势下，缓解心血管疾病负担的首要任务是寻找一种较为简单、易于控制的改善心血管疾病预后的方法。本研究以尿钠排泄水平替代复杂的膳食钠摄入计算，分析其与心血管疾病预后危险因素及指标的关系。减少钠摄入量作为经济简便的改善方法，可在人群中大规模应用。本研究不仅弥补了国内空缺，同时也为心血管疾病的预后提供了新思路和数据支持。