基于美国健康营养调查的胰岛素抵抗与炎症指标联合评估对血脂异常患者死亡风险的预测价值研究

《Diabetology & Metabolic Syndrome》：Joint association of estimated glucose disposal rate and systemic inflammation response index with all-cause and cardiovascular mortality in patients with dyslipidemia: a nationwide prospective cohort study

本研究针对血脂异常患者死亡风险预测指标不足的临床问题，通过分析12,854名NHANES参与者数据，发现估算葡萄糖处置率(eGDR)和全身炎症反应指数(SIRI)与全因死亡(HR=1.81)和心血管死亡(HR=2.45)显著相关。联合评估eGDR<7.84且SIRI>1.54能更精准识别高危人群，为血脂异常患者的风险分层提供了新策略。

　　

在当代代谢性疾病防控体系中，血脂异常作为心血管事件的重要危险因素，其疾病管理仍面临风险预测精度不足的挑战。传统血脂指标虽能反映脂质代谢紊乱，却难以捕捉患者内在的胰岛素抵抗（Insulin Resistance, IR）状态和系统性炎症反应——这两个相互交织的病理生理过程正是推动动脉粥样硬化进展的"隐形推手"。更棘手的是，临床评估IR的金标准高胰岛素-正葡萄糖钳夹技术（HIEC）操作复杂且成本高昂，而常用指标HOMA-IR（ homeostasis model assessment of insulin resistance）对β细胞功能受损或使用外源性胰岛素的患者适用性有限。与此同时，单一炎症指标难以全面反映机体炎症负担，使得血脂异常患者的综合风险评估存在明显盲区。

为解决这一临床痛点，大连医科大学第二医院心血管内科赵鑫教授团队开展了一项大规模前瞻性队列研究，创新性地将估算葡萄糖处置率（estimated Glucose Disposal Rate, eGDR）与全身炎症反应指数（Systemic Inflammation Response Index, SIRI）进行联合评估，旨在揭示二者对血脂异常患者死亡风险的协同预测价值。该研究近日发表于《Diabetology & Metabolic Syndrome》期刊，为代谢性疾病的风险管理提供了新的思路。

研究人员采用美国国家健康与营养调查（NHANES）1999-2018年共10个周期的数据，纳入12,854名确诊血脂异常的成年患者。通过最大选择秩统计法（MSRSM）确定eGDR和SIRI的最佳截断值分别为7.84和1.54，并据此将参与者分为四组：eGDR≥7.84且SIRI≤1.54（低风险组）、eGDR≥7.84但SIRI>1.54、eGDR<7.84但SIRI≤1.54、以及eGDR<7.84且SIRI>1.54（高风险组）。研究采用加权Cox回归模型评估指标与死亡的关联性，并通过时间依赖性ROC曲线比较预测效能。

主要技术方法概述

本研究基于NHANES全国代表性队列，采用前瞻性设计，中位随访时间达10年。通过实验室检测获取HbA_1c、血脂谱、血细胞计数等指标，计算eGDR（公式：21.158 - 0.09×腰围 - 3.407×高血压状态 - 0.551×HbA_1c）和SIRI（公式：中性粒细胞×单核细胞/淋巴细胞）。使用最大选择秩统计法确定指标最佳截断值，采用限制性立方样条（RCS）分析剂量反应关系，并通过多变量调整Cox模型计算风险比（HR）。

研究结果

基线特征揭示高危人群表型

如表1所示，eGDR<7.84且SIRI>1.54的高危组患者呈现出典型的代谢紊乱特征：年龄更大（中位51岁）、男性居多、肥胖比例更高（BMI中位数31.4 kg/m²），且合并高血压（68.98%）、糖尿病（40.64%）和心血管疾病（16.24%）的比例显著高于其他组。这一群体同时伴有更高的HbA_1c（6.4%）、空腹血糖（117 mg/dL）和白细胞计数（7.6×10⁹/L），提示其存在更严重的代谢紊乱和炎症状态。

eGDR与SIRI独立预测死亡风险

经过中位10年随访，共记录2,182例全因死亡和591例心血管死亡。多因素Cox回归显示，在完全调整模型（Model 3）中，低eGDR（<7.84）使全因死亡风险和心血管死亡风险分别增加27%（HR=1.27）和54%（HR=1.54）；高SIRI（>1.54）则使风险分别增加48%（HR=1.48）和83%（HR=1.83）。

剂量反应关系呈现非线性特征

限制性立方样条分析揭示了更为精细的关联模式：eGDR与两种死亡率均呈非线性关系（P_非线性<0.05），而SIRI与全因死亡呈非线性关联，与心血管死亡则呈线性剂量反应关系。这表明当eGDR低于特定阈值或SIRI持续升高时，死亡风险会急剧上升。

联合评估显著提升风险识别能力

Kaplan-Meier曲线清晰显示，eGDR<7.84且SIRI>1.54组累积死亡风险最高（log-rank P<0.0001）。多因素分析证实，与低风险组相比，该组全因死亡风险和心血管死亡风险分别增加81%（HR=1.81）和145%（HR=2.45），且这种关联在所有亚组（年龄、性别、糖尿病状态等）中保持一致（交互作用P>0.05）。

预测效能验证临床实用性

时间依赖性ROC分析显示，eGDR与SIRI联合模型在所有时间点（1、3、5、10年）的预测效能（AUC 0.693-0.733）均优于单一指标，证实其具有更优的长期风险预测价值。

研究结论与意义

本研究首次在血脂异常人群中系统评估eGDR与SIRI的联合预测价值，揭示胰岛素抵抗与系统性炎症的协同效应：当eGDR<7.84（提示显著胰岛素抵抗）与SIRI>1.54（提示重度炎症状态）并存时，患者全因死亡和心血管死亡风险分别增加81%和145%。这种"1+1>2"的效应可能源于胰岛素抵抗与炎症反应的恶性循环——胰岛素抵抗促进脂肪组织释放IL-6、TNF-α等炎症因子，而炎症信号又进一步加剧胰岛素受体底物磷酸化障碍，共同推动动脉粥样硬化进展。

从临床实践角度，eGDR（基于腰围、HbA_1c和高血压状态）和SIRI（基于血常规指标）均为易获取、低成本的无创指标，其联合使用可为基层医疗提供简便有效的风险分层工具。尤其值得注意的是，eGDR相较于甘油三酯-葡萄糖指数（TyG）更能全面反映肥胖/高血压人群的胰岛素抵抗特征，且不依赖空腹检测，适用性更广。

该研究的创新点在于突破传统单一指标评估局限，通过多维度指标整合揭示代谢-炎症轴在血脂异常预后中的核心作用，为个体化干预提供了新靶点。未来研究可进一步探索不同血脂异常亚型的异质性，并验证该模型在前瞻性干预研究中的指导价值。