代谢综合征的研究太卷！没思路，怎么办？试试心血管代谢综合征！

代谢性心血管疾病主要指代谢异常与心血管损害之间有较为明确的因果关系，且排除了结构性心血管疾病、心律失常和心肌病等病因的疾病，动脉粥样硬化性心脏病（arteriosclerotic cardiovascular disease，ASCVD）为其主要表现，以冠心病、心原性猝死、心力衰竭等为主要结局，干预代谢紊乱可有效改善预后的一种临床综合征，也称之为心血管代谢综合征。

2024年2月，中南大学湘雅三医院心内科学者在《Cardiovascular Diabetology》（中科院一区，IF9.3）发表了题为“Association of the triglyceride-glucose index with all-cause and cardiovascular mortality in patients with cardiometabolic syndrome: a national cohort study”的研究论文。

本文章基于美国全国健康和营养检查调查（National Health and Nutrition Examination Survey,NHANES）中2001年至2018年的数据。目的是旨在评估甘油三酯-葡萄糖(TyG)指数与心血管代谢综合征(CMS)患者全因和心血管死亡风险的关系，应用多因素Cox比例风险模型和限制性立方样条回归评估暴露与死亡率之间的非线性关系。结果表明，TyG指数与CMS患者的全因死亡率和心血管死亡率呈U型相关。全因死亡率和心血管疾病死亡率的阈值分别为9.104和8.758，可作为降低过早死亡和心血管疾病风险的干预指标。

目的：探讨甘油三酯-葡萄糖(TyG)指数与心脏代谢综合征(CMS)患者全因及心血管死亡风险的关系。

方法：我们对2001-2018年全国健康与营养调查中5754名CMS患者进行了队列研究。TyG指数计算为Ln[空腹甘油三酯(mg/dL) ×空腹血糖(mg/dL)/2]。多因素Cox比例风险回归模型评估TyG指数与死亡率之间的关系。利用限制性立方样条和双尾Cox比例风险模型探讨了非线性相关性和阈值效应。

结果：在中位随访107个月期间，发生1201例全因死亡，包括398例心血管疾病相关死亡。多因素Cox比例风险回归模型显示TyG指数与全因死亡率和心血管死亡率呈正相关。校正混杂因素后，TyG指数每增加一个单位，全因死亡率风险增加16% (HR: 1.16, 95% CI 1.03, 1.31, P = 0.017)，心血管死亡率风险增加39% (HR: 1.39, 95% CI 1.14, 1.71, P = 0.001)。限制性立方样条显示TyG指数与全因死亡率(非线性P < 0.001)和心血管死亡率(非线性P = 0.044)呈U型相关，确定了阈值(全因死亡率:9.104;心血管死亡率:8.758)。低于这些阈值的TyG指数与全因死亡率呈负相关(HR: 0.58, 95% CI 0.38, 0.90, P = 0.015)，但与心血管死亡率无相关性(HR: 0.39, 95% CI 0.12, 1.27, P = 0.119)。相反，超过这些阈值的TyG指数与全因死亡率和心血管死亡率呈正相关(HR: 1.35, 95% CI 1.17, 1.55, P < 0.001;HR: 1.54, 95% CI 1.25, 1.90, P < 0.001)。值得注意的是，与较低TyG指数(<阈值)的个体相比，较高的TyG指数(≥阈值)仅与55岁以下个体的死亡率增加显著相关。

结论：TyG指数与CMS患者的全因死亡率和心血管死亡率呈U型相关。全因死亡率和心血管疾病死亡率的阈值分别为9.104和8.758，可作为降低过早死亡和心血管疾病风险的干预指标。

2.1 研究参与者的基线特征

根据研究内TyG指数的四分位数，5,754名受访者的基线特征如表1所示。与最低四分位数的受访者相比，TyG指数较高的受访者更有可能是男性、非西班牙裔白人、当前吸烟者、高血压、糖尿病和心血管疾病患者。BMI、BP、HDL、LDH均较低，HbA1c、FBG、FBI、TG、TC、LDL、ALB、ALT、AST、BUN、GGT、TBIL、SUA均较高(P < 0.05)。此外，与TyG指数较低的受访者相比，TyG指数升高的受访者的全因死亡率和心血管死亡率都更高(全因死亡率:20.06% vs 15.16%， P = 0.014;心血管死亡率:7.14% vs 4.06%， P = 0.011)。

2.2 TyG指数与死亡率的关系

连续模型显示，在校正混杂因素后，TyG指数每增加一个单位，全因死亡率风险增加1.16(1.03,1.31)倍，心血管死亡率风险增加1.39(1.14,1.71)倍(表3)。

在TyG指数和死亡率发生率之间观察到非线性的剂量-反应关系(图2)。有趣的是，调整后的平滑图描绘了TyG指数与全因死亡率(非线性P < 0.001，图2a)以及心血管死亡率(非线性P = 0.044，图2b)之间的u形关联。此外，确定全因死亡率和心血管死亡率的拐点分别为9.104和8.758(对数似然比P值均< 0.001)(表3)。

2.3 分层分析

除年龄亚组外(全因死亡率:p -相交互作用= 0.013;心血管死亡率:p -交互作用< 0.026)和性别亚组(心血管死亡率:p -交互作用= 0.018)，大多数亚组无显著交互作用(p -交互作用> 0.05)。较高的TyG指数与< 55岁患者全因死亡率和心血管死亡率升高密切相关(全因死亡率，HR: 1.69, 95% CI 1.10, 2.59, P < 0.05;心血管死亡率，HR: 3.49, 95% CI 1.07, 11.42, P < 0.05)，而在年龄≥55岁的患者中没有观察到这种关联(全因死亡率，HR: 0.96, 95% CI 0.79, 1.16, P > 0.05;心血管死亡率，HR: 0.84, 95% CI 0.57, 1.26, P > 0.05)。此外，性别影响TyG指数与心血管死亡率之间的关系，但在亚组中没有发现统计学意义。

P：2001年至2018年患有CMS的NHANES受访者

E：甘油三酯葡萄糖(TyG)指数

O：全因死亡率、心血管死亡率

S：一项横断面、多阶段、分层、聚类概率调查

NHANES是一项多阶段、分层、基于概率的调查，对某些群体进行过抽样。为了考虑不等抽样概率和无应答，所有应答者的数据都使用推荐的NHANES考试权重和禁食子样本权重进行加权。参与者被分为TyG指数四分位数(Q1-Q4)进行分析。采用均数±标准差(SD)表示连续变量，根据研究设计采用Wilcoxon秩和检验进行比较。频率(百分比)用于表示分类变量，使用卡方检验进行比较。

采用多变量Cox比例风险回归模型评估TyG指数与死亡率之间的关系，并对潜在混杂因素进行调整。由于本研究调查的危险因素较多，在多因素Cox回归分析中仅纳入与TyG指数和死亡相关的人口学特征和传统因素。通过三个模型计算风险比(hr):未调整模型(模型1)，年龄、性别和种族/民族调整模型(模型2)，以及潜在混杂因素的综合调整(模型3)，包括年龄、性别、种族、贫困率、婚姻状况、教育水平、BMI、尼古丁暴露、酒精使用和缺乏身体活动。

为了探索TyG指数与死亡率之间潜在的非线性关系，采用了HR的限制性三次样条回归。在确认非线性关系后，我们使用最大似然法估计阈值。在拐点两侧采用两分段Cox比例风险模型，进一步探讨TyG指数与全因死亡率和心血管死亡率的关系。

缺失的协变量通过针对调查数据设计的多层插补方法来解决。从该归因中获得的结果与排除缺少协变量的参与者的分析一致。随后，按性别、年龄、种族、病史、身体活动、尼古丁暴露和酒精使用进行分层和相互作用分析。所有分析均使用R软件(4.3.1版)和EmpowerStats统计软件(www. empowerstats.com,X&Y solutions, Inc.Boston MA,USA)，显著性水平设置为双尾α值0.05。

本文的统计方法学非常经典，可以说是公共数据库挖掘的经典套路。首先使用Cox比例风险模型探索甘油三酯葡萄糖指数与全因死亡率以及心血管死亡率的关系，观察到分段回归时HR值呈现先减后增的趋势后，立马进行了限制性立方样条回归明确了暴露与结局之间的非线性关系，使用阈值效应计算出了截断值，凸显了本文的临床意义和价值，最后使用亚组分析和交互作用发现年龄亚组之间有着更加深层次的意义。这一套统计学“组合拳”值得大家学习和效仿。

参考文献：

Liu Q, Zhang Y, Chen S, Xiang H, Ouyang J, Liu H, Zhang J, Chai Y, Zhan Z, Gao P, Zhang X, Fan J, Zheng X, Zhang Z, Lu H. Association of the triglyceride-glucose index with all-cause and cardiovascular mortality in patients with cardiometabolic syndrome: a national cohort study. Cardiovasc Diabetol. 2024 Feb 24;23(1):80. doi: 10.1186/s12933-024-02152-y. PMID: 38402393; PMCID: PMC10893675.