甘油三酯-葡萄糖指数与早期心血管-肾脏-代谢综合征高尿酸血症风险的非线性关联：一项基于美国人群的横断面研究

《Frontiers in Cardiovascular Medicine》：Nonlinear association between triglyceride-glucose index and risk of hyperuricemia in early-stage cardiovascular-kidney-metabolic syndrome: a cross-sectional study of United States population

本研究发现，在早期心血管-肾脏-代谢（CKM）综合征人群中，甘油三酯-葡萄糖（TyG）指数与高尿酸血症风险呈显著非线性关联，拐点为TyG指数9.50。该研究利用美国国家健康与营养调查（NHANES）大数据，通过复杂统计模型揭示TyG指数可作为早期识别高尿酸血症风险的简易生物标志物，为CKM综合征的早期干预提供了新策略。

　　

1 引言

心血管-肾脏-代谢（CKM）综合征反映了心血管、肾脏和代谢紊乱之间复杂的相互作用，这些疾病常常共存并相互加剧临床负担。CKM综合征在全球日益增长的流行凸显了早期识别风险因素和采取针对性干预措施以遏制其进展的必要性。在CKM综合征相关的各种代谢异常中，高尿酸血症——一种以血清尿酸水平升高为特征的疾病——因其在加剧心血管和肾功能障碍中的作用而受到关注。高尿酸血症与胰岛素抵抗（IR）之间的关系已有充分记载，新出现的证据表明，高尿酸血症可能既是代谢紊乱的结果，也促进代谢紊乱的发生。然而，连接这些病症的机制仍未完全明了，尤其是在早期CKM综合征的背景下。

甘油三酯-葡萄糖（TyG）指数，作为一种可靠的IR替代标志物，近年来因其在预测心脏代谢疾病方面的价值而受到重视。研究表明，较高的TyG指数值与2型糖尿病、高血压和心血管疾病的风险增加相关。然而，尽管其在评估心脏代谢风险方面的效用已得到确立，但探索TyG指数与高尿酸血症之间关系的研究仍然有限，尤其是在患有CKM综合征的人群中。研究这种关系可以为IR在CKM相关代谢紊乱中的作用提供有价值的见解，并为早期干预策略提供信息。

本研究聚焦于早期CKM综合征的个体，旨在评估TyG指数与高尿酸血症之间的关系。通过利用美国国家健康与营养调查（NHANES）2005-2018年的数据并采用先进的统计技术，我们旨在识别非线性关联和高尿酸血症风险的阈值。这项研究的独特之处在于针对了一个未被充分研究的人群——那些处于CKM综合征早期阶段的个体——并为TyG指数作为早期干预的实用生物标志物提供了证据。这些发现有助于满足在CKM综合征管理中对主动方法日益增长的需求，重点关注其最早阶段的风险预测和预防。

2 方法

2.1 研究人群

这项横断面研究使用了NHANES 2005-2018的数据。NHANES采用复杂的、多阶段概率抽样设计，通过标准化问卷、体格检查和实验室测试收集具有全国代表性的数据。从NHANES 2005-2018人群中，我们排除了年龄<20岁的参与者、孕妇、因关键分期变量数据不全而无法确定CKM综合征状态的个体、缺少TyG指数计算数据或血清尿酸测量数据的参与者，以及患有4期CKM综合征的参与者，因为我们的研究特别关注早期疾病进展和干预机会。最终的分析样本包括患有早期（0-3期）CKM综合征的成年人。

2.2 CKM综合征早期阶段的定义

CKM综合征的分期是根据2023年美国心脏协会主席咨询声明全面描述的。我们的研究集中在早期CKM综合征（0-3期）：0期表示没有CKM风险因素；1期的特征是过量或功能异常的脂肪组织；2期包括代谢风险因素或慢性肾脏病（CKD）；3期包括亚临床心血管疾病。在此分类中，极高风险的肾脏疾病（G4或G5期）和由Framingham风险评分预测的高心血管疾病风险被视为亚临床心血管病理学的等效标志物。使用CKD-EPI方程估算肾小球滤过率（eGFR）并根据肾脏疾病改善全球结局（KDIGO）指南进行分期。鉴于研究重点是早期疾病进展，患有已确诊心血管疾病、终末期肾病或晚期代谢并发症（4期）的参与者被排除在外。

2.3 暴露变量

TyG指数计算为ln[空腹甘油三酯（mg/dl）×空腹血糖（mg/dl）/2]。血样在NHANES移动体检中心禁食8-12小时后采集。血清甘油三酯使用酶法（GPO-PAP法，罗氏诊断）测量，血糖使用己糖激酶法（罗氏/日立Cobas C311）测量。TyG指数既作为连续变量分析，也作为按四分位数分类的分类变量进行分析（Q1：5.65–8.16，Q2：8.16–8.58，Q3：8.58–9.03，Q4：9.03–12.84）。

2.4 结局变量

高尿酸血症定义为男性血清尿酸≥7.0 mg/dl或女性≥6.0 mg/dl。血清尿酸在标准化条件下使用尿酸酶-过氧化物酶法（贝克曼库尔特UniCel DxC 800 Synchron）测量。所有样本在采集后24小时内处理。实验室人员对参与者的暴露状态不知情，以尽量减少测量偏倚。

2.5 协变量

协变量包括年龄（连续，岁）、性别（男性或女性）、种族/民族（非西班牙裔白人、非西班牙裔黑人、墨西哥裔美国人和其他种族）、贫困收入比（PIR）（分类为低[<1.3]、中[1.3–3.5]和高[>3.5]）、教育水平（高中以下、高中毕业、高中以上）、体力活动（METs/周，分类为低[<600]、中[600–1199]和高[≥1200]）、吸烟状况（从不[一生中<100支香烟]、既往[>100支但已戒烟]、当前[>100支且仍在吸烟]）、饮酒状况（重度[女性≥3杯/天，男性≥4杯/天，或每月≥5天暴饮]、中度[女性≥2杯/天，男性≥3杯/天，或每月两次暴饮]、轻度[所有其他情况]）、体重指数（BMI）（连续，kg/m²）、eGFR（连续，ml/min/1.73 m²，使用CKD-EPI方程计算）、葡萄糖代谢状态（正常血糖、糖尿病前期、糖尿病）、高血压（是/否）、高脂血症（是/否）和健康饮食指数（HEI）-2015评分（范围0-100）。

2.6 统计分析

使用描述性统计方法总结了按TyG指数四分位数分层的参与者的基线特征。连续变量以调查加权平均值及其95%置信区间呈现，分类变量以调查加权百分比及其95%置信区间呈现。使用调查加权线性回归分析评估连续变量的组间差异，使用调查加权卡方检验评估分类变量的组间差异。

使用链式方程多重插补（MICE）处理协变量中的缺失数据，以减少偏倚并增强分析的稳健性。插补模型包含所有相关的预测变量和结局变量，以保持变量之间的关系。对连续变量使用预测均值匹配（PMM），对二元变量使用逻辑回归，对分类变量使用多项回归，进行5次迭代以确保收敛。

采用三步分析法检验TyG指数与高尿酸血症之间的关联。首先，构建调查加权逻辑回归模型来评估该关系。开发了三个模型：模型1，未调整；模型2，调整了年龄、性别和种族/民族；模型3，全面调整了协变量，包括年龄、性别、种族/民族、PIR、教育水平、体力活动（METs/周）、吸烟状况、饮酒状况、BMI、eGFR、葡萄糖代谢状态、高血压、高脂血症和HEI-2015。其次，采用广义加性模型和平滑曲线拟合来探索TyG指数与高尿酸血症之间潜在的非线性关系。当识别出非线性时，使用递归算法计算拐点，随后为拐点两侧的线段构建调查加权分段逻辑回归模型。应用对数似然比检验比较标准逻辑回归模型与分段模型，以确定更好的拟合度。最后，使用调查加权分层逻辑回归模型进行亚组分析，按年龄、性别、种族、吸烟状况、饮酒状况和eGFR等变量进行分层。在进行交互作用检验之前，根据临床相关切点对连续分层变量进行分类。使用似然比检验评估效应修正，以评估变量与TyG指数之间的交互作用。

为了进行敏感性分析，我们将TyG指数转换为分类变量，并计算趋势P值，以验证连续变量分析结果并检查潜在的非线性。所有分析均遵循NHANES分析指南，纳入抽样权重、分层和聚类变量，以考虑复杂的调查设计并确保全国代表性的估计。使用R（版本4.2.2）和EmpowerStats（版本4.2）进行统计分析。双侧P值<0.05被认为具有统计学意义。

3 结果

3.1 研究样本选择

在NHANES（2005-2018）的70,190名参与者中，应用排除标准后，共有14,716名参与者被纳入最终分析。排除过程依次剔除了年龄小于20岁的参与者（30,441名）、孕妇（2,711名）、无法确定CKM综合征状态的参与者（8,234名）、缺少TyG指数数据的参与者（2,229名）以及缺少尿酸测量数据的参与者（45名）。此外，1,996名患有4期CKM综合征的个体被排除在分析之外。

最终研究人群（14,714名）的CKM综合征分期分布如下：0期（1,384名，9.4%），1期（3,263名，22.2%），2期（9,015名，61.3%），3期（1,052名，7.1%）。详细的CKM分期标准在补充表S1中提供。

3.2 基线人口统计学特征

按TyG指数四分位数分层的14,714名参与者的基线特征在多个领域显示出显著差异。在人口统计学特征方面，平均年龄从Q1的41.29岁逐渐增加到Q4的50.10岁。男性比例从38.21%上升到57.97%。种族分布差异显著，非西班牙裔白人的比例相对稳定（63.43%至68.51%），而非西班牙裔黑人的比例下降（16.54%至5.64%），墨西哥裔美国人的比例上升（6.51%至11.42%）。高等教育水平从68.57%下降到54.81%，而贫困收入比在各四分位数间无显著差异。

生活方式特征在TyG四分位数间显示出显著差异。体力活动模式显示，高强度活动减少（78.12%至71.26%），低强度活动增加（19.54%至26.23%）。从不吸烟者的比例从63.58%下降到47.44%，而当前吸烟者的比例从16.37%上升到23.85%。在饮酒模式中，既往饮酒者从9.07%增加到15.69%，而中度饮酒者从21.90%下降到15.17%。

临床参数显示随着TyG指数增加，恶化趋势一致。BMI从26.17增加到31.73 kg/m²，同时血压升高（收缩压：115.49至126.28 mmHg；舒张压：67.73至73.17 mmHg）。通过eGFR评估的肾功能从101.88下降到93.21 ml/min/1.73 m²，而HEI-2015评分从53.16下降到50.83。

代谢参数在各四分位数间显示出实质性恶化。正常血糖的患病率从88.08%显著下降到41.27%，而糖尿病患病率从3.40%上升到34.15%。高血压患病率从20.37%上升到50.41%，高脂血症显示出急剧增加，从38.63%上升到98.28%。平均TyG指数从7.82进展到9.49。血清尿酸水平从4.88上升到6.00 mg/dl，高尿酸血症患病率从8.05%上升到30.12%。

CKM综合征分期的分布在TyG四分位数间显示出显著变化。0期从Q1的28.34%下降到Q4的0%，而2期成为主要流行期，从32.90%增加到92.69%。3期显示从1.94%逐渐上升到7.31%，表明随着TyG指数增加，心脏代谢健康逐渐恶化。

3.3 TyG指数与早期CKM综合征中高尿酸血症的关联

在检查早期CKM综合征参与者中TyG指数与高尿酸血症关联的加权分析中，连续和分类分析均揭示了显著关联。当作为连续变量分析时，在未调整模型中，TyG指数每增加一个单位与高尿酸血症的优势比增加2.13倍相关，在调整人口统计学因素后基本保持不变（优势比=2.11），在完全调整潜在混杂因素后有所减弱但仍保持显著（优势比=1.62）。在四分位数分析中，与最低TyG指数四分位数（Q1：5.65–8.16）相比，高尿酸血症的完全调整优势比对于Q2（8.16–8.58）为1.41，对于Q3（8.58–9.03）为2.00，对于Q4（9.03–12.84）为2.91，所有模型中各四分位数间的趋势均显著。

3.4 TyG指数对早期CKM综合征高尿酸血症影响的阈值效应分析

使用GAM和平滑曲线拟合，说明了TyG指数与高尿酸血症之间的非线性关系。平滑曲线显示，随着TyG指数值增加，初始呈正相关，随后在达到约TyG指数9-10的峰值后呈现下降趋势。这种非线性模式的视觉表现与随后通过两段式逻辑回归分析量化的阈值效应一致。

两段式逻辑回归分析揭示了早期CKM综合征中TyG指数与高尿酸血症之间的非线性关系。虽然标准线性模型显示TyG指数每增加一个单位与高尿酸血症优势比增加1.62倍相关，但进一步的阈值效应分析确定了拐点为TyG指数9.50。低于此阈值时，TyG指数每增加一个单位与高尿酸血症优势比显著升高相关（优势比=2.18）。然而，超过9.50的阈值后，这种关联变为负相关且不再具有统计学意义（优势比=0.79）。对数似然比检验支持两段式模型比线性模型拟合更好，表明TyG指数与高尿酸血症关联中存在阈值效应。

3.5 早期CKM综合征中TyG指数与高尿酸血症关联的分层分析

在分层逻辑回归分析中，观察到性别、种族/民族和吸烟状况存在显著的交互作用，而年龄组、饮酒状况和eGFR未显示显著的交互作用。值得注意的是，尽管存在这些交互差异，所有亚组分析均显示出统计学上显著的正相关，进一步验证了我们在主要分析中建立的TyG指数与高尿酸血症之间关系的稳健性。

基于广义加性模型和平滑曲线拟合的进一步分层分析一致地揭示了所有亚组中TyG指数与高尿酸血症之间的非线性关系。尽管不同年龄、性别、种族/民族、吸烟状况、饮酒状况和eGFR分层的具体模式各不相同，但非线性存在于所有分析中，为我们主要分析中识别的非线性关联模式提供了额外支持。

4 讨论

本研究首次调查了早期CKM综合征个体中TyG指数与高尿酸血症之间的关联。虽然先前的研究主要集中于特定疾病人群或高风险群体，但来自早期CKM综合征人群的证据仍然匮乏。使用NHANES 2005-2018中14,716名早期CKM综合征参与者的数据，并采用复杂的调查设计方法，我们确保了准确且具有全国代表性的估计。在全面调整潜在混杂因素后，TyG指数每增加一个单位与高尿酸血症优势比升高62%相关。值得注意的是，广义加性模型分析揭示了一种非线性关系，拐点为TyG指数9.50：低于此阈值时，TyG指数每增加一个单位与高尿酸血症优势比升高118%相关；而超过此点后，关联变为负相关且不再具有统计学意义。这些发现为早期CKM综合征人群的高尿酸血症风险评估提供了重要启示。

IR与高尿酸血症之间的关系近年来引起了相当多的关注。研究表明，IR可能通过多种机制影响尿酸代谢和排泄，从而促进高尿酸血症的发展。首先，IR与尿酸肾脏处理密切相关。研究表明，IR导致尿酸肾小管重吸收增加，减少其排泄，随后升高血清尿酸水平。此外，IR还与肾钠排泄减少有关，这可能进一步影响尿酸代谢。其次，IR与代谢综合征的其他组成部分，如肥胖和高血压，有着错综复杂的联系。肥胖和高血压都是高尿酸血症的独立风险因素，而IR在这些病症的发生和进展中起着关键作用。因此，IR可能通过影响这些代谢紊乱间接导致高尿酸血症。尽管高胰岛素-正常血糖钳夹技术（HEC）仍然是评估IR的金标准，但其技术复杂性和高成本使其难以在常规临床中使用。TyG指数因其简单、易于计算以及广泛临床应用的潜力，已成为IR的可靠替代标志物。

与本研究结果一致，多项研究提供了TyG指数与高尿酸血症风险呈正相关的证据。在一项涉及30,453名50岁及以上个体的综合分析中，发现调整混杂因素后，TyG指数每增加一个单位，男性高尿酸血症风险增加1.44倍，女性增加1.69倍。另一项涉及14,286名美国成年人和4,620名中国成年人的研究发现，TyG指数以及TyG-BMI、TyG-WHtR和TyG-WC与高尿酸血症显著相关，预测能力女性强于男性。在高血压成人中，TyG指数也与高尿酸血症呈线性正相关，高血压患者优势比为2.39，非高血压参与者优势比为2.61。一项针对42,387名中国成年人的横断面研究显示，较高的TyG水平与高尿酸血症风险增加相关，风险比超过其两个性别组成部分。总的来说，这些发现表明，TyG指数可以作为不同人口群体高尿酸血症风险的有价值预测指标，突出了在预防和管理高尿酸血症中监测IR的重要性。

我们的研究在早期CKM综合征个体中发现了TyG指数与高尿酸血症之间的非线性关系，阈值效应出现在TyG指数9.50。有趣的是，另一项研究在一般人群中报告了类似的非线性关联，拐点出现在9.69。这些不同的阈值值可归因于多个因素：首先，早期CKM综合征个体的代谢特征可能与一般人群显著不同。具体而言，CKM综合征的特点是IR增强和其他代谢异常，这可能从根本上改变TyG指数对高尿酸血症的预测能力。此外，CKM综合征人群中存在的额外代谢风险因素可能进一步加剧TyG指数对高尿酸血症的影响，从而导致比一般人群更低的阈值。相比之下，Wang等人使用限制性立方样条探讨了高血压人群中TyG指数与高尿酸血症之间的非线性相关性。他们的结果显著不同，表明两者之间没有统计学上显著的非线性关系。总的来说，这些发现凸显了理解TyG指数与高尿酸血症之间关系的复杂性。它们强调了考虑人群特异性特征的至关重要性，表明有效的风险评估和管理可能需要在不同的临床背景下采取量身定制的方法。

在早期CKM综合征患者中观察到的TyG指数与高尿酸血症之间的非线性关系可归因于涉及阈值依赖性生理适应和代偿反应的几种复杂代谢机制。拐点之前和之后对比鲜明的关联可以通过IR、脂质代谢和尿酸调节在不同病理生理阶段的错综复杂的相互作用来解释。

在9.50阈值之前，正相关通过多个相互关联的途径介导。胰岛素抵抗通过促进高胰岛素血症诱导的尿酸清除率降低，通过增强肾小管重吸收来逐步损害肾脏尿酸处理。从机制上讲，升高的胰岛素水平直接刺激尿酸转运蛋白1（URAT1）表达并抑制ATP结合盒G亚家族成员2（ABCG2）活性，导致近端小管中尿酸重吸收增强和分泌减少。此外，进行性胰岛素抵抗与通过增加甘油三酯代谢期间ATP分解加速的嘌呤合成有关，直接促进尿酸生成。与胰岛素抵抗增加相关的促炎状态和氧化应激创造了一个促进尿酸积累同时损害肾脏排泄能力的代谢环境。

TyG指数9.50的关键拐点代表了一个代谢阈值，在此之后代偿机制开始超过病理过程。这个阈值可能对应于身体对严重胰岛素抵抗的适应性反应达到最大能力的点，触发了保护性代谢调整。在这个阶段，尿酸从其促氧化作用转变为作为对抗严重胰岛素抵抗诱导的过度氧化应激的代偿性抗氧化机制。这种现象与代谢饱和效应的概念一致，即代偿机制达到平台期，从而尽管胰岛素抵抗持续进展，高尿酸血症风险的进一步增加却减弱。

超过9.50阈值后，几种代偿机制可以解释这种矛盾的负相关。晚期胰岛素抵抗触发胰腺β细胞功能障碍，导致胰岛素分泌减少，从而减少胰岛素介导的尿酸重吸收。此外，当葡萄糖水平超过肾脏阈值时，葡萄糖-尿酸竞争性抑制机制变得突出，通过糖尿介导的渗透性利尿导致尿酸重吸收的竞争性抑制和尿酸排泄增加。尿酸的双重抗氧化-促氧化性质表明，在极端胰岛素抵抗水平下，尿酸可能起到保护作用，稳态机制倾向于将其用作对抗压倒性氧化应激的抗氧化缓冲剂。然而，必须承认，超过9.50阈值后矛盾负相关的具体机制在很大程度上仍是假设性的，需要进一步的实验验证。虽然这些提议机制的各个组成部分（β细胞功能障碍、葡萄糖-尿酸竞争性抑制和尿酸的抗氧化特性）在文献中已得到充分确立，但它们与观察到的阈值效应相关的具体相互作用和时间点代表了一个工作假设，需要在早期CKM综合征人群中进行专门的机制研究来验证。

在早期CKM综合征人群中识别出这个特定的阈值（9.50），与在一般人群中观察到的较高阈值（9.69）相比，表明患有代谢功能障碍的个体在较低的胰岛素抵抗水平下经历代谢失代偿。这种差异可能反映了CKM综合征患者更高的代谢脆弱性，额外的心血管和肾脏风险因素的存在创造了对胰岛素抵抗介导的代谢紊乱更低的耐受阈值。该人群中代偿机制的较早出现可能代表了一种适应性反应，以防止进一步的代谢恶化，突出了该阈值对于风险分层和干预时机选择的临床意义。未来的研究应侧重于机制研究，以验证这些提议的代偿途径，并阐明观察到的阈值效应的精确生物学基础，特别是通过纵向评估CKM综合征人群的胰岛素敏感性、尿酸代谢和肾功能。

我们进行了分层分析，以检查早期CKM人群中不同亚组TyG指数与高尿酸血症的差异。有趣的是，基于森林图逻辑回归的亚组分析结果显示，无论年龄、性别、种族、吸烟和饮酒状况如何，TyG指数与高尿酸血症之间的正相关关系仍然很强。这证实了我们研究结果的可靠性和普适性。在不同eGFR水平（≥60和<60 ml/min/1.73 m²）下一致的关联以及几乎相同的效应大小表明，这种关系独立于基线肾功能，这一点尤其重要，因为肾功能不全会显著影响尿酸代谢。同时，基于广义加性模型和平滑曲线拟合的分层分析揭示了不同亚组内的U形非线性关系，这进一步验证了先前研究结果的稳定性。此外，性别、种族和吸烟似乎影响了早期CKM人群中TyG指数与高尿酸血症之间的关联（交互作用P值显著），而年龄、饮酒状况和eGFR未显示显著的交互作用。观察到的交互作用反映了复杂的生物学机制，值得详细的机制考量。基于性别的TyG-高尿酸血症关联差异主要是通过雌激素的多方面代谢效应介导的。雌激素通过上调有机阴离子转运蛋白（OAT1， OAT3）表达同时下调肾小管中URAT1活性来增强尿酸排泄，促进肾脏尿酸清除。同时，雌激素通过多种途径改善胰岛素敏感性，包括增强GLUT4转运、改善线粒体生物合成以及激活PI3K/Akt信号级联。此外，雌激素的抗炎特性可能减弱氧化应激介导的胰岛素抵抗与高尿酸血症之间的联系。种族差异可能反映了关键代谢途径中的基因多态性，包括尿酸转运蛋白基因（ABCG2， SLC2A9， SLC22A12）的变异，这些变异显示出显著的种族分布差异，亚洲人群对ABCG2 rs2231142显示出更强的关联，并且SLC2A9变异的效应大小与高加索人群不同。与吸烟相关的交互作用可能源于尼古丁通过增加IRS-1 Ser636磷酸化和炎症级联反应对胰岛素敏感性的复杂影响，这些反应改变了嘌呤代谢和肾脏尿酸处理。

这些机制见解对制定早期CKM综合征管理中的个体化预防策略具有直接意义。性别特异性的TyG指数阈值可以优化风险预测，由于雌激素对胰岛素敏感性和尿酸排泄的保护作用，绝经前女性的阈值可能更高。结合TyG指数值和已知高尿酸血症或胰岛素抵抗遗传易感性的遗传风险谱的种族特异性风险评估模型可以提高预测准确性，特别有利于已知有遗传倾向的人群。鉴于观察到的协同代谢效应，对于TyG指数升高的CKM综合征患者，应优先考虑戒烟。此外，生活方式干预可以根据亚组特征进行定制：强调血糖控制的饮食方法可能对具有胰岛素抵抗遗传易感性的个体特别有效，而结构化的运动计划可能在不同性别和种族群体中显示出不同的效果。这些个性化方法代表了向早期CKM综合征预防和管理的精准医学范式转变。

本研究强调了TyG指数作为一种简单、经济高效的生物标志物，在早期CKM综合征个体中早期检测高尿酸血症的临床潜力。与传统标志物不同，TyG指数整合了代谢和胰岛素抵抗参数，提供了一个全面的风险评估工具，可以促进主动筛查和及时干预。通过识别阈值效应，我们的研究提供了新的见解，可以改进风险分层策略，鼓励将其纳入常规临床实践和公共卫生指南。临床医生可以使用TyG指数来指导针对代谢功能障碍和尿酸调节的饮食、生活方式或药物干预。未来的研究应在纵向研究中验证这些发现，研究潜在机制，并评估基于TyG指数的干预措施对长期结局的影响，进一步巩固其在临床和公共卫生应用中的作用。

本研究具有几个增强其有效性和重要性的优势。首先，使用来自NHANES数据库的大型、具有全国代表性的样本确保了广泛的普适性和强大的统计效力。其次，该研究特别关注早期CKM综合征的个体，通过探索这一独特人群中的代谢和尿酸动态，弥补了当前研究中的一个关键空白。第三，标准化的数据收集方法，包括生化测量和全面的协变量评估，最大限度地减少了潜在的测量偏倚并增强了数据可靠性。第四，先进的统计方法，如应用平滑曲线拟合和阈值分析，允许探索非线性关系，并为TyG指数在预测高尿酸血症中的作用提供了细致入微的见解。最后，对广泛混杂因素的严格调整确保了观察到的关联尽可能无偏。总之，这些方法学上的优势使我们的发现既可信又具有影响力，为未来的研究和临床应用提供了宝贵的基础。

本研究有几个局限性需要承认。首先，由于我们的纳入和排除标准，研究结果可能普适性有限。例如，我们排除了20岁以下的个体、孕妇和患有晚期CKM综合征（4期）的个体，这意味着我们的结果不能直接应用于这些群体。其次，虽然NHANES数据库提供了大型的、具有全国代表性的样本，但本研究的横断面性质限制了我们建立TyG指数与高尿酸血症之间因果关系的能力。第三，尽管调整了多个混杂因素，但不能完全排除未测量或残留的混杂，因为影响该关系的某些因素，如遗传易感性或环境暴露，可能未被考虑在内。第四，该研究主要针对美国人群，虽然包括了不同的种族群体，但在将研究结果外推到非美国人群或其他具有独特代谢特征种族群体时需要谨慎。最后，我们使用了TyG指数和尿酸水平的单次测量，这可能无法完全捕捉它们随时间的变化。在未来的纵向和干预性研究中解决这些局限性可以进一步加强我们研究结果的临床意义。

5 结论

本研究首次系统地揭示了早期CKM综合征人群中TyG指数与高尿酸血症之间的复杂关联。通过分析14,716名参与者，我们确认了TyG指数作为高尿酸血症风险的有效指标，并独特地识别了其非线性关系的关键拐点。结果强调了TyG指数9.50作为代谢风险转换的关键阈值的意义，为临床风险分层提供了新视角。未来的研究应探索这种非线性关联背后的生理机制，设计前瞻性队列研究以验证我们的发现，并开发更精确的个性化风险预测模型。大规模、跨