银川市社区老年人尿中锌、钴和钼含量与糖尿病的关联性.pdf

环境卫生学杂志2023 年 7 月第 13 卷第 7 期Journal of Environmental Hygiene Jul.2023,Vol.13 No.7【科研论著】银川市社区老年人尿中锌、钴和钼含量与糖尿病的关联性王玉华1,2,3,王瑞1,2,何沛1,2,段思宇1,2,孙健1,21.宁夏医科大学公共卫生学院,银川 750004;2.宁夏环境因素与慢性病控制重点实验室;3.空军军医大学军事预防医学系军队防疫与流行病学教研室 特殊作业环境危害评估与防治教育部重点实验室基金项目:宁夏回族自治区自然科学基金(2022AAC05028)作者简介:王玉华,硕士研究生,主要从事慢性病流行病学研究;Email:yhwang18 通信作者:孙健,副教授,主要从事环境卫生学研究;Email:2019652 摘要:目的明确银川市社区老年人尿中锌、钴和钼的水平,探讨尿中锌、钴和钼的含量与糖尿病患病的关联。方法采用多级抽样方法选择研究对象,通过问卷调查收集研究对象一般人口学信息,通过健康体检对研究对象的血压、血脂、肝功能等指标进行测定,采用电感耦合等离子体质谱测定研究对象尿中锌、钴和钼的浓度,并用尿肌酐校正。根据是否患有糖尿病将研究对象分为病例组和对照组,资料分析使用 t 检验、非参数检验及卡方检验进行比较分析,参考尿锌、钴和钼的浓度按四分位数分组(Q1-Q4),采用 Logistic 回归和分层分析,探讨尿中锌、钴和钼含量与糖尿病患病之间的关联及其强度。结果本次共调查 1 998 名社区老年人,糖尿病患者 227 例(11.36%)。糖尿病组及对照组在年龄、性别、吸烟、饮酒等情况上的差异没有统计学意义,但糖尿病组高血压、高血脂及心脏疾病患者的比例均高于对照组,糖尿病组尿中锌、钴和钼的浓度均高于对照组(P0.05)。与 Q1组相比,尿中锌和钴位于 Q4组时糖尿病患病风险的 OR(95%CI)分别为 4.10(2.56,6.58)和 1.61(1.06,2.43),尿中钼位于 Q3组时糖尿病患病风险 OR(95%CI)为 1.53(1.02,2.30)。与 Q1组相比,男性尿中锌位于 Q2、Q3、Q4组时糖尿病患病风险的 OR(95%CI)分别为 2.67(1.04,6.86)、4.57(1.86,11.23)和 5.17(2.10,12.75);女性尿中锌位于 Q3、Q4组时糖尿病患病风险的 OR(95%CI)分别为 2.36(1.30,4.31)和 3.91(2.22,6.87),尿中钴位于 Q4组时糖尿病患病风险的 OR(95%CI)为 2.03(1.14,3.63)。结论社区老年人尿中锌、钴和钼的水平与糖尿病患病风险呈正相关关系,此种关联在女性人群中更加明显。关键词:金属;锌;钴;钼;糖尿病;老年人中图分类号:R122.7DOI:10.13421/ki.hjwsxzz.2023.07.001Association of the content of zinc,cobalt and molybdenum in urine with diabetes mellitus in community-dwelling elderly individuals in Yinchuan,China WANG Yu-hua1,2,3,WANG Rui1,2,HE Pei1,2,DUAN Si-yu1,2,Sun Jian 1,21.School of Public Health,Ningxia Medical University,Yinchuan,750004,China;2.Ningxia Key Laboratory of Environmental Factors and Chronic Disease Control;3.Department of Military Preventive Medicine,Air Force Medical University,Teaching and Research Section of Military Epidemic Prevention and Epidemiology/Key Laboratory of Hazard Assessment and Control in Special Operational Environment of the Ministry of EducationAbstract:ObjectiveTo investigate the content levels of zinc,cobalt,and molybdenum in urine of the elderly individuals at communities of Yinchuan,China,and to explore the association of the contents of zinc,cobalt,and molybdenum in urine with the prevalence of diabetes mellitus.MethodsMultilevel sampling method was applied to collect the subjects and a questionnaire survey was used to collect general demographic information,and physical examination was performed to measure the indicators including blood pressure,blood lipids,and liver function.Meanwhile,the mass concentration of zinc,cobalt and molybdenum in the urine were deter-mined by inductively coupled plasma mass spectrometry,with urinary creatinine correction.The subjects were divided into case group and control group according to the presence or absence of diabetes mellitus to perform a descriptive analysis of general demographic in-formation.The data were analyzed by t-test,the non-parametric test,and the chi-square test.The mass concentrations of Zn,Co,and Mo were grouped by quartile,and the Logistic regression analysis and the stratified analysis were used to investigate the association of the contents of zinc,cobalt,and molybdenum in urine with the prevalence of diabetes mellitus and the intensity of such association.ResultsA total of 1 998 community elderly individuals were investigated,among whom there were 227 patients with diabetes mellitus 974环境卫生学杂志2023 年 7 月第 13 卷第 7 期Journal of Environmental Hygiene Jul.2023,Vol.13 No.7(11.36%).There were no significant differences in age,sex,smoking and drinking between the two groups,but the proportion of pa-tients with hypertension,hyperlipidemia and heart disease in the diabetic group was higher than that in the control group,and the mass concentrations of cobalt,zinc and molybdenum in the urine of the diabetic group were higher than those of the control group,and the differences were statistically significant.Compared with the Q1 group,the Q4 group in terms of the mass concentrations of urinary zinc and cobalt had odds ratio(OR)and 95%confidential intervals(CI)of 4.10(2.56,6.58)and 1.61(1.06,2.43),respectively,for the risk of diabetes mellitus,and the Q3 group in terms of urinary molybdenum had OR of 1.53(1.02,2.30)for the risk of diabetes mellitus.For male individuals,compared with the Q1 group,Q2,Q3 and Q4 groups in terms of urinary zinc had OR(95%CI)of 2.67(1.04,6.86),4.57(1.86,11.23),and 5.17(2.10,12.75),respectively,for the risk of diabetes mellitus;as for female indi-viduals,Q3 and Q4 groups in terms of urinary zinc had OR(95%CI)of 2.36(1.30,4.31)and 3.91(2.22,6.87),respectively,for the risk of diabetes mellitus,and the Q4 group in terms of urinary molybdenum had an OR(95%CI)of 2.03(1.14,3.63)for the risk of diabetes mellitus.ConclusionThere is a positive correlation between urinary zinc,cobalt,and molybdenum mass concentrations and the risk of diabetes mellitus in the elderly at the community,and this correlation is more obvious in the female population.Key words:metal;zinc;cobalt;molybdenum;diabetes mellitus;elderly individual糖尿病是当前最常见的慢性非传染疾病之一,严重 危 害 居 民 的 健 康。中 国 糖 尿 病 患 者 已 达1.41 亿,占世界糖尿病患者总数的 1/41。糖尿病主要由遗传和环境因素共同决定,随着经济发展,环境污染与慢性病的关系引起人们的广泛关注。金属广泛存在于生活环境中,人们每天都不可避免地通过食物、饮用水和空气等途径摄入多种金属元素,体内的金属可通过引起表观遗传学改变、影响胰岛素分泌、导致体内酶表达障碍及影响其他微量元素水平等途径参与糖尿病的发生和发展2-4。锌、钴和钼均可参与糖尿病的发生和发展过程,但目前关于人群锌、钴和钼的暴露水平与糖尿病患病风险的研究结论不完全一致。Cao 等5研究表明,钴可通过减少血糖生成来降低糖尿病的患病风险,冯佳楠6的研究表明缺锌可能加剧炎症反应,促进糖尿病、肾病的进展,Menke 等7研究表明钼与胰岛素抵抗指数呈正相关关系,可能属于糖尿病患病的危险因素,这些研究多为职业人群的高暴露水平研究8,锌、钴和钼等的暴露水平与社区人群糖尿病的患病风险关联尚不明确。因此,本研究通过测定社区老年人尿中锌、钴和钼的含量,探讨其与糖尿病患病之间的关联,以期为糖尿病防治提供环境流行病学证据。1资料与方法1.1研究对象采用多级抽样方法在银川市兴庆区和永宁县各选取两个社区卫生服务中心,每个社区卫生服务中心选取 500 名社区体检居民,进行问卷调查及实验室检查,排除基本信息不足及患有严重疾病可能影响试验结果者,共计纳入研究对象 1 998 名。本研究已通过宁夏医科大学医学伦理委员会审核(伦理审核批准号:2021,N0098 号)研究对象均签署知情同意书。(1)纳入标准:年龄60 岁且在当地居住时间5 年;具备正常交流的基本能力;自愿参加此次科研项目,并签署知情同意书。(2)排除标准:缺少生物样本;一般人口学信息不全;有严重肢体残疾;已被诊断为神经系统疾病、原发性肾病、甲状腺疾病及癌症等。1.2人群调查和样品测定使用统一制定的调查表获取研究对象的一般人口学信息,采集研究对象晨尿 10 mL 保存于-20 冰箱。采用浓硝酸微波消解赶酸法处理尿液,从-20 冰箱拿出尿液样品并于常温下解冻,取上清液 0.5 mL 到聚四氟乙烯(PTFE)微波消解罐中,加入适量浓硝酸于微波消解仪中消解,冷却后打开聚四氟乙烯罐,用电热赶酸仪赶酸,随后用超纯水定容至 2.5 mL,用震荡仪混匀后检测。采用电感耦合等离子体质谱(inductively coupled plasma-mass spec-trometry,ICP-MS,美国 Agilent 公司,7800X 型)检测尿液中锌、钴和钼的浓度,按照说明书设置 ICP-MS仪器参数,设置仪器条件并且配制标准曲线,连续12 次测定空白试样,用 3 倍基线噪声的待测液浓度计算检出限及线性范围,检出限高于 80%的纳入分析,否则按检出限的 1/2 进行填补。采用全自动血生化仪(AU,480)检测尿液样本中肌酐的含量,并以此校正金属暴露水平。1.3糖尿病筛查标准根据中国 2 型糖尿病防治指南(2020 年版)的定义,符合以下任意一条者,即可判定为糖尿病:084环境卫生学杂志2023 年 7 月第 13 卷第 7 期Journal of Environmental Hygiene Jul.2023,Vol.13 No.7糖化血红蛋白6.5%和/或空腹血糖7 mmol/L(126 mg/dL)和/或 餐 后 血 糖 11.1 mmol/L(200 mg/dL),或已诊断为糖尿病或服用控制血糖药物。1.4统计分析采用 Epidata 数据库录入数据,使用 STATA MP 16.0 进行分析。对一般人口学信息进行描述性分析,资料分析使用 t 检验、非参数检验及卡方检验;尿中锌、钴和钼含量采用中位数(median,M)及四分位间距数(interquartile range,IQR)描述。参考人群尿中锌、钴和钼进行四分位数分组,再采用 Logistic回归分析糖尿病与尿中锌、钴和钼含量的关系,分析锌、钴与钼含量与糖尿病的关系。本研究中研究对象限于 60 岁及以上老年人,选择性别作为分层因素进行分层分析。所有分析均采用双侧检验,检验水准取=0.05。2结果2.1研究对象的一般情况本次调查共纳入 1 998 名社区老年人,糖尿病患者 227 例(11.36%)。糖尿病组人群的体质指数(BMI)高于对照组,高血压、高血脂及心脏疾病患者的比例均高于对照组,糖尿病组尿中钴、锌和钼的浓度高于对照组,差异具统计学意义(P0.05),其它人口学调查资料的变量在两组间差异无统计学意义(表 1)。2.2尿中钴、锌和钼水平与糖尿病患病率的关系参考人群尿中钴、锌和钼水平的四分位数进行分组后进行 Logistic 回归,尿中金属水平P25组为Q1组,P25尿中金属水平P50组为 Q2组,P50尿中金属水平P75组为 Q3组,尿中金属水平P75组为 Q4组。优势比(odds ratio,OR)表示与 Q1组为参照,当前组别增加的糖尿病患病风险。在模型 a 和模型 b 中,尿中钴、锌和钼浓度与糖尿病患病风险之间均具有剂量反应关系(Ptrend0.05)。调整混杂因素后,钴位于 Q4组时糖尿病 OR 值95%confiden-tial intervals(CI)为 1.61(1.06,2.43),锌位于 Q4组时 OR 值(95%CI)为 4.10(2.56,6.58),钼位于Q3组的 OR 值(95%CI)为 1.53(1.02,2.30)。锌与糖尿病存在剂量依赖正相关关系,锌各组 OR 值(95%CI)分 别 为 1.94(1.16,3.23)、3.00(1.85,4.87)和 4.10(2.56,6.58)。线性模型表明尿中钴浓度与糖尿病患病风险呈正相关,OR 值(95%CI)为 1.14(1.00,1.29),尿中锌浓度与糖尿病患病风险呈正相关,OR 值(95%CI)为 1.56(1.36,1.78),尿中钼浓度 与 糖 尿 病 患 病 风 险 呈 正 相 关,OR 值(95%CI)为和 1.17(1.03,1.33)。具体结果见表 2。2.3性别分层分析矫正混杂因素后,男性尿中锌位于 Q2、Q3、Q4组时组时糖尿病 OR 值(95%CI)分别为 2.67(1.04,6.86)、4.57(1.86,11.23)和 5.17(2.10,12.75),且呈现剂量依赖关系。女性尿中钴位于 Q4组时 OR值及 95%CI 为 2.03(1.14,3.63),锌位于 Q3、Q4组时 OR 值(95%CI)分别为 2.36(1.30,4.31)和 3.91(2.22,6.87)。(表 3)3讨论本研究通过基于老年人尿中锌、钴和钼暴露水平,利用 Logistic 回归探讨锌、钴和钼与糖尿病之间的关联,结果显示,尿中锌、钴和钼含量与糖尿病存在关联,且存在性别差异,与 Yang 等9的研究结论一致。其中锌与糖尿病患病风险存在剂量依赖正相关关系(P 0.17 g/g 肌酐时总人群糖尿病患病风险增加,尿中较高的钴浓度增加女性糖尿病的患病风险,男性尿中钴浓度与糖尿病患病风险表现为“U”型曲线。钴与糖尿病相关的机制主要包括影响血糖生成、血糖摄取转运及糖质新生等。Chen 等10研究表明,女性人群可以明显看出低血钴和胰岛素抵抗指数(HOMA-IR)呈现负相关关系,与总人群和女性人群的研究结果相一致。Cao 等5研究表明,较高或较低的血浆钴浓度与糖尿病患病高风险相关,与本研究中男性人群的研究184环境卫生学杂志2023 年 7 月第 13 卷第 7 期Journal of Environmental Hygiene Jul.2023,Vol.13 No.7表 1研究对象的基本特征和尿中钴、锌、钼的浓度变量总人群(N=1 998)对照组(N=1 771)糖尿病组(N=227)统计量P 值年龄 xs/岁71.01 0.2270.95 0.2471.46 0.67-1.41a0.16性别,n(%)1.20b0.27男913(45.7)817(46.1)96(42.3)女1 085(54.3)954(53.9)131(57.7)BMI/(kg/m2)24.83 0.14 24.60 1.40 25.10 2.30-3.36a0.01吸烟情况,n(%)0.05b0.75从不1 617(80.9)1 432(80.9)185(81.5)已戒烟148(7.4)129(7.3)19(8.4)吸烟233(11.7)210(11.9)23(10.1)饮酒,n(%)0.30b0.38从不1 664(83.3)1 470(83.0)194(85.5)偶尔280(14.0)255(14.4)25(11.0)经常29(1.5)25(1.4)4(1.8)每天25(1.3)21(1.2)4(1.8)高血压,n(%)8.13b0.01无1 702(85.2)1 523(86.0)179(78.9)有296(14.8)248(14.0)48(21.2)高血脂,n(%)13.71b0.01无1 220(61.1)1 107(62.5)113(49.8)有778(38.9)664(37.5)114(50.2)锻炼频率,n(%)0.06b0.76每天1 492(74.7)1 322(74.7)170(74.9)每周一次以上106(5.3)89(5.0)17(7.5)偶尔121(6.1)108(6.1)13(5.7)不锻炼279(14.0)252(14.2)27(11.9)饮食习惯,n(%)0.01b0.93荤素均衡1 801(90.1)1 596(90.1)205(90.3)素食为主187(9.4)166(9.4)21(9.3)荤食为主10(0.5)9(0.5)1(0.4)心脏疾病,n(%)19.14b0.01无1 903(95.2)1 700(96.0)203(89.4)有95(4.8)71(4.0)24(10.6)肾脏疾病,n(%)2.07b0.15无1 991(99.7)1 766(99.7)225(99.1)有7(0.3)5(0.3)2(0.9)尿中金属水平 M(P25,P75)/(g/g 肌酐)钴0.30(0.17,0.56)0.30(0.17,0.55)0.35(0.20,0.72)-2.69c0.01锌492.83(241.45,901.66)468.11(221.63,855.53)732.42(415.72,1 275.22)-6.44c0.01钼99.58(61.70,161.07)97.03(61.07,159.08)116.39(72.69,180.28)-2.89c0.01注:为 P0.05,a为 t 值;b为2值;c表示采用 Wilcoxon 秩和检验,统计量为 Z 值284环境卫生学杂志2023 年 7 月第 13 卷第 7 期Journal of Environmental Hygiene Jul.2023,Vol.13 No.7结果一致。尿中锌含量与糖尿病呈剂量依赖正相关关系,位于 Q2、Q3、Q4组时风险分别增加 1.98、3.00 和4.10 倍,男性研究结论与总人群一致,女性中 Q3组和 Q4组的结论与其一致。Fernndez-Cao 等11研究表明,血 清/浆 锌 水 平 与 糖 尿 病 患 病 相 关。李 茂等12研究表明,糖尿病患者血清和尿液锌-2-糖蛋白水平较对照组升高,尿液中的增幅高于血清,与本研究结果一致。但目前多数研究更倾向认为锌属于糖尿病患病 的 保 护 因 素13-14,可 能 原 因 如 下:缺锌导致胰岛素合成减少及敏感性降低3;锌可调节胰岛素受体,延长胰岛素的作用。本研究发现尿中锌含量与糖尿病呈正相关关系的可能原因:本研究为横断面研究,无法判断尿中金属浓度和糖尿病结局之间的因果关联,可能因为糖尿病患者服用控糖药物影响尿中锌的排出。因此,暂不认为尿中锌含量是糖尿病的可能危险因素,需综合分析体内锌暴露水平与糖尿病的关联,进一步分析锌与糖尿病的关系。尿中钼浓度处于99.58,161.07)g/g 肌酐时调查人群糖尿病的患病风险增加,性别分层分析未发现一致结论。杨景丽15研究发现,尿液中钼水平与 HOMA-IR、糖化血红蛋白等存在剂量反应关系,钼酸盐可以增加肝细胞的葡糖酵解、增加胰岛素受体磷酸化等。Luan 等16研究表明糖尿病患者体内钼含量较正常人升高,与本研究结果一致,但性别分层研究不具统计学意义,需要进一步明确性别因素在糖尿病发生发展中的作用。本研究与现存流行病学研究不一致的可能原因:未充分收集研究对象服用降血糖药物、胰岛素情况等资料,长期服用降糖药物可能改变个体的代谢情况,进而影响体内的金属水平;判定是否为糖尿病时,未将糖化血红蛋白含量与空腹血糖进行综合判断;可能存在研究对象主观填写问卷的情况,造成信息偏倚;研究对象仅从参与体检的老年人群中选取,这部分人自我保健意识更强,可能造成选择偏倚;未调查研究对象是否患有金属缺乏疾病;本次研究为横断面研究,不能提供金属元素与糖尿病结局间因果关联的证据。综上,社区老年人尿中较高浓度的钴和钼可能增加糖尿病的患病风险,其中尿中钴和钼的关联存在明显的性别差异。因此,需进一步利用队列研究表 2社区老年人尿中钴、锌和钼浓度与糖尿病患病的回归分析和趋势性检验金属回归方法四分位数分组浓度/(g/g 肌酐)模型 1a模型 2aOR(95%CI)值P 值OR(95%CI)值P 值钴LogisticQ1 0.171(ref.)1(ref.)回归Q20.17,0.30)1.43(0.94,2.16)0.091.39(0.91,2.11)0.13Q30.30,0.56)1.31(0.86,2.00)0.201.25(0.82,1.92)0.31Q40.561.73(1.16,2.59)0.011.61(1.06,2.43)0.02趋势检验b0.010.01线性回归c1.17(1.03,1.32)0.01c1.14(1.00,1.29)0.01 锌LogisticQ1 241.451(ref.)1(ref.)回归Q2241.45,492.83)1.98(1.20,3.26)0.011.94(1.16,3.23)0.01Q3492.83,901.66)2.94(1.82,4.74)0.013.00(1.85,4.87)0.01Q4 901.664.07(2.56,6.47)0.014.10(2.56,6.58)0.01趋势检验b0.010.01线性回归c1.54(1.35,1.76)0.01 1.56(1.36,1.78)0.01 钼LogisticQ1 61.701(ref.)1(ref.)回归Q261.70,99.58)1.05(0.69,1.62)0.821.02(0.66,1.58)0.93Q399.58,161.07)1.62(1.09,2.41)0.021.53(1.02,2.30)0.04Q4 161.071.54(1.03,2.30)0.041.46(0.97,2.20)0.07趋势检验b0.070.01线性回归c1.19(1.05,1.34)0.01 1.17(1.03,1.33)0.01 注:a模型 1 为原始模型,未调整其他变量;模型 2 在模型 1 基础上,调整年龄、性别、BMI、高血压、高血脂、体育锻炼、饮食习惯、烟酒史、心脏及肾脏疾病;b趋势检验:将每个分位的中位数进行对数转化后作为连续型变量纳入条件 Logistic 回归分析模型;c线性回归:将通过四分位间距转换后的金属浓度纳入线性回归模型,表示尿金属浓度每增加一个四分位间距对应增加血脂异常患病风险的 OR(95%CI);为 P0.05384环境卫生学杂志2023 年 7 月第 13 卷第 7 期Journal of Environmental Hygiene Jul.2023,Vol.13 No.7表 3尿中钴、锌和钼水平与糖尿病的性别分层 Logistics 回归金属及分组男女OR(95%CI)值P 值OR(95%CI)值P 值钴模型 a0.010.01Q11(ref.)1(ref.)Q21.53(0.88,2.68)0.131.35(0.73,2.52)0.34Q30.98(0.53,1.82)0.951.67(0.92,3.04)0.09Q41.24(0.67,2.31)0.492.15(1.22,3.79)0.01模型 b0.020.01Q11(ref.)1(ref.)Q21.43(0.81,2.52)0.221.35(0.72,2.53)0.35Q30.93(0.50,1.74)0.821.68(0.92,3.08)0.09Q41.18(0.62,2.22)0.622.03(1.14,3.63)0.02锌模型 a0.010.01Q11(ref.)1(ref.)Q22.97(1.17,7.57)0.021.68(0.91,3.09)0.10Q34.69(1.93,11.41)0.012.39(1.32,4.32)0.01Q45.18(2.13,12.56)0.014.01(2.30,6.99)0.01模型 b0.010.01Q11(ref.)1(ref.)Q22.67(1.04,6.86)0.041.64(0.88,3.03)0.12Q34.57(1.86,11.23)0.012.36(1.30,4.31)0.01Q45.17(2.10,12.75)0.013.91(2.22,6.87)0.01钼模型 a0.130.08Q11(ref.)1(ref.)Q20.90(0.49,1.66)0.741.22(0.66,2.25)0.53Q31.72(0.98,3.02)0.061.57(0.89,2.79)0.12Q41.07(0.57,2.00)0.841.92(1.10,3.33)0.02模型 b0.010.01Q11(ref.)1(ref.)Q20.88(0.48,1.63)0.691.18(0.63,2.20)0.60Q31.70(0.96,3.01)0.071.46(0.82,2.62)0.20Q41.09(0.58,2.07)0.781.73(0.99,3.05)0.06注:模型 a:原始模型,未调整;模型 b:调整年龄、性别、BMI、高血压、高血脂、体育锻炼、饮食习惯、烟酒史、心脏及肾脏疾病;P0.05揭示尿中钴、锌和钼含量与糖尿病的因果关联,为糖尿病防治策略的制定提供证据。利益冲突所有作者均声明不存在利益冲突参考文献 1 International Diabetes Federation.IDF Diabetes Atlas M.10th ed.International Diabetes Federation,2021.2 Bjrklund G,Dadar M,Pivina L,et al.The role of zinc and copper in insulin resistance and diabetes melli-tusJ.Curr Med Chem,2020,27(39):6643-6657.DOI:10.2174/0929867326666190902122155.3 Tamura Y.The role of zinc homeostasis in the preven-tion of diabetes mellitus and cardiovascular diseasesJ.J Atheroscler Thromb,2021,28(11):1109-1122.DOI:10.5551/jat.RV17057.4 Dubey P,Thakur V,Chattopadhyay M.Role of miner-als and trace elements in diabetes and insulin resistanceJ.Nutrients,2020,12(6):1864.DOI:10.3390/nu12061864.(下转第 500 页)484环境卫生学杂志2023 年 7 月第 13 卷第 7 期Journal of Environmental Hygiene Jul.2023,Vol.13 No.7China,20062020J.Infect Dis Poverty,2022,11(1):85.DOI:10.1186/s40249-022-01009-4.9 张玉,叶建君,黄飞,等.20112016 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