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为探究心衰（HF）与相关指标关系，研究人员分析 NHANES 数据，发现 TyG 和 TyG-WC 指数与 HF 有关，为临床评估提供参考。
在心血管疾病的庞大版图中，心力衰竭（Heart Failure，HF）宛如一颗 “定时炸弹”，威胁着全球无数人的健康。近年来，HF 的发病率逐渐攀升，尽管医学不断进步，患者的预后有所改善，但死亡率和医疗负担依旧居高不下。与此同时，2 型糖尿病（T2DM）与 HF 之间有着千丝万缕的联系，大约 30 - 40% 的 HF 患者会并发 T2DM，而 T2DM 又会增加 HF 患者的全因死亡率。在评估 T2DM 与 HF 关联时，胰岛素抵抗（IR）是一个关键因素，常用的稳态模型评估胰岛素抵抗（HOMA-IR）指数在部分患者中存在局限性，此时甘油三酯 - 葡萄糖（TyG）指数应运而生，它的计算公式为 TyG = ln (甘油三酯 × 空腹血糖 / 2)，在心血管疾病研究中展现出一定价值。另外，脂肪分布也备受关注，研究发现腰围（WC）能反映腹部肥胖程度，与心血管疾病风险密切相关，TyG 与 WC 结合的 TyG-WC 指数在心血管疾病预后预测方面表现出色。然而，针对 TyG 和 TyG-WC 指数与 HF 的关联研究较少，且缺乏对不同体重指数（BMI）人群的分层分析。为了填补这些研究空白，来自北京协和医学院阜外医院的研究人员开展了此项研究，其成果发表在《Lipids in Health and Disease》上。
研究人员利用 2011 - 2020 年美国国家健康与营养检查调查（NHANES）的数据，通过筛选最终纳入 8769 名参与者。研究采用了多种关键技术方法，主要包括：首先，对数据进行加权处理，以确保研究结果更具代表性；其次，运用多变量逻辑回归分析，探究 HF 与 TyG、TyG-WC 指数之间的关联，并构建不同模型纳入不同协变量进行调整；再者，使用限制立方样条（RCS）评估变量间的线性或非线性关系；最后，通过受试者工作特征曲线（ROC）、净重分类指数（NRI）和综合判别改善指数（IDI）来比较不同指数模型的效能。
研究结果主要分为以下几个方面：
- 基线数据特征：研究对象中，8503 人无 HF，266 人患有 HF。HF 组年龄更大，教育和收入水平较低，体重、BMI、空腹血糖、甘油三酯、WC、糖化血红蛋白（HbA1c）水平更高，高密度脂蛋白（HDL）水平更低，且糖尿病、心肌梗死等疾病的患者数量更多，TyG 和 TyG-WC 指数也显著更高。同时，随着 TyG 和 TyG-WC 指数升高，患者患 HF 的比例增加。
- 指数与 HF 的关系：多变量逻辑回归显示，在多数模型中，TyG 和 TyG-WC 指数与 HF 呈正相关。但在调整所有变量的模型 4 中，TyG 指数与 HF 的关联无统计学意义。进一步按 TyG 和 TyG-WC 指数三分位数分析，在最高三分位数时，二者与 HF 的关联更为显著。
- 不同 BMI 亚组分析：亚组分析发现，种族是两个指数的交互因素，教育是 TyG 指数的交互因素，而 BMI 并非影响两个指数与 HF 关联的交互因素。在超重或肥胖人群中，TyG 和 TyG-WC 指数越高，HF 风险越高；在正常或体重过轻人群中，高 TyG 指数可能降低 HF 风险，而 TyG-WC 指数升高则 HF 风险增加。
- RCS 曲线分析：RCS 曲线显示，TyG 与 HF 的关系在不同模型中有所不同，部分呈线性，部分呈 J 形或 U 形；TyG-WC 与 HF 的关系在多数模型中呈线性，且随着 TyG-WC 指数增加，HF 风险上升。
- 模型效能比较：通过 ROC、NRI 和 IDI 分析，在正常或体重过轻人群中，TyG-WC 指数与 HF 的关联比 TyG 指数更紧密；在超重或肥胖人群中，TyG-WC 指数关联更强，但单独使用时敏感性较低。
研究结论和讨论部分指出，BMI 在 HF 与 TyG、TyG-WC 指数的关联中起着重要作用。在正常体重和体重过轻人群中，TyG 指数应结合 WC 来评估 HF 风险；在超重或肥胖人群中，虽然两个指数都可用于评估，但 TyG-WC 指数单独使用时敏感性不足。这一研究成果为临床医生评估 HF 风险提供了重要参考，提示在评估过程中需综合考虑患者的 BMI、TyG 指数和 WC 等因素，不能仅依赖单一指标。此外，研究还强调了营养状况在 HF 研究中的重要性，为后续研究指明了方向，即应深入探究代谢对 HF 的影响机制，开发更精准的临床预测评分。
