《Maturitas》：Combined associations of triglyceride-glucose index and biochemical sarcopenia index with cardiometabolic multimorbidity in middle-aged and older Chinese adults
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•甘油三酯 - 葡萄糖 (TyG) 指数独立预测新发心代谢共病 (CMM)。•肌少症指数 (SI) 与 CMM 呈横断面关联，但无纵向关联。•整合 TyG 和 SI 的复合指数可能改善风险分层。•随着随访时间延长，基线指数的预测性能下降。引言心代谢共病 (CMM) 指的是两种
• 甘油三酯 - 葡萄糖 (TyG) 指数独立预测新发心代谢共病 (CMM)。
• 肌少症指数 (SI) 与 CMM 呈横断面关联，但无纵向关联。
• 整合 TyG 和 SI 的复合指数可能改善风险分层。
• 随着随访时间延长，基线指数的预测性能下降。
引言 心代谢共病 (CMM) 指的是两种或两种以上心代谢障碍的共存，包括心脏病、糖尿病和中风 [1]。随着全球老龄化趋势加速，近几十年来 CMM 的患病率急剧上升，给中老年人群带来了沉重的疾病负担。在中国，近 30% 的 60 岁及以上成年人患有 CMM，且该状况与功能下降、住院、心血管事件和全因死亡风险升高密切相关，使预期寿命缩短长达 10 年 [2], [3], [4]。因此，确定具有成本效益且可靠的生物标志物以早期分层 CMM 风险，对于老龄化人口中的针对性预防和管理至关重要。
胰岛素抵抗 (IR) 是心代谢障碍的核心病理生理驱动因素 [5]。使用空腹甘油三酯和葡萄糖计算的 TyG 指数，已被广泛验证为大规模流行病学研究中简单、无创且可靠的 IR 替代标志物 [6]。越来越多的证据证实，TyG 指数升高与高血压、糖尿病、心脏病和 CMM 风险增加独立相关 [7], [8]。骨骼肌是葡萄糖处置和脂质代谢的主要组织，其特征是骨骼肌质量减少的肌少症与 IR 和心代谢障碍密切相关 [9], [10]。血清肌酐 - 胱抑素 C (Cr/Cys-C) 比值，一种生化肌少症指数 (SI)，已出现作为骨骼肌质量的可靠替代物，无需昂贵的影像学检查，使其非常适合基于人群的队列研究 [11], [12]。
值得注意的是，IR 和骨骼肌消耗常常共存，并对心代谢障碍的发展产生协同效应。然而，大多数以前的研究专注于 TyG 指数或肌少症的单独影响，而有限的研究利用数据驱动的复合指数探讨其对 CMM 的联合影响。主成分分析 (PCA) 是一种将相关生物标志物整合为统一指数的有效统计方法 [4], [13]。
因此，基于 CHARLS 2011–2020 年全国前瞻性队列，本研究旨在：(1) 考察标准化 TyG 指数和标准化生化 SI 与 CMM 的单独关联；(2) 构建整合 TyG 指数和 SI 的 PCA 衍生复合指数；(3) 比较单个指数和复合指数与 CMM 的关联及预测性能；以及 (4) 探索亚组中的潜在效应修饰。
章节摘要 研究设计和参与者 本研究基于 CHARLS (
http://charls.pku.edu.cn/en ) 2011–2020，这是一项全国人口为基础的、纳入 45 岁及以上社区居住中国成年人的前瞻性队列研究。CHARLS 的详细方案和设计已在此前发表。简要来说，基线调查于 2011–2012 年进行，随后每 2–3 年实施一次随访调查，采用多阶段分层与规模成比例的抽样策略以确保国家
参与者的基线特征 应用排除标准后，本研究横断面分析纳入 6309 名参与者，纵向分析纳入 6092 名参与者 (图 S1)。参与者的基线特征见表 1 和表 S1。
在横断面人群 (n = 6309) 中，193 名参与者 (3.06%) 基线时患有 CMM。CMM 参与者年龄更大，腰围、BMI、空腹血糖、甘油三酯、TyG
讨论 在这项针对中老年中国成年人的全国前瞻性队列研究中，我们确定了几个关键发现。横断面分析中，TyG 指数、SI (肌酐/胱抑素 C 比值) 和 PCA 衍生复合指数均与现患 CMM 独立相关，每增加一个标准差，完全调整的 OR 值分别为 2.50 (95%CI: 2.07–3.02)、4.07 (2.12–7.82) 和 1.63 (1.46–1.81)。在中位随访 9.27 年的纵向分析中，TyG 指数和
结论 TyG 指数是中老年中国成人新发 CMM 的有力独立预测因子。整合 TyG 指数和 SI 的 PCA 衍生复合指数可能比单独的 TyG 提供非常有限的预测活性改善，尽管这需要外部验证。
贡献者 Yan Chen：信息收集，撰写 - 原稿，撰写 - 审阅和编辑。
Jun Chen 和 Zijia Meng：可视化。
Jing Gao 和 Xiaodong Feng：监督，校对稿件。
所有作者均查看并批准了最终版本，且无其他人对论文做出实质性贡献。
伦理批准 两项研究均获得伦理批准 (北京大学 IRB00001052–11015; 密歇根大学 IRB)，所有参与者均提供书面知情同意。本研究不适用伦理批准。
来源和同行评审 本文非委托撰写，并经过外部同行评审。
资助 这项工作得到了中国国家关键研发计划 的支持 [资助编号 2023YFC3503705]。
利益冲突声明 作者声明他们没有已知的相互竞争的财务利益或个人关系，这些利益或关系可能会影响本文报告的工作。
Yan Chen|Jun Chen|Zijia Meng|Jing Gao|Xiaodong Feng
