慢性肾脏病矿物质和骨异常（CKD-MBD）是维持性血液透析（MHD）患者的常见严重并发症，显著增加死亡风险[1-3]。临床实践中，患者血钙、血磷、全段甲状旁腺激素（iPTH）常呈现复杂组合模式。因此，本研究旨在运用聚类分析，揭示MHD患者矿物质代谢的临床表型分布，以期为早期识别高危患者和制定更具针对性的综合管理方案提供参考。

研究对象　本研究为横断面研究，数据来源于北京市血液净化质量控制与改进中心登记系统。该系统覆盖北京市所有纳入质控网络、具备血液净化资质的医疗机构。提取了2024-01-01～2024-12-31在该系统中登记的所有MHD患者数据。纳入标准：①年龄≥18岁；②规律透析，透析时间≥6个月。排除标准：重要信息资料缺失。最终共有1362例患者符合条件并纳入本研究进行分析。

研究方法　所有数据均从北京市血液净化质量控制与改进中心登记系统导出，包括：①患者性别、年龄等；②MHD血管通路、透析龄、MBD相关药物、透析前血压等；③透析前实验室指标：血红蛋白（Hb）、血清铁蛋白（SF）、血清转铁蛋白饱和度（TSAT）、血清白蛋白（Alb）、血糖、血清肌酐、尿素、血清尿酸（SUA）、血钙、血磷、血钾、iPTH、超敏C反应蛋白（hs-CRP）、β₂微球蛋白（β₂-MG）等，以及透析充分性［单室尿素清除指数（spKt/V）、尿素下降率（URR）］指标。对于年度内具有多次化验结果的患者，本研究收集并计算其相关实验室指标的年度算术平均值，并将该平均值作为该患者的代表性指标纳入后续的聚类分析和统计分析。本研究经中日友好医院伦理委员会批准和监督（伦理批号：2025-KY-370）。

分组标准　本研究采用K-means聚类算法对患者进行表型分型，聚类变量为血磷、血钙及iPTH三项指标（标准化后）。基于肘部法则与轮廓系数综合评估，确定最优聚类数k=2，采用欧氏距离进行迭代聚类。迭代次数设置为20次，收敛标准为0.001。聚类完成后，分别计算两类患者的血磷、血钙、iPTH均值。参照《改善全球肾脏病预后组织指南》[5-6]推荐的MHD患者控制目标，即血磷≤1.78 mmol/L，iPTH≤600 pg/mL，血钙2.10～2.50 mmol/L：第1类患者血磷均值为2.21±0.52 mmol/L、iPTH均值为782.45±332.67 pg/mL，均显著高于目标上限，血钙均值2.31±0.18 mmol/L在目标范围内，定义为“MBD失控型”（n=356）。第2类患者血磷均值1.49±0.31 mmol/L、iPTH均值291.80±118.54 pg/mL，血钙均值2.29±0.16 mmol/L，均处于目标范围内，定义为“MBD相对控制型”（n=1 006）。

统计学方法　采用Excel 2019进行数据整理，采用SPSS 29.0统计学软件对数据进行统计分析。符合正态分布的计量资料以均数±标准差表示，两组间比较采用独立样本t检验；非正态分布的计量资料以中位数（四分位间距）表示，两组间比较采用Mann-Whitney U检验。计数资料以例（%）表示，组间比较采用χ²检验。P<0.05为差异有统计学意义。

本研究采用K-means聚类算法对患者进行矿物质代谢紊乱表型分型。K-means聚类分析是最常用的一种典型划分算法，根据相似性度量原则，按照某种相似性度量方法进行划分，对样本数据进行归类的一种无监督聚类分析方法[4]。聚类变量包括血磷、血钙及iPTH三项指标，所有变量在聚类前进行Z-score标准化处理以消除量纲影响。

为探究与不同表型相关的因素，以表型分组（MBD失控型=1，相对控制型=0）为因变量进行Logistic回归分析。自变量的筛选方法：首先，将单因素分析中P<0.05的变量纳入备选。然后，采用向前逐步回归法（似然比）进行多因素Logistic回归。双侧检验，以P<0.05为差异有统计学意义。

一般资料　356例（26.14%）患者属于MBD失控型，其特征为血磷与iPTH水平显著高于临床控制目标；1 006例（73.86%）患者属于MBD相对控制型，其指标均在目标范围内（图1、表1）。两组患者，年龄、性别、透析前舒张压、URR、spKt/V、SUA、总胆固醇等指标有统计学意义（P<0.05），但原发疾病、透析龄组间差异无统计学意义（表1）。

表1　MHD患者基线特征与实验室指标比较

MHD：维持性血液透析；MBD：慢性肾脏病矿物质和骨异常；spKt/V：单室尿素清除指数；URR：尿素下降率；iPTH：全段甲状旁腺激素

图1　MHD患者K-means聚类3D分布图

MHD：维持性血液透析；MBD：慢性肾脏病矿物质和骨异常；iPTH：全段甲状旁腺激素

不同矿物质代谢紊乱表型的MHD患者Logistic回归分析　以MHD患者不同矿物质代谢紊乱表型为因变量，以单因素分析中有统计学意义的项目为自变量，进行多因素Logistic回归分析。对自变量进行赋值，性别：女=0、男=1。Logistic回归分析结果显示，年龄、spKt/V与MBD失控型呈负相关；SUA、总胆固醇、血钾与MBD失控型呈正相关（均P<0.05）（表2）。

表2　MHD患者矿物质代谢紊乱不同表型的多因素Logistic回归分析

MHD：维持性血液透析；spKt/V：单室尿素清除指数

本研究通过聚类分析识别出MHD患者两种矿物质代谢表型，其中失控型占比超过1/4。该表型在血钙正常情况下仍存在显著高磷与高iPTH，这可能反映了当前临床实践中含钙磷结合剂、活性维生素D及低钙透析液的普遍使用虽控制了血钙，但未充分解决磷负荷与甲状旁腺亢进问题，提示需强化综合管理[7]。

影响MHD患者矿物质代谢紊乱表型的多因素机制分析　本研究发现，年龄越大、透析充分性（spKt/V）越高的MHD患者归属于MBD失控型的风险越低。这一结果提示，年轻患者可能是高磷高iPTH表型的高危人群。分析原因在于，年轻患者往往营养状态更好、蛋白质摄入量更高，这可能伴随磷负荷更高[8]；同时，其甲状旁腺对钙、磷及活性维生素D的反应性可能更为活跃[9-11]。此外，年轻患者的依从性差异、对高磷饮食的认知不足等因素亦可能参与其中[12]。

spKt/V作为评估透析充分性的核心指标，其保护性作用进一步验证了充分透析在清除磷、改善代谢紊乱中的关键地位。本研究结果证实，提高MHD患者的透析剂量，如延长透析时间或增加频率等方式可能有助于控制血磷和iPTH水平，尤其对高危患者具有积极意义，即spKt/V越高，患者发生MBD失控风险越低，这与既往研究结果一致[13]。透析充分性提高后，患者体内酸碱平衡和电解质紊乱得以改善，可能增强机体对活性维生素D及磷结合剂的反应性，减少药物抵抗现象。

本研究结果还发现，SUA、总胆固醇、血钾水平升高与MBD失控型独立正相关。SUA水平升高可能反映MHD患者总体代谢负荷较重，或残余肾功能较低，进而影响磷排泄；同时，SUA本身可能通过诱导氧化应激、激活肾素-血管紧张素系统，间接加重钙磷代谢紊乱[14-15]。MHD患者血脂异常与炎症状态、氧化应激密切相关，这些机制同样参与甲状旁腺功能亢进的病理过程，亦不能排除高胆固醇患者使用脂溶性维生素衍生物（如活性维生素D）的频率较低，从而间接导致iPTH控制不佳[16]。本研究结果进一步提示，高钾血症可能是识别高危CKD-MBD表型的重要临床标志物。分析其原因可能在于，MHD患者常需同时限制高磷、高钾食物的摄入，若饮食控制不佳，往往表现为血磷和血钾同步升高。因此，高钾血症可能间接反映了患者对饮食限制的依从性较差，或营养宣教不足，进而导致磷负荷增加、iPTH代偿性升高[17]。本研究中spKt/V是MBD失控型的保护因素，而高钾与失控型正相关。这一结果提示，MHD患者存在透析充分性不足时，钾和磷的清除均受限，血钾升高可视为透析剂量不足的另一标志。因此，高钾血症的出现也进一步提醒临床医生重新评估患者的透析处方，尤其是对于常规低通量透析或透析时长不足者，需考虑增加透析频率、延长单次透析时间或切换至血液透析滤过模式。

展望与局限性　本研究结果为临床实践提供了重要的启示。首先，表型划分有助于实现更加个体化的治疗策略。对于MBD失控型患者，需要采取更加积极的综合管理措施，包括饮食指导、药物调整和透析方案优化等。其次，识别出的独立影响因素为早期干预提供了具体目标，特别是对于具有多个危险因素的患者，应当加强监测和干预。

本研究的局限性：①采用K-means聚类将患者分为2类，虽符合本次数据集的分布特征，但可能未完全捕捉到全部临床亚型，例如单纯高磷血症或单纯高iPTH血症的患者。这些患者在聚类中被归入特征更相近的组别，且数量尚未形成独立集群，未来研究可采用更复杂的模型或扩大样本量，以探索更精细的表型划分。②横断面研究无法确定因果关系，未来必须依赖前瞻性队列研究观察其动态变化，并最终通过设计严谨的干预性临床试验来验证因果关系；部分潜在的混杂因素，如具体药物使用剂量、维生素D受体基因多态性、详细的饮食记录等未能纳入分析。

共 17 条 · 上下滑动查看全部