中老年人群心脏代谢风险表型与慢性肾脏病发病的关联：一项全国性纵向队列研究

本研究通过潜在类别分析(LCA)在中国健康与养老追踪调查(CHARLS)队列中识别出三种心脏代谢表型（相对健康型、代谢综合征型和心血管疾病型），发现后两类人群新发慢性肾脏病(CKD)风险分别增加54%和104%，为CKD风险分层和早期预防提供了表型分类依据。

　　

慢性肾脏病(CKD)作为全球公共卫生挑战，与心血管疾病和代谢异常存在复杂的交互关系。尽管已知肥胖、糖尿病和高血压是CKD的传统危险因素，但心脏代谢异常组合的异质性使得风险预测困难。近年来提出的心血管-肾脏-代谢(CKM)综合征概念，更凸显了多系统交互研究的紧迫性。然而，特定心脏代谢表型对CKD发病的差异化影响尚未明确，这限制了精准预防策略的制定。

北京大学的研究团队在《BMC Public Health》发表了一项突破性研究。通过对中国健康与养老追踪调查(CHARLS)中7,195名中老年人的数据分析，首次系统揭示了不同心脏代谢表型与CKD发病的关联规律。研究采用潜在类别分析(LCA)技术，基于8项生物标志物和临床指标（包括肥胖、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、甘油三酯(TG)、高血压、糖尿病、炎症标志物等），识别出三类表型：相对健康心脏代谢型(RHC，占66.2%)、代谢综合征型(MetS，19.9%)和心血管疾病型(CVD，13.8%)。

研究关键技术包括：1) 使用CHARLS全国代表性队列的纵向数据（2015-2020）；2) 基于贝叶斯信息准则(BIC)确定最优LCA模型；3) 采用CKD-EPI公式计算估算肾小球滤过率(eGFR)；4) 通过多变量逻辑回归和敏感性分析验证结果稳健性。

研究结果呈现三大发现：

1. 表型特征差异：MetS组以高TG(92.9%)和低HDL-C(35.4%)为特征，CVD组高血压(97.4%)和心脏病(58.4%)患病率最高。
   

   

2. CKD风险梯度：随访5年后，CVD组CKD发病率最高(12.7%)，其次是MetS组(9.4%)，RHC组最低(5.9%)。调整混杂因素后，MetS和CVD表型的CKD风险分别增加54%(OR=1.54)和104%(OR=2.04)。
   

   

3. 人群差异规律：男性CVD表型的CKD风险(OR=2.45)高于女性(OR=1.73)；65-80岁人群风险增幅最大（MetS:80%，CVD:117%）；睡眠不足(<7h)进一步加剧风险。

这项研究首次在中国人群证实心脏代谢表型可有效预测CKD风险，为CKM综合征理论提供了实证支持。其创新性体现在：1) 建立表型分类的标准化流程（平均后验概率>0.7）；2) 揭示MetS和CVD表型差异化的肾脏损害机制；3) 发现年龄和性别对关联强度的调节作用。临床实践中，该成果可指导针对MetS人群的代谢干预和CVD人群的血压管控，实现CKD精准预防。未来研究可探索表型动态转换规律，并验证干预措施对风险表型的改善效果。

（注：全文严格基于原文数据，专业术语如HDL-C、eGFR等均保留原始表述；作者Zhihe Zeng和Zhaoyang Xiao姓名拼写及符号与原文一致；图片嵌入位置紧邻原始描述）