不同代谢评分与高血压患者心脏代谢共病风险的关联：一项揭示内脏脂肪代谢评分(METS-VF)、胰岛素抵抗代谢评分(METS-IR)及心脏代谢指数(CMI)预测价值的研究

本研究针对高血压患者心脏代谢共病(CMM)风险预测难题，通过大规模横断面调查，首次系统评估了代谢评分指标METS-VF、METS-IR和CMI的预测效能。研究发现这三个指标与CMM风险呈显著非线性剂量反应关系（OR值达3.11-11.51），且ROC曲线下面积(AUC)均超过0.8，证实其可作为高血压患者CMM风险筛查的有效工具，为早期干预提供新思路。

　　

随着全球疾病谱系的变化，共病现象已成为重大公共卫生挑战。其中，心脏代谢共病(Cardiometabolic Multimorbidity, CMM)——即高血压、冠心病、卒中、糖尿病和血脂异常等两种以上代谢性心血管疾病的共存状态——因其高患病率和严重预后备受关注。高血压作为CMM最常见的组分，不仅独立增加心血管风险，更常与胰岛素抵抗、肥胖和血脂异常等代谢问题协同出现，形成恶性循环。然而传统胰岛素抵抗评估方法操作繁琐、依从性差，迫切需要能通过常规生化指标计算的综合评估工具。更值得注意的是，石油工人等特殊职业群体因戈壁作业环境、轮班制度和高烟酒消费率，成为高血压和CMM的高发人群，却缺乏针对性的风险评估方案。

在此背景下，新疆医科大学公共卫生学院古丽曼·穆合依提团队在《Scientific Reports》发表了一项突破性研究，首次系统探讨了三种新兴代谢评分指标——内脏脂肪代谢评分(METS-VF)、胰岛素抵抗代谢评分(METS-IR)和心脏代谢指数(CMI)与高血压患者CMM风险的关联及预测价值。

研究人员采用整群随机抽样方法，从克拉玛依市6个油田基地选取16,303名18-70岁在职职工构成研究队列。通过标准化体检采集基本人口学特征、生活方式指标（吸烟、饮酒）及生理生化参数（血压、BMI、腰围、空腹血糖FPG、血脂四项等），并依据国际标准定义CMM（高血压合并≥1种其他心脏代谢疾病）。采用多模型Logistic回归结合限制性立方样条分析剂量反应关系，通过亚组交互作用和敏感性分析（包括倾向得分匹配和年龄分层）验证稳健性，最后利用校正协变量的ROC曲线评估预测效能。

研究结果显著：

Cardiometabolic Multimorbidity in oil workers and basic demographic characteristics

队列中CMM患病率达36.7%（5,988/16,303）。与非CMM组相比，CMM组在性别、年龄、吸烟饮酒率、BMI、腰围及所有血脂血糖指标（FPG、TC、TG、LDL-C、HDL-C）和肝肾功能（ALT、AST、BUN、UA）上均存在显著差异（P<0.05），提示代谢紊乱与CMM密切关联。

Correlation and dose-response relationship between metabolic score and risk of Cardiometabolic Multimorbidity in hypertensive patients

在多变量调整模型中，METS-VF、METS-IR和CMI的最高四分位数组（Q4）较最低组（Q1）显著增加CMM风险，OR值分别为3.11(2.78-3.49)、7.89(6.76-9.22)和11.51(9.97-13.29)（趋势P<0.05）。限制性立方样条曲线进一步揭示三者与CMM风险存在显著非线性剂量反应关系（非线性P<0.001），风险阈值分别出现在METS-VF=6.62、METS-IR=43.33和CMI=2.51时。

Subgroup interaction analysis of the relationship between metabolic scores and Cardiometabolic Multimorbidity in hypertensive patients

亚组分析显示代谢评分与CMM的关联在不同分层中保持一致，但存在重要交互作用：METS-VF与饮酒呈拮抗性相乘交互；METS-IR和CMI与性别、年龄、饮酒存在相乘交互；METS-IR与吸烟、CMI与性别和BMI存在相加交互。表明这些评分的效果受人口学和生活方式因素调节。

ROC curve analysis of different metabolic scores to predict the risk of cardiometabolic multimorbidity in hypertensive patients

协变量校正ROC曲线显示CMI预测效能最高（AUC=0.821，灵敏度76.4%），METS-IR次之（AUC=0.840，特异性更优），METS-VF亦表现良好（AUC=0.803，特异性80.8%），证实三者对CMM风险具有优异识别能力。

sensitivity analysis

三项敏感性分析（倾向得分匹配、连续变量重分析和排除>50岁人群）均验证结果稳健。值得注意的是，在≤50岁年轻高血压人群中，代谢评分关联强度显著增强（CMI的OR_Q4高达35.98），提示早期代谢评估对年轻患者尤为重要。

研究结论强调，METS-VF、METS-IR和CMI与高血压患者CMM风险存在复杂交互作用和非线性剂量反应关系，是预测CMM的可靠工具。其通过常规指标计算的优势，特别适用于石油工人等特殊职业人群的大规模筛查。该发现为CMM的早期预防和个性化干预提供了实用指标，有望通过早期识别高风险个体降低心血管事件发生率。未来需开展前瞻性队列验证因果关联并拓展至其他人群。