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为解决肌少症肥胖诊断复杂、标准不明，且其与心脏病关联研究结果不一致的问题，研究人员开展了 SAO 指数与心脏病发病风险关系的研究。结果显示，SAO 指数与中老年人心脏病风险增加有关，对疾病防治意义重大。
在人口老龄化加剧的当下，健康问题日益受到关注。肌少症（sarcopenia），作为一种以骨骼肌质量、力量和功能进行性丧失为特征的综合征，严重影响老年人生活质量。它不仅会增加骨折、关节损伤风险，还可能引发心脏和肺功能衰竭，甚至危及生命。而肌少症肥胖（sarcopenic obesity），这种集高体脂与低肌肉量于一身的病症，更是与多种代谢紊乱密切相关，如糖尿病、心血管疾病等，导致更严重的临床后果，且因其隐匿性，早期常被忽视。
传统的肌少症筛查方法存在诸多弊端，成本高、有辐射、需要专业技术人员操作，限制了其在临床的广泛应用。同时，目前对于肌少症肥胖的诊断标准尚不明确，这给相关疾病的早期发现和干预带来极大困难。在这样的背景下，研究人员急需找到一种简单、有效的方法来评估肌少症肥胖，以及明确它与心血管疾病之间的关系，从而实现对心血管疾病风险的早期预测和干预，降低疾病负担。
为了攻克这些难题，来自国内的研究人员利用中国健康与养老追踪调查（China Health and Retirement Longitudinal Study，CHARLS）的数据展开了研究。该研究旨在探究一种新的指标 —— 肌少性腹型肥胖指数（Sarcopenic Abdominal Obesity Index，SAO 指数）与心脏病之间的关系。SAO 指数通过将肌少症指数（Sarcopenia Index，SI，血清肌酐（mg/dL）除以胱抑素 C（mg/L）再乘以 100 ）和腰围相结合，为评估肌少症肥胖提供了一种便捷且经济的工具。
研究人员采用队列研究的方法，选取了 2011 - 2012 年 CHARLS 基线调查中 45 岁及以上、无心脏病病史的人群作为研究对象，并对其随访至 2018 年。在研究过程中，测定了参与者的血清肌酐、胱抑素 C 水平以计算 SI，同时测量了腰围，进而得出 SAO 指数。根据 SAO 指数的中位数，将参与者分为高、低 SAO 指数组。研究还收集了参与者的社会人口学特征、健康相关因素（如吸烟、饮酒、糖尿病、高血压、血脂异常等）。运用 Cox 比例风险回归模型评估高 SAO 指数相较于低 SAO 指数对心脏病发病的影响。
研究结果显示，最终纳入分析的 4665 名参与者中，中位年龄为 58 岁。在 7 年的随访期间，共确诊 662 例（14.19%）新发心脏病病例。高 SAO 指数组的心脏病发病率为每 1000 人年 24.57 例，明显高于低 SAO 指数组的每 1000 人年 15.98 例。经多因素调整后，高 SAO 指数组患心脏病的风险比（hazard ratio，HR）为 1.181（95% 置信区间（confidence interval，CI）：1.002 - 1.392） ，表明高 SAO 指数与心脏病发病风险增加显著相关。
进一步的亚组分析发现，在年龄小于 70 岁的人群中，高 SAO 指数与新发心脏病之间存在显著关联（HR = 1.23，95% CI：1.024 - 1.477）；而在 70 岁及以上人群中，这种关联未达到统计学意义。在糖尿病状态分层分析中，非糖尿病组中高 SAO 指数与新发心脏病有关（HR = 1.196，95% CI：1.001 - 1.431），但在糖尿病组中，该关联不显著。
研究结论表明，在中老年人中，SAO 指数与新发心脏病风险增加相关，尤其在年龄≤70 岁的非糖尿病个体中更为明显。这一研究成果意义重大，它为心血管疾病的早期预测提供了新的指标。SAO 指数计算简便、成本低，有望应用于基层医疗单位的常规健康体检中，帮助医生尽早识别心血管疾病高风险人群，进而制定针对性的干预措施，如蛋白质补充、抗阻训练和代谢监测等综合干预方案，以降低心血管疾病的发生风险。
此外，该研究还为心脏病患者的预后评估提供了新的思路，可将 SAO 指数纳入预后评估框架，优化风险分层和长期护理策略。不过，研究也存在一定局限性，如研究对象仅来自中国，可能限制了结果的普适性；研究为观察性研究，存在混杂因素影响；心脏病诊断依赖自我报告，可能存在测量偏倚；且肌少症和肌少症肥胖的诊断尚无统一金标准。但尽管如此，该研究仍为后续研究指明了方向，未来需要开展跨种族验证、干预研究、开发数字健康应用以及与传统心血管风险评分的比较研究等。
研究人员为开展此项研究，主要采用了以下关键技术方法：利用具有全国代表性的 CHARLS 队列数据，保证研究样本的多样性和代表性。通过标准化的检测流程测定血清肌酐和胱抑素 C 水平，进而计算 SI。规范测量腰围，用于计算 SAO 指数。运用 Cox 比例风险回归模型分析 SAO 指数与心脏病发病风险的关系，并进行亚组分析以探究不同人群中的差异。
该研究发表在《Clinical Nutrition ESPEN》，为生命科学和健康医学领域在心血管疾病风险预测和防治方面提供了重要的参考依据，有助于推动相关领域的进一步发展。
