血浆致动脉粥样硬化指数联合健康社会决定因素对糖尿病及糖尿病前期患者全因和心血管死亡风险的叠加效应研究

本研究针对糖尿病及糖尿病前期患者长期预后预测指标不足的临床难题，通过分析NHANES数据库6180例患者数据，首次证实血浆致动脉粥样硬化指数(AIP)是最佳代谢指标，其与健康社会决定因素(SDoH)组合可产生叠加效应，显著提升全因死亡(AUC=0.778)和心血管死亡(AUC=0.764)的预测效能，为风险分层管理提供新策略。

　　

糖尿病和心血管疾病(CVD)已成为威胁全球健康的重大公共卫生问题，流行病学数据显示全球糖尿病患者超过5.4亿，心血管疾病患者达5.2亿，且死亡率持续攀升。特别值得注意的是，糖尿病前期患者的心血管和全因死亡率甚至高于糖尿病患者，但这一高危阶段却长期未获得足够重视。目前临床上面临两大关键挑战：一是现有代谢指标如TyG指数(甘油三酯-葡萄糖指数)、HOMA-IR(胰岛素抵抗稳态模型评估)等预测效能有限(AUC多在0.6-0.7)；二是缺乏整合生物标志物与社会环境因素的综合评估体系。

为破解这些难题，华中科技大学等机构的研究团队基于美国国家健康与营养调查(NHANES)2005-2018年数据，开展了一项横断面与队列相结合的创新研究。研究团队从70,190名初始参与者中严格筛选出6,180例糖尿病和糖尿病前期患者，通过比较8种代谢指标与健康社会决定因素(SDoH)的预测效能，发现血浆致动脉粥样硬化指数(AIP)是最优代谢标志物，其与SDoH组合可产生显著的叠加效应。这项具有重要临床转化价值的研究成果发表在《Diabetes Research and Clinical Practice》上。

研究采用多学科交叉方法，主要技术路线包括：1)基于NHANES数据库建立前瞻性队列，通过国家死亡指数(NDI)链接确定死亡率结局；2)采用受试者工作特征曲线(ROC)比较SDoH与8种代谢指标(TyG、TyG-BMI等)的预测效能；3)通过限制性立方样条(RCS)分析AIP与死亡率的剂量反应关系；4)应用Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型评估风险关联；5)开发交互式在线风险预测工具实现临床转化。

研究结果部分呈现了系列重要发现：

3.1 基线特征分析
按AIP四分位分组的6,180例患者中，高AIP组(≥0.54)具有更不利的代谢特征：年龄更大(中位58岁)、男性占比高(60.7%)、TG(甘油三酯)水平显著升高(182 vs 64 mg/dL)、HDL-C(高密度脂蛋白胆固醇)降低(42 vs 63 mg/dL)，且SDoH不良比例更高(43.9% vs 27.6%)。值得注意的是，高AIP组的全因死亡率(26.8% vs 5.8%)和心血管死亡率(10.5% vs 1.7%)显著增加。

3.2 预测效能比较
ROC曲线分析显示，SDoH对所有因死亡率预测效能最佳(AUC=0.703)，AIP次之(AUC=0.688)，显著优于其他代谢指标。在心血管死亡率预测中，SDoH(AUC=0.689)和AIP(AUC=0.680)同样表现突出。

3.3 生存分析
Cox模型证实AIP和SDoH均为独立风险因素。最高风险组(AIP≥0.38且SDoH≥4)的全因死亡风险增加2.312倍(95%CI:1.958-2.730)，心血管死亡风险增加2.198倍(95%CI:1.684-2.869)，这种风险梯度在所有亚组(性别、年龄、是否合并高血压/CVD)中均保持一致。

3.5 组合指标优势
AIP+SDoH组合显著提升预测效能：全因死亡率Harrell's C-index达0.778(单独AIP为0.688)，心血管死亡率达0.764(单独SDoH为0.689)。IDI(综合判别改善指数)和NRI(净重分类改善指数)分析证实组合指标具有统计学显著的分类改善。

讨论部分揭示了这一发现的深层意义：AIP作为反映TG/HDL-C比值的指标，不仅表征致动脉粥样硬化性血脂异常，更整合了代谢应激、慢性炎症和胰岛素抵抗等多重病理生理过程。而SDoH通过影响心理压力、行为选择和结构不平等，共同构成"生物-社会"交互风险网络。研究创新性地开发了在线风险分层工具(https://evo3.shinyapps.io/99cvdapp/)，将患者分为三级风险：高危组(AIP≥0.38且SDoH≥4)推荐他汀治疗联合社区健康工作者转介；中危组(单一指标异常)建议针对性生活方式干预；低危组(AIP<0.38且SDoH<4)仅需年度预防咨询。

该研究的局限包括NHANES数据的横断面设计限制因果推断、代谢指标单次测量无法反映动态变化等。未来需要多中心前瞻性研究验证。尽管如此，这项研究首次证实AIP+SDoH组合可产生显著的叠加效应，为糖尿病及糖尿病前期患者的精准风险管理提供了兼具科学性和可操作性的新范式。