七项代谢和肥胖相关指标与心血管疾病-肾脏-代谢进展风险的关联及预测性能探索

《Scientific Reports》：Adiposity and insulin resistance indices and progression to advanced cardiovascular-kidney-metabolic syndrome in Chinese adults

　　

摘要

代谢和肥胖相关指标可能有助于识别心血管疾病-肾脏-代谢（CKM）进展风险增加的人群；然而，比较性的前瞻性证据仍然有限。本研究考察了七项代谢和肥胖相关指标与进展至高级CKM阶段之间的关联，并评估了它们的增量判别力及探索性内部机器学习性能。这项前瞻性分析纳入了来自中国健康与退休纵向研究（CHARLS）的2,871名参与者，其2011年基线CKM分期为0–2期。CKM进展定义为在2015年随访时进展至3–4期。采用多重插补后的多变量Cox回归分析，考察甘油三酯-葡萄糖指数（TyG）、TyG-腰围（TyG-WC）、TyG-腰高比（TyG-WHtR）、血脂累积产物（LAP）、内脏肥胖指数（VAI）、腰高比（WHtR）和体圆度指数（BRI）与CKM进展的关联。进行了剂量-反应、亚组、敏感性分析及增量判别力分析。分别基于LAP、TyG-WC和TyG-WHtR的机器学习框架，采用分层70:30的训练/测试划分进行评估。随访期间，595名参与者（20.7%）进展至CKM 3–4期。在全调整分析中，各指标最高四分位数与最低四分位数相比，CKM进展风险均升高，HR范围从TyG的1.52（95% CI，1.20–1.94）至TyG-WC的2.03（95% CI，1.60–2.57；所有趋势P值 < 0.001）。TyG-WHtR对应的HR为2.01（95% CI，1.57–2.57），LAP对应的HR为1.98（95% CI，1.55–2.54）。六项指标表现出非线性剂量-反应关联。亚组分析显示，TyG-WHtR、LAP、WHtR、BRI和VAI按性别存在显著交互作用；TyG-WHtR、LAP和VAI按吸烟状态存在显著交互作用；WHtR按年龄存在显著交互作用（所有交互P值 ≤ 0.049）。将各单一指标加入协变量模型后，C指数为0.702–0.715，而基础模型的C指数为0.701；TyG-WC获得了最高的C指数。在内部测试集中，逻辑回归在LAP（0.721）、TyG-WC（0.729）和TyG-WHtR（0.726）框架中均获得了最高的ROC-AUC。相应逻辑回归模型的SHAP分析表明，年龄是三个框架中平均绝对贡献最大的预测因子。所有七项指标水平升高均与CKM进展相关，尤其是TyG-WC、TyG-WHtR和LAP。鉴于多项指标的组分与CKM分期框架之间存在结构性重叠，增量判别力和机器学习结果应视为探索性发现，需要外部验证。