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糖尿病已成为全球重大健康问题，现有糖尿病风险预测模型多依赖胰岛素抵抗，忽略炎症因素。研究人员利用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据，探究 C 反应蛋白 - 甘油三酯葡萄糖指数（CTI）与糖尿病风险的关系。结果显示 CTI 指数与糖尿病风险密切相关，或可成为预测糖尿病风险的新指标，为糖尿病防治提供新视角。
在当今社会，糖尿病就像一颗 “健康炸弹”，严重威胁着人们的生活质量和生命健康。它是全球第三大非传染性疾病，在 2021 年，全球成年糖尿病患者高达 5.37 亿，死亡人数达 670 万 。中国作为老龄化国家，糖尿病负担也在迅速加重，2019 年成年糖尿病患者约 1.116 亿，预计 2045 年将增至 6.39 亿。
目前，大多数糖尿病风险预测模型主要聚焦胰岛素抵抗，却忽视了炎症也是糖尿病发展的关键因素。这就好比搭建一座桥梁，只考虑了一部分支撑结构，而忽略了另一部分同样重要的部分，使得桥梁的稳固性受到质疑，这样的模型可靠性自然也令人担忧。
为了弥补这一缺陷，来自辽宁中医药大学附属医院等机构的研究人员开展了一项极具意义的研究。他们将目光投向了 C 反应蛋白 - 甘油三酯葡萄糖指数（CTI 指数），这是一个新兴指标，能综合反映身体代谢状态和炎症影响。研究人员利用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）的数据，深入探究 CTI 指数与糖尿病风险之间的关系。
研究结果意义重大。在 9 年的随访中，糖尿病发病率为 15.9%。COX 回归分析发现，CTI 指数越高，糖尿病风险比逐渐增加。受限立方样条（RCS）曲线证实了两者之间存在线性关系。决策树分析表明 CTI 指数是糖尿病风险的关键指标，而且与 TyG 指数相比，CTI 指数对糖尿病发病风险的预测能力更强。这就像是为糖尿病风险预测找到了一把更精准的 “尺子”，能帮助人们更准确地评估患病风险。
在研究过程中，研究人员运用了多种技术方法。他们基于 CHARLS 队列进行前瞻性研究，选取了 6728 名基线时无糖尿病病史的参与者。对于缺失数据，采用多重插补法处理。利用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）技术筛选关键预测因子，通过多元 COX 回归评估 CTI 指数与新发糖尿病风险的关系，还用决策树分析识别高风险人群，计算时间依赖的 Harrell’s C 指数等评估预测能力。
研究结果具体如下：
- 参与者基线特征：共 6728 名参与者，包括 3024 名男性和 3704 名女性，平均年龄 58.10 ± 8.66 岁。根据 CTI 指数分层后发现，FBG、GHb 等多项指标与 CTI 指数变化相关。LASSO 回归初步筛选出 CTI、年龄、性别等可能的预测因素。
- 新发糖尿病发病率：1069 名参与者患糖尿病，发病率为 15.9%。CTI 指数四分位数中，发病率从 Q1 的 9.9% 逐渐上升到 Q4 的 23.2%。
- CTI 指数与新发糖尿病风险的关联：多变量 COX 回归模型显示，CTI 指数每增加 10 个单位，新发糖尿病风险增加 45%；以四分位数划分，Q3 和 Q4 参与者患糖尿病风险分别比 Q1 增加 59% 和 92%。
- 中介效应：中介分析表明，构成 CTI 指数的 CRP 和 TyG 指数之间无相互影响。
- RCS 研究：RCS 曲线模型显示，CTI 指数与新发糖尿病风险之间存在线性关系。
- 决策树分析：决策树模型准确率达 84.1%，表明 CTI 指数是 45 岁及以上中国中老年人新发糖尿病最重要的风险因素。
- 预测能力评估：时间依赖的 Harrell’s C 指数显示，CTI 指数对新发糖尿病的 C 指数最高。与 TyG 指数相比，CTI 指数的综合判别改善（IDI）和净重新分类改善（NRI）表明其预测能力更优。
- 亚组分析：亚组分析发现，CTI 指数与新发糖尿病风险的关联不受年龄、婚姻状况等因素影响，但可能受性别差异影响。
- 敏感性分析：经过多种敏感性分析，研究结果具有稳健性。
研究结论和讨论部分再次强调了 CTI 指数在预测糖尿病风险方面的重要价值。它作为胰岛素抵抗和炎症的新型复合指标，比单一的胰岛素抵抗指标（TyG 指数）更具预测价值。虽然研究存在一些局限性，如研究对象局限于 45 岁及以上中国人、部分指标未纳入等，但它依然为糖尿病的及时诊断、早期预防、优化治疗和延缓进展提供了重要参考，为糖尿病防治领域点亮了一盏新的明灯，指引着后续研究和临床实践的方向。
