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为评估冠心病（CAD）风险，研究人员分析 NHANES 数据，发现体重调整腰围指数（WWI）比 BMI 预测 CAD 更优。
冠心病（Coronary Artery Disease，CAD），这个全球健康的 “头号杀手”，正以高发病率和高死亡率肆虐着人们的生活。据统计，2019 年心血管疾病，主要是心脏病和中风，在全球范围内导致了约 1770 万人死亡。冠心病患者不仅要承受反复住院的痛苦、身体机能下降的折磨，还面临着心力衰竭、心源性猝死等严重并发症的威胁，这不仅严重影响了患者的生活质量，还带来了沉重的经济负担。
长期以来，身体质量指数（Body Mass Index，BMI）一直是评估心血管风险的常用指标。然而，BMI 就像一个 “糊涂侦探”，无法准确反映身体脂肪的分布情况，也难以精准预测冠心病的风险。大量研究表明，与整体肥胖相比，中央肥胖（也就是脂肪在腹部等中心部位的堆积）才是心血管疾病的 “幕后黑手”。为了找到更精准的评估指标，研究人员一直在努力探索。于是，体重调整腰围指数（Weight-adjusted Waist Index，WWI）应运而生，它通过腰围（WC）除以体重的平方根来计算，被认为能更精确地评估中央肥胖及其相关的心血管风险。
为了深入探究 WWI 与冠心病之间的关系，来自邢台人民医院心内科的研究人员，利用美国国家健康与营养检查调查（NHANES）1999 - 2020 年的数据展开了研究。他们的研究成果发表在了《Scientific Reports》上。
在研究过程中，研究人员运用了多种技术方法。首先，他们从 NHANES 数据库获取数据，该数据库能全面评估美国非机构化平民的健康和营养状况。然后，他们对数据进行筛选，排除不符合条件的个体，最终确定了 49240 名参与者。接着，通过计算 WWI，并将参与者按 WWI 四分位数分组。之后，利用多变量逻辑回归分析 WWI 与冠心病患病率的关系，采用广义相加模型（GAM）和光滑曲线拟合描述两者的关联，运用受试者工作特征（ROC）曲线评估 WWI 和 BMI 对冠心病的预测效能。
研究结果如下：
- 基线特征：49240 名参与者中，男性占 49.69%，女性占 50.31%，1749 人患有冠心病，占比 2.96%。随着 WWI 四分位数的升高，冠心病的发生率显著增加。同时，高 WWI 组的参与者在年龄、BMI、体重、血压等多方面指标与低 WWI 组存在明显差异。
- WWI 与 CAD 患病率的关系：多变量逻辑回归分析显示，WWI 与冠心病患病率呈正相关，即使在调整了混杂变量后，这种关系依然存在。而且，将 WWI 作为连续变量分析时，每增加一个单位，患冠心病的概率在不同模型中均有显著增加。
- GAM 和光滑曲线拟合结果：GAM 和光滑曲线拟合表明，WWI 与冠心病患病率呈正相关，随着 WWI 增加，冠心病患病率呈上升趋势；而 BMI 与冠心病的关系呈倒 U 型。
- 亚组分析结果：亚组分析发现，年龄与 WWI 在冠心病风险上存在显著交互作用。在≤60 岁的参与者中，WWI 与冠心病的关联更强。
- WWI 和 BMI 对 CAD 患病率的预测性能比较：ROC 曲线分析显示，WWI 对冠心病的预测能力优于 BMI，WWI 的最佳阈值为 11.23，其敏感性和特异性分别为 0.671 和 0.618。
研究结论和讨论部分指出，这项研究为 WWI 与冠心病患病率之间的关联提供了有力证据。与 BMI 相比，WWI 对冠心病的预测性能更优，尤其是在年轻人群（≤60 岁）中。这表明 WWI 有望成为评估心血管健康的敏感指标，助力风险分层和早期干预。而且，WWI 计算简单，仅需腰围和体重数据，便于在临床评估和大规模公共卫生项目中应用。然而，该研究也存在一些局限性，如横断面研究设计无法确定因果关系、依赖自我报告的冠心病诊断可能存在回忆偏倚、研究结果可能不适用于其他人群等。未来需要开展前瞻性纵向研究来进一步明确 WWI 与冠心病之间的关系。
总的来说，这项研究为冠心病风险评估提供了新的视角和方法，虽然还有待完善，但 WWI 的应用前景值得期待，有望在未来的心血管疾病防治中发挥重要作用。
