韓国で健康診断データが揃っている 6,926人（男性2,603人；女性4,323人）を約4年間追跡したところ，そのうち 548人(男性 235人；女性 313人)が糖尿病を発症しました．
男性のGGTと糖尿病発症率との関係は 下の通りで；
たしかに GGTが高い人は それだけ糖尿病を発症しやすいようにみえます．
他の因子の影響
しかし，このデータだけで，『GGT値がいくつ以上は糖尿病のリスクが上がる』とまでは断定できません．
なぜなら上の表で，GGTの一番低いグループ(Q1)と一番高いグループ(Q4)とで，もしもQ1グループの平均年齢が Q4グループより低かったら，Q1グループの糖尿病発症率が低いのはGGTが低いからではなくて，単に若い人が多かったからにすぎないからです．
さらに Q4のグループだけに たまたま肥満の人が多かったらどうでしょうか？
関係者多数
糖尿病の発症には，メカニズムが完全に解明されていないものまで含めれば 多くの因子が関与することが 疫学調査などで知られています．
今回知りたいのは，『GGT値の高低と 糖尿病との関係』なのですが，そのためには まず既知の要因の効果を予め除去しておかねばなりません．それが多変量解析の一つの手法＝ロジスティック回帰分析 (logistic regression analysis)です．それらの因子の影響を取り除いて，それでもなお GGTが高いほど 糖尿病発症率が高くなる傾向があるのであれば，それこそ正に『GGTによる糖尿病発症リスク』です．
Model 1：年齢の影響
手始めに Q1-Q4で年齢構成の相違の影響を排除するとこうなりました．年齢に対して糖尿病発症率が高くなるという傾向（回帰分析）を差し引いたものです．
縦軸は 糖尿病発症率そのものではなくて，発症しやすさのオッズ比です．Q2～Q4群の『糖尿病の発症しやすさ』を Q1=1.00とした相対比で表したものです．
この棒グラフで，青い棒はQ1に対して『有意差なし』です． つまりQ1とQ2には有意差はありません．なぜなら Q2の95%信頼限界(棒グラフの頭から上下に伸びるヒゲ)の下端が1.0の線(=緑の点線)より下にあるので，『Q2＝Q1であることを否定できない』からです．一方 Q3とQ4はQ1に対して『優位にオッズ比が高いので』(＝ヒゲの下端が1.0より上にある)赤い棒で示しています．
Model 2：肥満・高脂血症・飲酒・喫煙の影響
糖尿病発症との関連があるとされている因子は加齢だけではありません．
上のModel 1に加えて，更に [BMI,コレステロール,中性脂肪.飲酒,喫煙,運動量]の影響，つまり 一般に糖尿病と関連していると言われている因子についても，Q1～Q4について平等になるように調整をかけたものがこのグラフです．
Q3とQ4の背が少し低くなりましたが，依然として Q1に対して『有意に』発症オッズが高いことに変わりはありません．
Model 3：追跡開始時点でのインスリン分泌
Model3は，以上の因子調整に加えて，さらに この追跡研究を開始した時点でのCRP値，つまり炎症マーカー値の高低で調整したものです． 最初からCRPが高かった人は，体内で既に何等かの炎症があったので，それだけ糖尿病リスクを最初からかかえていたとみられるからです．
傾向はこれまでと同じで，Q2のみ 有意差なし，Q3,Q4が有意差ありです．ただ Q3，Q4の背の高さはだいぶ低くなり，オッズ比は2.0を切りました．
Model 4：追跡開始時点でのインスリン分泌
最後に，Model 1～ Model 3までの調整をかけたものに，更に 追跡開始時点での空腹時血糖値 及び HOMA-R値で調整をかけるとこうなりました． これは最初から 空腹時血糖値 及び HOMA-R値が高かった人は，そうでなかった人よりも『糖尿病に近い』位置にいたからです．
すると，Q2～Q4まで，すべて Q1に対して『有意差なし』となりました．Q3，Q4は多少 オッズが多少高い(それぞれ，1.57 と 1.58)ように見えますが，95%信頼限界(ヒゲ)の下端が1.0を下回っているので，『オッズ比が1.0より高いと断定できない』のです．
男性は GGTによる発症リスク上昇を見出せない
以上のことから，冒頭の表で Q1→Q4となるにつれ，糖尿病発症率が上がったのは GGTの影響ではなくて，それ以外の要因であること，そして それらの要因により結果としてGGT値も高くなっただけということがわかりました．つまり GGTは『原因』ではなく『結果』なのでした．
GGTについては こういう結果でしたが，では 他の肝機能検査値＝ALT，ASTについては どうなのか 次回以降でみていきます．
[9]に続く
Source: しらねのぞるばの暴言ブログ
コメント