重磅发现！TyG-BMI 与缺血性脑卒中重症患者短期死亡率密切相关

研究人员为探究 TyG-BMI 与缺血性脑卒中（IS）重症患者 28 天死亡率的关系，发现高 TyG-BMI 与短期死亡风险增加有关，为临床提供新依据。

　　在医学研究领域，脑卒中一直是备受关注的重大课题。缺血性脑卒中（IS），就像脑血管中的 “不速之客”，它会引发局部神经功能障碍和脑组织坏死，严重威胁着人们的健康。全球范围内，脑卒中是导致死亡和残疾的重要原因之一，在我国，它更是成为了成年人死亡和残疾的首要 “元凶”。随着全球老龄化的加剧，越来越多的老年患者因缺血性脑卒中被送入重症监护室（ICU），他们面临着更高的死亡率和残疾率。

以往研究发现，血压波动、高血糖、血脂异常等传统指标与急性缺血性脑卒中的不良预后有关，但仅依靠这些指标远远不够。寻找新的、更有效的预测指标迫在眉睫。甘油三酯葡萄糖（TyG）指数作为评估胰岛素抵抗（IR）的可靠指标，在代谢和心血管疾病领域展现出重要价值，其与缺血性脑卒中的关联也备受关注。近年来，将 TyG 指数与肥胖指标结合的评估策略受到重视，其中 TyG-BMI 在多种疾病的风险预测中表现出良好的应用前景。然而，关于 TyG-BMI 在急性缺血性脑卒中，尤其是重症患者中的研究却十分匮乏，且现有研究结论存在冲突。

为了解决这些问题，遂宁市中心医院的研究人员 Qingrong Ouyang、Lei Xu 和 Ming Yu 等开展了一项基于 eICU 数据库的研究。该研究旨在探讨 TyG-BMI 与缺血性脑卒中重症患者 28 天死亡率之间的关系，相关成果发表在《Cardiovascular Diabetology》杂志上。

研究人员从 eICU 协作研究数据库（eICU-CRD v2.0）中筛选数据，该数据库涵盖了 2014 - 2015 年美国 208 家医院的 ICU 患者信息。经过严格筛选，最终纳入 1362 例缺血性脑卒中重症患者。研究人员提取了患者的一般临床特征、实验室参数、合并症等信息，并计算出每位患者的 TyG-BMI。随后，运用多变量 Cox 回归模型分析 TyG-BMI 对 28 天死亡率的影响，通过限制立方样条（RCS）探索两者的非线性关系，利用 K-M 曲线比较不同 TyG-BMI 组的预后，还进行了交互作用和亚组分析以验证结果的可靠性。

研究结果主要包括以下几个方面：

1. 基线特征：研究共纳入 1362 名参与者，平均年龄 68.41±14.16 岁，男性占 47.50%。高 TyG-BMI 组在年龄、BMI、心率、平均动脉压（MAP）、机械通气使用、部分实验室指标以及 28 天医院死亡率和 ICU 死亡率等方面，与低、中 TyG-BMI 组存在显著差异。
2. TyG-BMI 对 28 天死亡率的影响：单因素分析显示，机械通气使用和较高的序贯器官衰竭评估（SOFA）评分与 28 天医院和 ICU 死亡率增加显著相关，高 TyG-BMI 组 28 天住院死亡率风险更高。多变量 Cox 回归分析表明，在完全调整模型中，高 TyG-BMI 组 28 天死亡率风险显著增加；对于 ICU 死亡率，TyG-BMI 与风险呈显著正相关，高 TyG-BMI 组风险更高。
3. TyG-BMI 与 28 天死亡率的关系：RCS 分析发现，TyG-BMI 与 28 天医院死亡率呈非线性正相关，拐点为 380.376。低于该拐点，TyG-BMI 每增加 1 个标准差，28 天医院死亡率增加 37.3%；高于该拐点，每增加 1 个标准差，死亡率降低 87.9%。而 TyG-BMI 与 28 天 ICU 死亡率呈显著正线性相关。
4. 亚组分析：亚组分析显示，TyG-BMI 与 28 天医院死亡率的关联在不同患者亚组中基本一致，在年龄大于 60 岁、男性、总胆固醇升高、血尿素氮降低等亚组中，TyG-BMI 与死亡率风险显著相关。在 ICU 死亡率方面，TyG-BMI 在年龄≥60 岁、总胆固醇≥154mg/dL、血清钾 < 3.9mmol/L 等亚组中与较高死亡率显著相关。

研究结论表明，升高的 TyG-BMI 与美国缺血性脑卒中重症患者短期全因死亡率增加显著相关。这一结果有助于解决该研究领域现有的争议，表明 TyG-BMI 可作为一种简单有效的生物标志物，用于识别死亡率高风险的缺血性脑卒中重症患者。

不过，该研究也存在一些局限性。作为回顾性队列研究，无法确定 TyG-BMI 与预后之间的因果关系；数据库缺乏脑卒中亚型信息，无法分析其对不同类型 IS 的预测价值；研究未纳入关键预后指标，可能影响结果的全面性；仅评估了 28 天死亡率，未涉及长期预后；数据库时间范围有限，可能影响研究结果的适用性。尽管如此，该研究首次揭示了 TyG-BMI 与缺血性脑卒中重症患者短期死亡率的显著相关性，为临床预测不良预后提供了新的参考指标。未来还需要进一步的前瞻性研究，在多中心患者队列、不同人群和各种 IS 亚型中验证 TyG-BMI 的预测价值，并深入探索其在疾病复发和预后管理中的应用。