美国成年人心脏代谢指数与死亡风险的关联：基于NHANES 1999-2018的队列研究

为解决肥胖相关代谢风险评估的临床难题，研究人员基于NHANES数据库开展心脏代谢指数（CMI）与死亡风险的关联研究。通过20,570人队列分析发现，CMI升高独立增加糖尿病相关死亡风险（HR=1.75），但对全因及心血管死亡无独立预测价值。该研究为代谢综合征风险评估提供了新型生物标志物证据。

　　

随着全球肥胖率持续攀升，如何精准评估代谢风险成为公共卫生领域的重要课题。传统指标如体重指数（BMI）难以区分脂肪分布类型，也无法有效反映胰岛素抵抗（IR）程度。在此背景下，结合腹部肥胖（腰围身高比，WHtR）和脂代谢（甘油三酯/高密度脂蛋白胆固醇比值，TG/HDL-C）的心脏代谢指数（CMI）应运而生。尽管前期研究提示CMI与糖尿病、非酒精性脂肪肝等疾病相关，但其与死亡风险的关联仍不明确。

为填补这一研究空白，中国研究人员利用美国国家健康与营养调查（NHANES）1999-2018年数据，开展了一项大规模队列研究。该研究纳入20,570名成年人，通过多阶段建模分析发现：在调整年龄、性别、吸烟等混杂因素后，CMI每升高1单位可使糖尿病相关死亡风险增加75%（HR=1.75，95%CI 1.38-2.22），但这种关联在BMI≤28 kg/m²人群中不显著。值得注意的是，当模型进一步校正糖化血红蛋白（HbA1c）水平后，CMI对全因死亡和心血管疾病（CVD）死亡的预测作用消失，提示HbA1c可能是更优的风险预测指标。该成果发表于《Journal of Clinical Lipidology》，为代谢风险评估提供了重要循证依据。

研究采用四项关键技术方法：1）基于NHANES数据库构建20,570人代表性队列；2）通过三分位法将CMI分为T1（≤0.37）、T2（0.37-0.77）、T3（>0.77）组；3）应用Kaplan-Meier生存分析和多变量Cox回归模型评估风险；4）采用限制性立方样条（RCS）分析剂量-反应关系。

研究结果
基线特征：高CMI组（T3）具有更显著的代谢异常特征，包括更高BMI（30.59 vs 24.50 kg/m²）、腰围（105.5 vs 87.0 cm）及TG水平（189 vs 64 mg/dL），同时HDL-C更低（1.06 vs 1.66 mg/dL）。

CMI与死亡风险：中位随访期间记录2,660例死亡，其中糖尿病相关死亡122例。生存分析显示T3组糖尿病死亡风险显著增高（log-rank P<0.001）。多因素调整后，CMI与糖尿病死亡呈线性正相关（P_非线性>0.05），但在BMI≤28 kg/m²亚组无统计学意义。

敏感性分析：排除随访2年内死亡病例或数据不全者后，结论保持稳健。亚组分析提示CMI对糖尿病死亡的影响存在BMI分层效应（交互P<0.001）。

讨论与结论
本研究首次证实CMI可作为糖尿病相关死亡的独立预测指标，其机制可能与内脏脂肪组织（VAT）介导的IR有关。当VAT过度堆积时，游离脂肪酸（FFA）大量释放导致肝脏代谢紊乱，进而诱发高胰岛素血症和糖代谢异常。这一发现与既往关于WHtR和TG/HDL-C比值的研究相互印证，但创新性地揭示了CMI的预测价值受BMI调控的特点。

研究局限性包括无法区分糖尿病类型、缺乏新发CVD事件数据等。尽管如此，该成果仍具重要临床意义：对于BMI>28 kg/m²人群，CMI可作为简便的糖尿病风险筛查工具；而常规代谢评估中，HbA1c仍是更可靠的全因死亡预测指标。未来研究需进一步验证CMI在不同人种中的适用性，并探索其与具体并发症的关联机制。