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为探究肥胖和胰岛素抵抗相关指标（OIRIs）与 1 型糖尿病（T1D）患者亚临床颈动脉粥样硬化（SCA）的关系，研究人员开展相关研究。结果显示，CVAI 与 SCA 关联最强。这为评估 T1D 患者 SCA 风险提供新方向，助力疾病防治。
在全球范围内，1 型糖尿病（T1D）如同一个隐匿的健康 “杀手”，悄然影响着数百万患者的生活。它不仅发病年龄早，而且并发症发展迅速，其中心血管疾病（CVD）更是导致 T1D 患者死亡率居高不下的重要原因。想象一下，在患者的身体里，血管就像一条条高速公路，而亚临床颈动脉粥样硬化（SCA）就如同道路上悄悄出现的 “暗坑”，它是动脉粥样硬化的早期阶段，若能提前发现并干预，就能避免许多严重心血管事件的发生。然而，传统的肥胖和胰岛素抵抗评估方法存在局限性，虽然一些肥胖和胰岛素抵抗相关指标（OIRIs）已被发现与 CVD 有关，但它们与 T1D 患者 SCA 的关系却一直模糊不清。为了填补这一知识空白，来自空军军医大学第一附属医院等机构的研究人员挺身而出，开启了这项意义非凡的研究。
研究人员开展了一项横断面研究，从 2008 年 10 月至 2021 年 6 月，对空军军医大学第一附属医院收治的 1269 例经典 T1D 患者的住院病历进行了初步审查，最终 418 例符合标准的成年患者被纳入研究。研究过程中，研究人员收集了患者丰富的信息，包括人口统计学资料、人体测量数据、生化指标以及用药史等。同时，他们计算了多种 OIRIs，如身体质量指数（BMI）、腰高比（WHtR）、中国内脏脂肪指数（CVAI）等，并对患者进行了标准化的颈动脉超声检查，以此来判断是否存在 SCA。
在研究结果部分，首先来看参与者的基线特征。418 例参与者中，男性占 52.15%，中位年龄 31.0（24.0 - 45.0）岁，SCA 患病率为 21.29%。与无 SCA 的患者相比，有 SCA 的患者年龄更大、糖尿病病程更长，且多项临床参数和血脂水平更高，使用的药物也更多。
接着是 OIRIs 与 SCA 的关联。通过逻辑回归分析，研究人员发现，在调整了潜在混杂因素后，CVAI、eGDRWHR和 eGDRWC与 SCA 的存在独立相关。具体来说，CVAI 每增加 1.0 个标准差（SD），SCA 的发生风险增加（OR，95% CI：1.68，1.16 - 2.47）；eGDRWHR每增加 1.0 个 SD，SCA 发生风险降低（OR，95% CI：0.44，0.22 - 0.82）；eGDRWC每增加 1.0 个 SD，SCA 发生风险降低（OR，95% CI：0.49，0.24 - 0.93）。
在诊断性能方面，通过受试者工作特征（ROC）曲线和曲线下面积（AUC）比较发现，CVAI 的诊断性能优于其他指标，其 AUC 达到 0.732（95% CI：0.686 - 0.774），最佳截断值为 56.307，灵敏度为 62.92%，特异性为 75.38%。
进一步的亚组分析显示，CVAI 与 SCA 的关联在女性、年龄≥31 岁、糖尿病病程≥5 年、非吸烟者、无糖尿病家族史和患有高血压的患者中更为显著。限制立方样条（RCS）分析表明，在总体人群和女性中，CVAI 与 SCA 呈线性正相关，但在男性中无显著关联。
在评估 CVAI 对 SCA 的增量诊断性能时，研究发现，将 CVAI 添加到 Steno 1 型风险引擎（ST1RE）中虽可改善重新分类，但并未增强 ST1RE 对 SCA 的整体判别能力。
最后，通过敏感性分析进一步验证了 CVAI 与 SCA 的关联。多项分析表明，即使在排除使用二甲双胍治疗的患者或肥胖 / 超重患者后，CVAI 与 SCA 的正相关关系依然存在。
综合研究结论和讨论部分，这项研究首次系统地探究和比较了多种 OIRIs 与 T1D 患者 SCA 的关联，发现 CVAI 与 SCA 的关联最强。这一发现意义重大，它为 T1D 患者 SCA 风险评估提供了一个潜在的重要指标。CVAI 作为一个基于常规临床测量的便捷指标，若能在未来的前瞻性研究中进一步验证其临床价值，将有望在 T1D 患者的临床管理中发挥关键作用，帮助医生更早地发现 SCA 风险，制定更精准的治疗策略，从而降低 T1D 患者心血管疾病的发生风险，改善患者的生活质量和预后。
研究人员在开展研究时，主要运用了以下关键技术方法：首先是数据收集，从医院病历中获取大量患者的多方面信息；然后进行多种肥胖和胰岛素抵抗相关指标（OIRIs）的计算；利用颈动脉超声技术评估颈动脉内膜中层厚度（cIMT）和斑块情况；采用逻辑回归分析、ROC 曲线分析、亚组分析、RCS 分析等多种统计方法对数据进行深入处理和分析，以探究各指标与 SCA 的关系。
