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综述:代谢综合征生物标志物的性别与性别认同差异:系统评价

《Biology of Sex Differences》:Sex-specific differences in metabolic syndrome-related biomarkers across body fluids: a systematic review

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月12日 来源:Biology of Sex Differences 5.3

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   摘要背景代谢综合征(MetS)在临床表现和心脏代谢结局方面存在显著的性别差异。然而,目前尚缺乏对代谢综合征患者不同体液中生物标志物性别与性别认同差异模式的综合评估。本系统评价旨在评估传统及新兴代谢综合征生物标志物在人体体液中测定的性别与性别认同差异的证据,并识别与代谢综合征性

摘要

背景

代谢综合征(MetS)在临床表现和心脏代谢结局方面存在显著的性别差异。然而,目前尚缺乏对代谢综合征患者不同体液中生物标志物性别与性别认同差异模式的综合评估。本系统评价旨在评估传统及新兴代谢综合征生物标志物在人体体液中测定的性别与性别认同差异的证据,并识别与代谢综合征性别敏感监测和治疗策略相关的研究空白。

方法

采用PRISMA指南,对Medline、Embase、Cochrane和Web of Science数据库进行了系统检索,检索时间范围为建库至2024年10月17日。纳入标准包括:成人受试者已确诊代谢综合征;研究同时纳入女性和男性受试者或非二元性别认同个体;报告了任何体液中标记物的性别或性别认同分层测量结果并进行统计学比较;为英文同行评议研究。我们对纳入研究进行了偏倚风险评估,结果按体液类型和生物标志物类别进行叙述性综合。

结果

共纳入36项研究(24项横断面研究、5项队列研究、1项病例对照研究、6项干预研究),共包含118,704名代谢综合征参与者(女性67,846例,男性50,858例)。大多数研究关注全血或其衍生物,如血清和血浆。仅有一项研究评估了唾液,无研究在性别分层代谢综合征背景下评估尿液、汗液或组织间液。纳入研究中均未报告与性别认同维度(包括身份认同)相关的数据。各研究结果显示,男性代谢综合征参与者更一致地表现出较高的空腹血糖(FBG)、甘油三酯(TG)、尿酸和心血管风险评分,反映其具有更明显的胰岛素抵抗和致动脉粥样硬化特征。女性参与者更频繁地表现出较高的高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、载脂蛋白A(Apo-A)、脂联素、瘦素和抗氧化维生素水平,提示代谢综合征女性在激素和抗氧化特征方面相对得以保留。

结论

代谢综合征的性别特异性生物标志物模式在不同人群中具有一致性,但目前仍主要来源于血液样本。未来研究应优先关注非血液生物体液,并明确纳入性别相关决定因素,以促进开发性别与性别认同敏感的风险分析算法和更具包容性的患者监测技术。

背景

代谢综合征(MetS)在临床表现和心脏代谢结局方面存在显著的性别差异。然而,目前尚缺乏对代谢综合征患者不同体液中生物标志物性别与性别认同差异模式的综合评估。本系统评价旨在评估传统及新兴代谢综合征生物标志物在人体体液中测定的性别与性别认同差异的证据,并识别与代谢综合征性别敏感监测和治疗策略相关的研究空白。

方法

采用PRISMA指南,对Medline、Embase、Cochrane和Web of Science数据库进行了系统检索,检索时间范围为建库至2024年10月17日。纳入标准包括:成人受试者已确诊代谢综合征;研究同时纳入女性和男性受试者或非二元性别认同个体;报告了任何体液中标记物的性别或性别认同分层测量结果并进行统计学比较;为英文同行评议研究。我们对纳入研究进行了偏倚风险评估,结果按体液类型和生物标志物类别进行叙述性综合。

结果

共纳入36项研究(24项横断面研究、5项队列研究、1项病例对照研究、6项干预研究),共包含118,704名代谢综合征参与者(女性67,846例,男性50,858例)。大多数研究关注全血或其衍生物,如血清和血浆。仅有一项研究评估了唾液,无研究在性别分层代谢综合征背景下评估尿液、汗液或组织间液。纳入研究中均未报告与性别认同维度(包括身份认同)相关的数据。各研究结果显示,男性代谢综合征参与者更一致地表现出较高的空腹血糖(FBG)、甘油三酯(TG)、尿酸和心血管风险评分,反映其具有更明显的胰岛素抵抗和致动脉粥样硬化特征。女性参与者更频繁地表现出较高的高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、载脂蛋白A(Apo-A)、脂联素、瘦素和抗氧化维生素水平,提示代谢综合征女性在激素和抗氧化特征方面相对得以保留。

结论

代谢综合征的性别特异性生物标志物模式在不同人群中具有一致性,但目前仍主要来源于血液样本。未来研究应优先关注非血液生物体液,并明确纳入性别相关决定因素,以促进开发性别与性别认同敏感的风险分析算法和更具包容性的患者监测技术。

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