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为探究 eGDR 与虚弱进展的关系，北京大学和密歇根大学的研究人员开展相关研究。结果发现较高 eGDR 与虚弱进展减缓有关。该研究为预防和干预虚弱提供新方向，值得科研人员一读。
血糖代谢指标与衰老脆弱：一项跨越两国的深度探索
在人口老龄化加速的当下，老年健康问题备受关注，其中 “虚弱”（frailty，一种常见的老年综合征）更是成了医学界的焦点话题。想象一下，老年人就像逐渐老化的机器，各个零件（器官系统）的储备功能慢慢下降，对外界压力的抵抗能力也越来越弱，这就是 “虚弱” 状态。据流行病学调查显示，社区中老年人 “虚弱” 的患病率在 10.7% - 36.4% 之间，而且与之相关的医疗费用逐年攀升，给家庭和社会都带来了沉重负担。
“虚弱” 可不是个简单的问题，它和很多不良健康状况紧密相连。比如，身体虚弱的老人更容易摔倒，增加骨折风险；还可能引发心血管疾病、慢性肝病，甚至会提高全因死亡率。不过，令人欣慰的是，近年来研究发现 “虚弱” 并非一成不变，如果能在合适的时机进行有效干预，它是有可能被逆转的，这样就能降低那些不良健康状况发生的风险。所以，找到导致 “虚弱” 的风险因素就显得尤为关键，这就像是找到了打开预防和干预 “虚弱” 大门的钥匙。
在寻找风险因素的过程中，胰岛素抵抗（IR）进入了研究者的视野，它被认为可能是导致 “虚弱” 的潜在因素。IR 就像是身体里的 “交通堵塞”，胰岛素原本的任务是帮助细胞摄取葡萄糖，为身体提供能量，但出现 IR 时，细胞对胰岛素变得不那么敏感，葡萄糖就没办法顺利进入细胞，从而引发一系列代谢问题。IR 还会激活慢性炎症，影响骨骼肌细胞对胰岛素的敏感性，导致能量代谢紊乱，这很可能就是 “虚弱” 发展背后的生理机制。
要研究 IR 和 “虚弱” 的关系，首先得找到合适的指标来衡量 IR。传统上，高胰岛素 - 正常血糖钳夹技术（HIEG）是测量 IR 的 “金标准”，但它就像个 “娇贵的公主”，操作起来不仅有创，成本还很高，没办法在大规模人群研究和临床实践中广泛应用。于是，人们开始寻找替代指标，像稳态模型评估胰岛素抵抗指数（HOMA - IR）、甘油三酯葡萄糖（TyG）指数和估计葡萄糖处置率（eGDR）等。不过，HOMA - IR 的计算依赖于空腹血糖和胰岛素水平，这两个指标在普通人群中并不是常规检测项目；TyG 指数在某些情况下，敏感性和特异性又不太理想。相比之下，eGDR 就像是个 “可靠的伙伴”，它获取起来更方便，测量 IR 的准确性和 HIEG 相当。但一直以来，eGDR 和 “虚弱” 进展之间的关系却无人探究，而且它在糖尿病患者和非糖尿病患者中的影响是否一致也不清楚。
为了填补这些知识空白，来自中国和美国的研究人员开展了一项重要研究。中国北京大学和美国密歇根大学的研究团队合作，利用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）和美国健康与退休研究（HRS）这两个前瞻性队列的数据进行分析。他们的研究成果发表在《Cardiovascular Diabetology》期刊上，论文题目是 “Association of estimated glucose disposal rate with frailty progression: results from two prospective cohorts” 。这项研究得出了一个重要结论：无论是否患有糖尿病，较高水平的 eGDR 都与 “虚弱” 进展减缓有关。这一发现意义重大，为预防和干预老年人 “虚弱” 提供了新的方向。
那么，研究人员是如何开展这项研究的呢？首先，他们从 CHARLS 和 HRS 队列中挑选合适的参与者。在 CHARLS 中，选取了 2011 年（第 1 波）到 2018 年（第 4 波）的数据，以第 1 波为基线；HRS 则选取了 2006 年（第 8 波）到 2020 年（第 15 波）的数据，以第 8 波为基线。经过层层筛选，排除了那些数据缺失的参与者后，最终 CHARLS 有 8872 人、HRS 有 5864 人纳入到 eGDR 与 “虚弱” 进展关系的分析中。
接着，研究人员计算 eGDR，公式为：eGDR（mg/kg/min） = 21.158 -（0.09× 腰围） -（3.407× 高血压） -（0.551× 糖化血红蛋白 A?c） 。除了计算连续的 eGDR，还把它分成了三个等级（三分位数，T1、T2、T3）。同时，他们用虚弱指数（FI）来评估 “虚弱” 程度。FI 是根据 31 个与年龄相关的健康指标构建的，涵盖疾病、症状、身体功能、残疾、抑郁和认知等方面。FI 是个连续变量，范围从 0 到 100，数值越高，说明 “虚弱” 程度越高，通常 FI≥25 就被定义为 “虚弱”。在研究过程中，他们还考虑了年龄、性别、教育程度、婚姻状况等多种可能影响结果的因素（协变量）。
在统计分析上，研究人员也是下足了功夫。他们用线性回归模型分析 eGDR 和基线 “虚弱” 的关系，用线性混合效应模型分析 eGDR 和 “虚弱” 进展的关系。而且，为了确保研究结果的可靠性，还进行了一系列敏感性分析，比如换个高血压的定义重新计算 eGDR，去掉 FI 中与糖尿病相关的项目重新计算等。
研究结果十分有趣。先看参与者的基线特征，在 CHARLS 和 HRS 中，不同 eGDR 三分位数的参与者在很多方面都存在差异。比如，在 CHARLS 中，eGDR 处于 T3 的参与者年龄相对较大、女性比例较高，而且婚姻状况、教育程度、身体活动水平等方面也更有优势，同时 BMI、腰围、血压、糖化血红蛋白 A?c、C 反应蛋白和 FI 水平都更低。
再看 eGDR 和基线 “虚弱” 的关系，调整协变量后发现，和 eGDR 处于 T1 的参与者相比，T3 的参与者 FI 明显更低，而且 eGDR 每增加 1 个标准差，基线 FI 也会显著降低。在按糖尿病状态分层后，无论是糖尿病患者还是非糖尿病患者，都呈现出类似的趋势。
重头戏来了，eGDR 和 “虚弱” 进展又有怎样的关系呢？结果显示，在两个队列中，和 T1 的参与者相比，T3 的参与者 FI 进展明显更慢，而且 eGDR 每增加 1 个标准差，FI 进展也会减缓。排除基线就已经 “虚弱” 的参与者后，这种关系依然存在。按糖尿病状态分层后，在非糖尿病患者中，T3 的 eGDR 与更慢的 FI 进展相关；在糖尿病患者中，虽然在 HRS 队列中一开始这种关系不明显，但排除基线 “虚弱” 参与者后也变得显著了。
敏感性分析的结果也很给力，不管是换高血压定义重新计算 eGDR，还是调整其他各种因素，研究结果都保持一致，这就像给研究结论上了多重保险，让人更加信服。
综合研究结论和讨论部分，这项研究意义非凡。它首次揭示了 eGDR 和 “虚弱” 进展之间的关系，发现较高的 eGDR 与更低的基线 FI 和更慢的 FI 进展相关，而且这种关系在糖尿病患者和非糖尿病患者中都存在。从临床角度看，医生以后在治疗糖尿病患者时，就可以多关注一下他们的 eGDR 水平，这可能有助于延缓 “虚弱” 进展。从公共卫生角度来说，对于非糖尿病的中老年人，也应该尽早关注自己的 eGDR，通过合理运动、多摄入膳食纤维等方式提高 eGDR 水平，说不定就能预防未来 “虚弱” 的快速发展。
不过，研究也有一些小遗憾。比如这是一项观察性研究，虽然发现了两者之间的关联，但没办法确定是不是因果关系；高血压的定义存在争议，尽管通过敏感性分析验证了结果，但还是会让人有点小担心；研究过程中还有部分参与者失访，可能存在选择偏倚；而且就算控制了很多因素，还是可能有一些没考虑到的因素，像饮食、遗传易感性等会影响结果。
但不管怎么说，这项研究为我们理解 “虚弱” 的发展机制打开了新的窗口，为未来预防和干预老年人 “虚弱” 提供了宝贵的线索。相信在未来，随着研究的不断深入，我们能找到更多对抗老年人 “虚弱” 的有效方法，让老人们都能拥有更健康、更有活力的晚年生活。
