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研究人员为评估 TyG-WHtR 指数和平均动脉压（MAP）与心血管疾病（CVD）的关联，经研究发现二者联合可提高 CVD 预测能力17。
心血管疾病（CVD），这个全球健康的 “头号杀手”，一直以来都是医学领域重点攻克的难题。它涵盖了心脏疾病和中风等多种病症，每年夺走无数人的生命，还让医疗费用不断攀升。随着人口老龄化加剧，人们的生活方式也发生了巨大改变，越来越多的人变得不爱运动，饮食习惯也越来越不健康，这使得心血管疾病的负担愈发沉重。在众多引发心血管疾病的因素中，高血压和胰岛素抵抗（IR）备受关注。高血压就像一个潜伏在血管里的 “破坏分子”，会给心脏、肾脏等多个重要器官带来极大的压力；胰岛素抵抗则如同身体代谢的 “捣乱者”，干扰正常的血糖代谢。
虽然大家都知道高血压和胰岛素抵抗在心血管疾病的发展中起着重要作用，但它们之间潜在的相互影响机制却一直没有被完全弄清楚。比如说，胰岛素抵抗指标 —— 甘油三酯 - 葡萄糖 - 腰围身高比（TyG-WHtR）指数，它和升高的动脉血压究竟是怎么增加心血管疾病风险的？它们之间又有着怎样复杂的相互作用？这些问题就像一团迷雾，笼罩在心血管疾病研究的道路上。
为了拨开这团迷雾，来自同济大学医学院附属上海东方医院等机构的研究人员开展了一项全国性前瞻性队列研究。他们从中国健康与养老追踪调查（CHARLS）中获取数据，对 7976 名参与者进行了长达 7 年的跟踪调查。最终，这项研究的成果发表在了《Cardiovascular Diabetology》杂志上。
在研究过程中，研究人员运用了多种关键技术方法。他们首先从 CHARLS 这个大规模样本队列中筛选出符合条件的参与者。接着，通过严格的测量流程获取各项数据，如使用特定公式计算 TyG-WHtR 指数、平均动脉压（MAP）等指标；采用 Cox 比例风险模型和限制性立方样条（RCS）分析各指标与心血管疾病风险的关联；运用时间依赖性受试者工作特征（ROC）分析评估预测性能；借助四向分解法探究中介效应 。
下面来看看具体的研究结果：
- 参与者基线特征：研究共纳入 7976 名参与者，平均年龄 58.68±9.60 岁，女性占比 53.45%。在 7 年的随访期间，16.62% 的人患上了心血管疾病2。
- TyG-WHtR、MAP 与 CVD 的关系：RCS 回归分析显示，TyG-WHtR 指数和 MAP 与 CVD 发病率呈正线性相关。与 TyG-WHtR 和 MAP 均低于中位数的参与者相比，二者均高于中位数的参与者患 CVD 的风险最高（HR 1.961；95% CI 1.660–2.317）。通过时间依赖性 ROC 分析、综合判别改善指数（IDI）和净重新分类改善指数（NRI）评估发现，TyG-WHtR 和 MAP 的组合比单独使用任何一个生物标志物，对 CVD 的预测能力都有所提高347。
- 亚组和交互分析：不同年龄组之间存在交互效应，在 60 岁以下的参与者中，管理 TyG-WHtR 指数和 MAP，可能更有助于降低 CVD 的发病率5。
- 中介效应分析：MAP 显著介导了 52.43% 的 TyG-WHtR 指数与 CVD 之间的关联，而 TyG-WHtR 指数则显著介导了 83.40% 的 MAP 与 CVD 之间的关联，这表明它们之间存在双向的相互影响6。
综合研究结论和讨论部分，这项研究意义重大。它首次深入探讨了 TyG-WHtR 指数、MAP 与 CVD 之间的复杂关系及中介作用。研究发现，较高的 TyG-WHtR 指数和较高的 MAP 相结合，与最高的 CVD 风险相关，二者联合预测 CVD 的能力优于单个指标。这就好比给医生们提供了一个更精准的 “探测器”，能够帮助他们更早、更准确地识别出心血管疾病的高风险人群，从而进行更有针对性的预防和治疗。不过，该研究也存在一些局限性，比如由于是观察性研究，无法确定因果关系；可能存在未测量的混杂因素；CVD 诊断基于自我报告，可能存在偏差；研究对象均为中国人群，结论的普适性有待进一步验证等。但无论如何，这项研究为心血管疾病的研究开辟了新的方向，让我们在对抗心血管疾病的道路上又前进了一步。
