复合C反应蛋白-甘油三酯-葡萄糖肥胖指数与新发心血管-肝脏-代谢多病共存:一项前瞻性队列研究

Composite C-reactive protein-triglyceride-glucose adiposity indices and incident cardiovascular-liver-metabolic multimorbidity: a prospective cohort study

作者信息Jing Chen, Zhonghua Sun, Jiajun Qiu, Zhongqing Zhou, Kaiqi Ma, Yongxin Liang, Chunqun Li, Shicong Liang
PMID42665793
发布时间2026-08
DOI10.1186/s12933-026-03351-5

实验完整度

前瞻性队列研究,包含基线暴露测量、随访结局判定、多变量回归、RCS、ROC及亚组敏感性分析,但无功能或机制验证。

主要模型

中国健康与养老追踪研究(CHARLS)队列 中老年人群(≥45岁)

重点核对

CTI衍生指数的计算公式 CLMM表型的定义(至少两种组分疾病:CVD、T2DM、LAP定义的疑似MASLD) LAP的计算及疑似MASLD的判定标准 多变量调整模型中的协变量 随访时间间隔(2011-2015)

摘要

背景:C反应蛋白-甘油三酯-葡萄糖指数(CTI)是反映炎症和胰岛素抵抗的综合标志物。心血管-肝脏-代谢(CLM)疾病由多种因素引起,可能与胰岛素抵抗、肥胖、代谢等有关。我们的目的是探讨CTI衍生的脂肪指数与新发现的替代定义的CLM多病共存(CLMM)表型之间的关联,同时比较这些指数的相对区分性能并探索潜在的生物学领域。方法:从中国健康与养老追踪调查(CHARLS)中,共有6534名具有完整基线记录的个体被纳入分析。计算了九种CTI衍生的肥胖指数,包括CTI、CTI-BMI、CTI-WC、CTI-WHtR、CTI-BRI、CTI-WWI、CTI-CVAI、CTI-ABSI和CTI-CI。CVD主要根据自我报告的医生诊断确定,而MASLD则使用脂质积累产物(LAP)推断,而非影像学、组织学或临床判定。由于组分疾病的确定方法不同且诊断准确性不一,CLMM被操作定义为替代定义的复合表型,而非临床确诊的CLMM。使用多变量逻辑回归、限制性立方样条(RCS)建模和两段式分段回归分析检查了关联以及潜在的非线性关系。使用受试者工作特征(ROC)曲线分析和重分类指标(净重分类改善(NRI)和综合判别改善(IDI))量化了表观区分能力和探索性的增量模型性能。进行了亚组和敏感性分析以评估稳定性。结果:在约四年的随访间隔内,406名参与者(6.2%)符合新发现的替代定义CLMM表型的标准。大多数CTI衍生的肥胖指标与这种表型的较高几率显著相关,但CTI-ABSI和CTI-WWI在完全调整后显示无关联。在完全调整模型中,CTI-BMI和CTI-CVAI(CTI-BMI的Q4 OR 3.46;CTI-CVAI的Q4 OR 2.37)显示出最强的关联(均P <0.001)。RCS分析进一步表明,除CTI外,所有指数均存在显著的非线性暴露-反应关系。CTI-BMI在评估的CTI衍生指数中具有最高的AUC(AUC = 0.638,95% CI 0.611–0.664),但其绝对区分能力中等。然而,在直接同样本比较中,CTI-BMI并未显著优于单独BMI(AUC = 0.638 vs 0.638;DeLong P = 0.924),且CTI-BMI相对于BMI的IDI仅为0.02%,尽管NRI为阳性。当CTI-BMI添加到完全调整的基线模型时,AUC仅从0.617略微增加到0.627。尽管NRI表明重分类改善(NRI = 28.63%,95% CI 18.63–38.64%),但IDI为0.03%(95% CI 0.01–0.06%),表明平均区分度改善极小。与低CTI和低BMI的参与者相比,低CTI和高BMI(OR 2.49,95% CI 1.80–3.48)以及高CTI和高BMI(OR 2.53,95% CI 1.87–3.45)的参与者发生新发现的替代定义CLMM表型的几率相似升高。两个效应估计值在数值上相似,未观察到统计学显著的乘法或加法交互作用。对于CTI-BMI与该表型之间的关联,观察到显著的效应修饰,在男性、当前吸烟者和当前饮酒者中关系更强(所有交互作用P <0.001)。敏感性分析方向大致一致,在额外调整基线CLM组分状态后,CTI-BMI仍与替代定义的表型显著相关,尽管效应估计值有所降低。结论:在中老年成年人中,大多数CTI相关的肥胖指数与新发现的替代定义CLMM表型显著相关,但CTI-ABSI和CTI-WWI在完全调整后无独立关联。其中,CTI-BMI显示出最强的统计关联和评估指数中最高的相对区分度,尽管其绝对区分度中等。这些发现表明,代谢-炎症负担和肥胖相关表型可能为替代定义CLMM表型的人群层面风险特征提供互补信息。鉴于其组分疾病的异质性确定和潜在错误分类,这些发现不应被解释为临床确诊CLMM的风险估计。

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
CTI及其衍生的肥胖指数是否与新发现的替代定义CLMM表型的风险相关,以及这些指数的相对区分能力如何?
核心机制
炎症(CRP)与胰岛素抵抗(TyG)结合肥胖指标的复合负担可能与CLMM风险相关。
主要证据
在CHARLS队列中,多变量逻辑回归显示CTI-BMI和CTI-CVAI与CLMM表型显著相关(Q4 OR分别为3.46和2.37),ROC分析显示CTI-BMI的AUC最高(0.638),但未显著优于BMI。
研究意义
CTI-BMI可作为探索性流行病学指标用于人群层面风险特征描述,但其临床效用需独立验证。

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

队列筛选

确定符合分析条件的参与者。

从CHARLS 2011年基线数据中筛选年龄≥45岁、无基线CLMM且具有完整基线暴露数据的6534名参与者。

2

暴露测量

计算CTI及其衍生肥胖指数。

计算CTI以及CTI-BMI、CTI-WC、CTI-WHtR、CTI-BRI、CTI-WWI、CTI-CVAI、CTI-ABSI、CTI-CI。

3

结局判定

判定随访期间新发的替代定义CLMM表型。

在2015年随访中,根据CVD、T2DM、疑似MASLD的定义,判定参与者是否达到至少两种组分疾病。

4

统计分析

评估CTI相关指数与CLMM表型的关联及区分能力。

使用多变量逻辑回归、RCS、两段式分段回归、ROC曲线、NRI、IDI及亚组分析。

5

敏感性分析

评估结果的稳健性。

进行完全案例分析、额外调整LDL-C、TG、WC、药物使用、排除高血压、调整基线CLM状态、限制无基线组分患者等敏感性分析。

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。

产品清单

实验环节名称品牌货号
R软件--4.5.2

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
数据来源
CHARLS队列的纳入排除标准(年龄≥45岁,基线无CLMM)
阅读提示:Methods: Data source and study population及图1
暴露测量
CTI及其衍生指数的计算公式
阅读提示:Methods: Calculation of CTI and its derivative indices
结局判定
CLMM定义(CVD、T2DM、LAP定义疑似MASLD)及LAP的截断值(男≥30.5,女≥23.0)
阅读提示:Methods: Assessment of outcomes
统计分析
多变量调整模型(Model 2)的协变量:年龄、性别、教育、居住地、婚姻、吸烟、饮酒、高血压、CKD
阅读提示:Methods: Statistical analysis及Table 2