BMI与心脏代谢生物标志物不一致性与偶发心力衰竭风险之间的关联:一项前瞻性队列研究

Association between BMI-discordances in cardiometabolic biomarkers and risk of incident heart failure: a prospective cohort study

作者信息Shunming Zhang, Yan Borné, Tao Huang, Le Ma, Lu Qi
PMID42309303
发布时间2026-08
DOI10.1016/j.ajcnut.2026.101399

实验完整度

基于大型前瞻性队列,使用聚类分析和Cox回归,并进行了多项敏感性分析,但属观察性研究,无干预实验。

主要模型

UK Biobank 前瞻性队列

重点核对

队列人群:UK Biobank,394,198名参与者 分组依据:6种BMI亚组(concordant及5种discordant) 结局定义:ICD-10编码I11.0, I13.0, I13.2, I50.0, I50.1, I50.9 调整变量:年龄、性别、种族、Townsend指数、生活方式、药物使用等

摘要

背景:肥胖是心力衰竭(HF)的主要危险因素。然而,BMI(肥胖的主要诊断指标)相似的个体在发生HF方面表现出相当大的异质性。目的:本研究旨在探讨以偏离BMI预测值的心脏代谢生物标志物为特征的不一致代谢亚组与偶发HF风险之间的关联。方法:分析了英国生物银行中394,198名参与者的数据。采用数据驱动的聚类方法,根据心脏代谢生物标志物谱对BMI亚组进行分类。随访期间的偶发HF通过国际疾病分类第十版代码确定。应用Cox比例风险模型评估BMI亚组与HF风险的关联。结果:在中位随访12.3年期间,5176名(2.94%)男性和3602名(1.65%)女性首次发生HF。与BMI一致亚组参与者相比,C反应蛋白或血糖偏离其BMI预期风险的个体发生HF的风险更高。在男性中,不一致炎症状态和不一致高血糖状态与HF相关的完全调整风险比(95%置信区间)分别为1.59(1.40,1.80)和1.39(1.22,1.60),在女性中分别为2.03(1.77,2.34)和1.80(1.53,2.12)。相比之下,不一致高血压(仅限女性)或不一致血脂异常的个体发生HF的风险低于BMI一致亚组。不一致肝转氨酶亚组与HF没有显著关联。结论:代谢上不同的BMI亚组表现出不同的HF风险,提示基于心脏代谢生物标志物对BMI进行细分可能有助于HF的精准预防。

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
由心脏代谢生物标志物偏离BMI预测值定义的不一致代谢亚组与偶发心力衰竭风险之间是否存在关联?
核心机制
炎症负担和血糖升高可能通过炎症反应、内皮功能障碍和微血管损伤等途径促进心力衰竭的发生。
主要证据
通过英国生物银行前瞻性队列,应用Cox比例风险模型分析发现,不一致炎症状态亚组(HR在男性为1.59,女性为2.03)和不一致高血糖状态亚组(HR在男性为1.39,女性为1.80)的心力衰竭风险增加。
研究意义
该研究提示,基于心脏代谢生物标志物对BMI进行细分可能有助于个体化心力衰竭的精准预防,并可能为未来的干预试验富集策略提供信息。

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

识别BMI不一致的代谢亚组

根据心脏代谢生物标志物偏离BMI预测值的程度对参与者进行分组。

采用数据驱动聚类方法,基于WHR、血压、ALT、SCR、CRP、血糖、血脂等标志物,通过年龄和吸烟校正的线性回归提取残差并进行聚类,得到6个亚组。

2

评估各亚组与偶发心力衰竭的关联

分析不同BMI不一致亚组与偶发心力衰竭风险的关系。

应用Cox比例风险模型,以一致亚组为参照,计算各亚组的心力衰竭风险比,并绘制调整后的累积发生率曲线。

3

敏感性分析

检验主要结果的稳健性。

进行了多项敏感性分析,包括使用概率变化、排除早期事件、竞争风险回归和限定结局。

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
亚组分类
用于聚类的标志物、残差计算方式、聚类数
阅读提示:Methods 'Identification of the subclassified BMI subgroups'
风险评估
调整变量、模型分层、结局定义
阅读提示:Methods 'Statistical analysis' 及 Table 2