胰岛素抵抗替代指标与心血管-肾脏-代谢综合征0-3期新发心血管疾病的相关性:一项前瞻性队列研究

Insulin resistance surrogate indices and incident cardiovascular disease across cardiovascular-kidney-metabolic stages 0-3: a prospective cohort study

作者信息Ningning Xue, Letong Ma, Ziwen Zhou, Tiantian Bai, Xianjie Jia, Xing Wei
PMID42380905
发布时间2026-07-01
DOI10.1186/s12933-026-03280-3

实验完整度

前瞻性队列研究,使用Cox回归、RCS、混合暴露分析及机器学习评估IR指标与CVD的关联,但缺乏干预验证和机制实验。

主要模型

中国健康与养老追踪调查(CHARLS)队列

重点核对

CKM 0-3期人群定义标准 12种IR替代指数的计算公式 新发CVD定义(自我报告医生诊断) 模型2的协变量调整集合 中位随访时间7.0年

摘要

背景:美国心脏协会(AHA)最近提出了心血管-肾脏-代谢(CKM)综合征的概念,强调了代谢紊乱、慢性肾脏病和心血管疾病(CVD)之间密切的病理生理学联系。胰岛素抵抗(IR)被认为是CKM综合征的核心机制。然而,比较不同IR替代标志物对新发CVD预测价值的研究仍然有限。本研究旨在评估多种IR替代标志物与新发心血管疾病之间的关联,并进一步使用机器学习方法评估其预测性能。方法:利用中国健康与养老追踪调查(CHARLS)的数据,这项前瞻性队列研究纳入了5,528名参与者。评估了12种IR替代指数,包括TyG相关指数、TG/HDL-C、METS-IR、CTI、CHG和eGDR。新发CVD定义为随访期间自我报告的医生诊断的心脏病或卒中。使用Cox比例风险模型评估标准化IR指数与新发CVD之间的关联。使用限制性立方样条、加权分位数和回归和分位数g计算来检查剂量-反应模式和相关IR指数的相对贡献。使用ROC分析、校准、Brier评分、决策曲线分析、NRI、IDI和机器学习模型评估预测性能。结果:在中位随访7.0年期间,741名参与者发生了新发CVD。在完全调整的Cox模型中,几个IR替代指数与新发CVD相关。TyG相关的复合指数,特别是TyG-WC、TyG-CVAI、TyG-WHtR和TyG-BMI,与CVD风险显示出更强的正相关,而eGDR显示出负相关。限制性立方样条分析显示大多数指数存在显著的总体关联,METS-IR、CTI和eGDR观察到非线性模式。基于混合物的分析提示CTI、TyG-BMI和TyG-WC的贡献相对较大。在单个指数中,eGDR对新发CVD的区分度最高,其次是TyG-CVAI和TyG-WC。将选定的IR指数(特别是eGDR)添加到基于协变量的模型中,适度改善了区分度和重分类。结论:在CKM综合征0-3期的成年人中,几个IR替代指数与新发CVD前瞻性相关,其中包含肥胖相关指标的TyG相关指数和eGDR观察到更强、更一致的关联。这些结果表明,代谢功能障碍、肥胖和胰岛素敏感性的联合评估可能为识别早期CKM综合征中心血管风险较高的个体提供有用信息。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
在CKM 0-3期成年人中,哪些胰岛素抵抗替代指标与新发心血管疾病相关性最强,且是否提供额外预测价值?
核心机制
胰岛素抵抗通过代谢紊乱、脂肪分布异常等机制增加心血管疾病风险,eGDR反映胰岛素敏感性,其降低与风险升高相关。
主要证据
基于CHARLS队列的Cox回归分析显示TyG-WC、TyG-CVAI等与CVD风险正相关,eGDR负相关;ROC分析显示eGDR区分度最高。
研究意义
IR替代指标可能作为早期CKM综合征心血管风险分层的补充工具。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

研究人群筛选与CKM分期

确定符合CKM 0-3期且无基线CVD的参与者。

从CHARLS 2011-2012基线队列中排除年龄<45岁、基线CVD、CKM 4期及数据缺失者,最终纳入5,528人。

2

IR替代指标计算

量化胰岛素抵抗水平。

基于常规临床参数计算12种IR替代指标。

3

关联分析

评估IR指标与新发CVD的关联。

使用Cox比例风险模型,调整协变量,并进行剂量-反应和混合暴露分析。

4

预测性能评估

评估IR指标对CVD的预测价值。

使用ROC分析、校准、NRI、IDI、DCA及机器学习模型。

5

敏感性与亚组分析

验证结果的稳健性。

进行Fine-Gray竞争风险模型、IPW加权分析及亚组分析。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
研究人群筛选
CKM 0-3期定义,排除标准,样本量
阅读提示:Methods: Study population, Definition of CKM syndrome stages 0–4
IR替代指标计算
计算所需变量(空腹血糖、甘油三酯、HDL-C、BMI、腰围、血压等)及公式
阅读提示:Table S7
结局定义
新发CVD定义(自我报告心脏病或卒中)
阅读提示:Methods: Definitions of exposure and outcome variables
统计模型
Cox模型调整变量,RCS节点位置,WQS/Qgcomp参数
阅读提示:Methods: Statistical analysis
机器学习模型
特征选择算法(GA等)参数,训练/校准/测试集划分
阅读提示:Methods: Model development and validation