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为探究心脏代谢指数（CMI）与排便频率（BMF）的关系，研究人员分析 NHANES 数据。结果显示，二者存在非线性关联，特定 CMI 范围影响 BMF，且在特定人群中关联更显著。该研究为代谢综合征和胃肠功能障碍诊疗提供新方向。
在健康领域，代谢综合征（MetS）如同一个隐藏在暗处的 “健康杀手”，它以腹部肥胖、胰岛素抵抗、血脂异常和高血压为特征，与心血管疾病、糖尿病等多种严重疾病以及全因死亡率紧密相连。近年来，科学家们发现，MetS 的影响范围远不止于传统的心血管和代谢器官，肠道功能似乎也被卷入其中。比如，胰岛素抵抗会悄悄改变肠道微生物群的平衡，而血脂异常则会加剧肠道炎症，损害肠道黏膜。这一系列发现，就像一把把钥匙，逐渐打开了人们对 MetS 与肠道健康关系研究的大门。
心脏代谢指数（CMI）作为评估代谢健康的 “新星” 指标，通过甘油三酯（TG）与高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）的比值，再乘以腰高比（WHtR）计算得出，它在预测 MetS 方面展现出巨大潜力。然而，CMI 与肠道功能之间的联系，却像一团迷雾，尚未被完全揭开。
排便频率（BMF）作为反映肠道健康的关键 “信号灯”，不仅能体现肠道的正常运作情况，还与多种疾病的预防和管理息息相关，如心血管疾病、慢性肾病和肛肠疾病等。虽然其调节机制复杂，涉及人口统计学特征、神经调节、饮食习惯、肠道微生物群、身体活动和心理状态等多个方面，但目前 CMI 与 BMF 之间的关系仍不明确。
为了驱散这团迷雾，黑龙江中医药大学的研究人员勇挑重担，开展了一项基于美国国家健康和营养检查调查（NHANES）数据库的横断面研究。他们希望通过这项研究，为 MetS 患者和胃肠功能障碍患者的治疗与管理策略提供新的思路，推动跨学科管理方法的发展。
研究人员利用 NHANES 数据库中 2005 - 2010 年的数据，这些数据就像一座蕴藏着健康秘密的宝库，通过标准化的检查、访谈、身体评估和实验室分析，精准地反映了美国人群的健康状况。在筛选了 31034 名参与者后，严格按照一系列排除标准，最终确定了 9678 名符合研究要求的受试者。
在研究中，CMI 作为关键的暴露变量，其计算涉及到多个生理指标的精确测量。而 BMF 则通过肠道健康问卷进行评估，问卷中的一个简单问题 “你通常多久排便一次？” 成为了开启研究大门的关键。同时，研究人员还纳入了众多可能影响结果的混杂因素，如性别、年龄、种族、贫困收入比（PIR）、教育水平、吸烟、饮酒、身体活动、体重指数（BMI）、糖尿病、胃肠道疾病、高血压、抑郁、睡眠障碍和各种饮食因素等，确保研究结果的准确性和可靠性。
统计分析是研究的关键环节，研究人员运用 R Studio 和 EmpowerStats 分析平台，采用多种回归分析、平滑曲线拟合和阈值效应分析等方法，深入探究 CMI 与 BMF 之间的关系。
研究结果令人眼前一亮。从基线特征来看，研究人群中男性占 49.25%，女性占 50.75%，CMI 的中位数为 0.62（0.34, 1.16）。在 CMI 的四分位数分布中，随着 CMI 四分位数的上升，BMF 呈现出明显的增长趋势（P<0.0001），这表明 CMI 越高，排便频率可能越高。然而，平滑曲线拟合和阈值效应分析却揭示了二者之间复杂的非线性关系。当 CMI 处于 4.97 到 11.75 之间时，出现了意想不到的情况 ——CMI 与 BMF 呈负相关；而在其他范围，则呈现正相关。
进一步的亚组分析发现，年龄和抑郁对 CMI 与 BMF 的关系有着显著影响。在年龄亚组中，年轻人和中年人中 CMI 与 BMF 的关联较为明显，而老年人中这种关联则不显著。在抑郁亚组中，抑郁患者的 CMI 与 BMF 关联更为突出，每增加一个单位的 CMI，抑郁患者的 BMF 增加幅度远高于非抑郁患者。
这项研究的意义重大。它首次深入探究了 CMI 与 BMF 之间的关系，发现二者存在非线性关联，这一发现就像在黑暗中点亮了一盏明灯，为后续研究指明了方向。同时，研究结果为 MetS 和胃肠功能障碍的研究提供了新的视角，有助于医生更好地理解患者的病情，制定更有针对性的治疗方案。例如，对于 CMI 较高且排便频率异常的患者，医生可以考虑从调节代谢和改善肠道功能等多方面入手进行治疗。
在研究方法上，研究人员主要运用了以下关键技术：一是利用 NHANES 数据库获取具有代表性的大规模样本数据；二是通过多种回归分析，如多元回归分析，控制混杂因素，评估 CMI 与 BMF 的关联；三是采用平滑曲线拟合和阈值效应分析，探索二者之间的非线性关系。
研究结果部分：
- 基线特征：研究共纳入 9678 名参与者，对其性别、年龄、种族、PIR、教育水平等多方面特征进行分析，发现不同 CMI 四分位数组和 BMF 分层组的参与者在这些特征上存在差异。
- CMI 与 BMF 的关联：多元回归分析表明二者存在关联，随着 CMI 四分位数增加，BMF 呈上升趋势。平滑曲线拟合和阈值效应分析揭示了非线性关系，确定了关键拐点。
- 亚组分析：年龄和抑郁亚组存在显著交互效应，不同年龄组和抑郁状态下，CMI 与 BMF 的关联程度不同。
研究结论和讨论部分，该研究明确了 CMI 与 BMF 存在非线性关联，一般情况下 CMI 与 BMF 增加相关，但在 4.97 - 11.75 的 CMI 范围内，二者呈负相关，且这种关联在中青年和抑郁人群中更为显著。不过，研究也存在局限性，如横断面研究设计无法推断因果关系、部分数据源于自我报告可能存在偏差等。尽管如此，这项研究依然为代谢综合征和肠道健康领域的研究做出了重要贡献，为后续更深入的研究奠定了坚实基础，有望推动相关疾病的诊疗发展。
