应激性高血糖比值联合高血压对卒中风险的预测价值及稳健性：来自CHARLS队列的证据

本研究针对卒中高风险人群早期识别难题，创新性地探讨了应激性高血糖比值(SHR)这一整合急慢性血糖状态的新型指标与高血压的协同作用。通过分析中国健康与养老追踪调查(CHARLS)9682名基线无卒中参与者的数据，发现高SHR(>1.025)合并高血压者卒中风险达参考组的2.94倍(95%CI:2.38-3.64)，且SHR独立预测价值在高血压人群中尤为显著。该研究为代谢应激标志物在社区人群卒中预防中的临床应用提供了重要循证依据。

　　

卒中作为全球第二大死亡原因，在中国中老年人群中造成的疾病负担尤为沉重。尽管传统危险因素如高血压、糖尿病已被广泛认知，但临床上仍缺乏能同时反映急性代谢应激和慢性风险的生物标志物。这就像只掌握了"慢性病地图"却缺少"突发预警系统"，导致部分高风险个体在常规筛查中被遗漏。近年来，应激性高血糖比值(SHR)——通过空腹血糖与糖化血红蛋白的特定公式计算(FBG/[1.59×HbA1c(%)-2.59])，在急重症预后预测中展现出独特价值。然而，这个"代谢应激温度计"能否应用于社区人群的卒中预防？特别是当遭遇高血压这个"沉默杀手"时，两者会擦出怎样的危险火花？

中南大学湘雅三医院内分泌科的研究团队利用具有全国代表性的中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据，对9682名45岁及以上基线无卒中参与者进行了长达8.43年的追踪。研究采用多阶段分层概率抽样方法，通过标准化问卷采集社会人口学特征、病史和生活方式数据，并检测空腹静脉血血糖和HbA1c等指标。主要技术方法包括：1)基于CHARLS队列的回顾性设计；2)采用K最近邻(KNN)算法处理缺失数据；3)通过Cox比例风险模型评估关联性；4)使用受试者工作特征(ROC)曲线分析预测效能。

主要研究结果

参与者特征

按SHR中位数(1.025)和高血压状态分组的基线分析显示，高SHR合并高血压组具有最不利的代谢特征：腰围(88.0 vs 82.2 cm)、甘油三酯(125.67 vs 92.93 mg/dL)和C反应蛋白(1.18 vs 0.88 mg/L)均显著升高，而高密度脂蛋白胆固醇(46.01 vs 51.80 mg/dL)最低(P均<0.001)。

卒中发生率和生存曲线

81,601人年随访期间共记录764例卒中事件，总发生率为9.36/1000人年。分层分析呈现明显剂量效应：低SHR无高血压组为4.92/1000人年，而高SHR高血压组达17.57/1000人年。

卒中风险评估

多变量调整后，高SHR与高血压分别使卒中风险增加23%(HR=1.23,95%CI:1.07-1.43)和153%(HR=2.53,95%CI:2.16-2.95)。两者并存时风险增幅达194%(HR=2.94,95%CI:2.38-3.64)。值得注意的是，仅在高血压人群中，SHR才显现独立预测价值(P=0.015)。

预测效能分析

ROC曲线显示，单纯SHR模型预测效能有限(AUC=0.539)，但与高血压联合后显著提升(AUC=0.653)。

这项发表在《Cardiovascular Diabetology》的研究揭示了代谢应激与血管负荷的协同危害机制：SHR反映的急性血糖波动可能通过氧化应激和内皮功能障碍加剧高血压固有的血管损伤，而高血压又可能放大血糖异常的病理效应。研究创新点在于将重症医学指标转化应用于慢性病预防，证实SHR可作为高血压患者卒中风险分层的"代谢放大器"。临床实践中，对同时存在SHR>1.025和高血压的个体，尤其是老年男性，应考虑强化综合干预。未来研究需探索SHR对不同卒中亚型的特异性关联，并开发整合SHR的个体化风险评估工具。

该研究的局限性包括自我报告结局可能存在的误分类、单次基线测量无法反映SHR动态变化等。然而，其基于大样本社区队列的发现为代谢-血管交互作用理论提供了重要实证，提示临床医生在评估卒中风险时，除关注绝对血糖值外，更应重视相对高血糖所揭示的代谢脆弱性。正如研究者所言："SHR像一面镜子，既照见当下的代谢风暴，又映出长期的健康隐患。"这种双时相生物标志物的应用，或将开启卒中预防的新视角。