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为探讨人体测量参数对心血管疾病（CVD）死亡率的预测价值，研究人员基于 NHANES III 数据，对比分析腰围与 BMI 比值、ABSI 等参数与弗雷明汉风险评分（FRS）的表现。发现 ABSI 和腰围与 BMI 比值具较高预测能力，前者 AUC 达 0.6407，后者计算简便，为临床风险评估提供新工具。
心血管疾病（CVD）是全球主要死亡原因之一，每年夺走约 1800 万人的生命。随着肥胖、久坐等危险因素在年轻群体中日益普遍，早期精准识别 CVD 风险人群成为公共卫生领域的迫切需求。传统指标如身体质量指数（BMI）虽广泛使用，但无法区分脂肪与肌肉质量，且对中心性肥胖的评估不足。近年来，腰围与 BMI 比值、身体形态指数（ABSI）等新型人体测量参数被提出，但其预测效能在不同研究中结论不一，且缺乏与经典模型如弗雷明汉风险评分（FRS）的直接对比。
为填补这一空白，中国台湾义守大学附设医院、国立台湾大学医院等机构的研究人员，基于美国第三次国家健康与营养检查调查（NHANES III）的全国代表性数据，开展了一项长期队列研究。该研究旨在系统评估腰围与 BMI 比值、ABSI、身体圆度指数（BRI）、腰围（WC）、BMI 等参数对 CVD 死亡率的预测价值，并与 FRS 进行头对头比较，为临床实践提供更简便有效的风险评估工具。研究成果发表于《BMC Public Health》。
研究主要采用 Cox 比例风险回归分析、受试者工作特征曲线（ROC）及 C 指数（Harrell’s concordance index）等方法，对 6746 名 40-79 岁参与者进行平均 20.3 年的随访，通过美国国家卫生统计中心（NCHS）关联死亡文件确定 CVD 死亡结局（ICD-10 编码 I00–I09, I11, I13, I20–I51, I60–I69）。同时纳入年龄、性别、糖尿病、高血压、估算肾小球滤过率（eGFR）等混杂因素，通过多变量模型调整后分析各参数的独立预测效能。
研究结果
基线特征与参数关联
CVD 死亡组（1424 例）的 FRS、BMI、WC、腰围与 BMI 比值、BRI、ABSI 均显著高于非死亡组（p 均 < 0.001）。相关性分析显示，ABSI 与 FRS 的皮尔逊相关系数最高（r=0.34），其次为腰围与 BMI 比值（r=0.29），提示这两项指标与传统风险评分的一致性较强。
风险预测效能
Cox 回归表明，调整年龄后，BMI、WC、腰围与 BMI 比值、BRI、ABSI 的风险比（HR）分别为 1.11、1.19、1.07、1.12、1.13（p 均 < 0.05）。ROC 分析显示，FRS 的 10 年 CVD 死亡率预测 AUC 最高（0.7252），其次为 ABSI（0.6407）和腰围与 BMI 比值（0.6120），而 BMI、WC、BRI 的 AUC 均低于 0.55。时间依赖性 AUC 分析进一步验证，FRS 的 C 指数为 0.7004，ABSI 和腰围与 BMI 比值分别为 0.6358 和 0.5807，显示后两者在长期预测中仍具一定价值。
剂量反应关系
限制性立方样条模型显示，FRS、BRI、ABSI 与 CVD 死亡率呈非线性关联（p<0.05），风险在参数高水平时显著上升。腰围与 BMI 比值的非线性趋势接近显著（p=0.053），提示即使轻度升高也可能增加风险。
结论与讨论
本研究证实，ABSI 和腰围与 BMI 比值是独立于传统指标的 CVD 死亡率预测因子。尽管 FRS 仍为当前金标准，但其依赖实验室检测（如血脂、血糖），在资源有限地区应用受限。腰围与 BMI 比值仅需测量腰围和体重即可计算，兼具 simplicity 和 practicality，尤其适用于基层医疗和社区筛查，可作为 FRS 的补充工具。ABSI 虽预测效能更高，但计算复杂（公式：ABSI=WC/(BMI2/3× 身高1/2），临床推广需进一步简化。
研究同时指出，中心性肥胖相关参数（如腰围与 BMI 比值）的优势可能源于其对内脏脂肪堆积的敏感性，而内脏脂肪与胰岛素抵抗、炎症反应等 CVD 驱动因素密切相关。这为 “代谢性肥胖” 的早期识别提供了新视角，提示未来临床实践中应结合整体肥胖（BMI）与脂肪分布（腰围）进行综合评估。
尽管存在随访数据基于历史队列、未纳入体力活动等混杂因素的局限性，本研究仍为人体测量参数在 CVD 预防中的应用奠定了重要基础。未来需在不同种族、年龄段人群中验证这些指标的普适性，并探索其用于动态监测和干预效果评估的潜力。
