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为探究心血管代谢指数（CMI）与中风风险关系，研究人员开展相关研究，发现二者显著相关，对中风风险评估有意义。
中风，作为一种由缺血或出血引发的急性神经功能缺损疾病，其症状持续 24 小时以上或直至死亡，严重威胁着人类的健康。据 2019 年全球疾病负担研究显示，中风已成为全球第二大死因，以及导致死亡和残疾的第三大因素。从 1990 年到 2019 年，中风的发病率和相关死亡人数急剧上升，尽管在治疗和康复方面取得了一定进展，但治疗效果和预后情况仍不容乐观，众多中风幸存者面临着残疾的困扰，这不仅降低了他们的生活质量，也给家庭和社会带来了沉重的负担。因此，加强中风的一级预防迫在眉睫。
此前，虽然已经明确了一些中风的风险因素，如高血压、高体重指数（BMI）等，但对于心血管代谢指数（Cardiometabolic Index，CMI）与中风风险之间的关系，科学界仍知之甚少。CMI 是一种新型代谢标志物，它整合了甘油三酯与高密度脂蛋白胆固醇的比值（TG/HDL-C）和腰高比（WHtR），已被证实与多种代谢疾病相关，然而其在中风风险预测方面的作用尚未得到充分研究。现有关于 CMI 与中风风险的研究存在诸多局限性，大多为小样本、局部地区的横断面研究，未能深入探讨潜在的非线性关系。
为了填补这一知识空白，来自南华大学第二附属医院、北京天坛医院等机构的研究人员，依托中国健康与养老追踪调查（China Health and Retirement Longitudinal Study，CHARLS）展开了一项全国前瞻性队列研究。该研究成果发表在《BMC Neurology》杂志上，为中风风险的评估和预防提供了重要的新依据。
研究人员在此次研究中，运用了多种关键技术方法。首先，他们从 CHARLS 中筛选出符合条件的参与者，经过严格的排除标准筛选后，最终确定了 6620 名 45 岁及以上的个体纳入分析队列。接着，通过标准化的问卷调查收集参与者的人口统计学信息、生活习惯、疾病史等数据，并进行身体测量和实验室检测，以获取各项生理指标。计算 CMI 时，采用公式 CMI = 甘油三酯（TG，mmol/L）/ 高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C，mmol/L）× 腰围（WC，cm）/ 身高（cm） 。在分析数据时，运用了 Cox 比例风险模型来评估 CMI 与中风风险的关系，同时采用 Kaplan - Meier 生存分析比较不同 CMI 水平下的中风发生率，利用限制立方样条（RCS）探究 CMI 与中风之间的潜在非线性关系，并进行亚组分析验证结果的稳健性。
研究结果如下：
- 基线特征：该研究共纳入 6620 名参与者，中位年龄 56 岁，女性占 55%。在中位 7 年的随访期内，有 417 名参与者发生中风。发生中风的参与者年龄更大、教育程度更低，高血压、糖尿病的患病率更高，BMI 也更高。实验室检查显示，中风组的总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）等多项指标与未中风组存在显著差异。此外，根据 CMI 四分位数分组后发现，不同组间在性别、居住地区、吸烟饮酒习惯、疾病患病率等方面也存在明显差异12。
- CMI 与中风风险的关系：Kaplan - Meier 生存曲线表明，CMI 最高组（Q4）的参与者中风风险显著高于其他三组。Cox 比例风险模型显示，无论是将 CMI 作为连续变量还是分类变量，都能显著预测中风风险。而且，RCS 模型揭示出随着 CMI 水平升高，中风风险呈非线性增加3。
- 亚组分析结果：在不同年龄、性别、吸烟状态、饮酒状态、高血压、糖尿病和抑郁状态等亚组中，CMI 对中风风险的预测价值具有一致性，且 CMI 与这些亚组之间不存在显著交互作用4。
研究结论与讨论部分指出，本研究明确了在我国中老年人中，CMI 水平升高与中风风险增加之间存在显著关联，且这种关系是非线性的。这一发现进一步证实了 CMI 在预测中风风险方面的临床实用性，为制定针对老年人的早期风险分层和干预策略提供了重要依据，有助于更合理地分配医疗资源。然而，该研究也存在一定局限性，如研究对象仅为 45 岁及以上人群，无法推广到更年轻的群体或其他种族；观察性研究无法控制未测量或未知的混杂因素；失访和基于自我报告的中风诊断可能影响研究结果的准确性等。尽管如此，这项研究依然为后续研究指明了方向，未来需要开展更广泛、更深入的研究来进一步验证 CMI 与中风风险之间的关系，探索其潜在的生物学机制，从而为中风的预防和治疗提供更有效的方法。
