两项新型代谢相关指数预测轻度认知障碍患者卒中风险的多因素分层分析

《Frontiers in Neurology》：Multifactorial stratified analysis of two novel metabolism-related indices for predicting stroke in mild cognitive impairment

　　

摘要
目的：本研究旨在评估两项新型代谢相关指数——C反应蛋白-甘油三酯葡萄糖指数（CTI）和身体圆度指数（BRI）——对轻度认知障碍（MCI）患者新发卒中的预测价值。研究人员基于多种因素进行了系统的分层分析，以优化卒中的一级预防临床策略。方法：数据来源于中国健康和退休纵向研究（CHARLS）。该队列研究共纳入907名合格参与者。采用多变量逻辑回归模型评估CTI和BRI与卒中风险的关联。基于关键行为和人口学特征，使用分段线性回归和受试者工作特征（ROC）曲线进行探索性分层分析，并为每个分层计算最佳截断值。进行亚组分析以验证结果的稳定性。结果：在随访期间，81名参与者（8.93%）发生卒中。在调整潜在混杂因素后，CTI每增加一个单位，MCI患者的卒中风险升高34%（比值比（OR）：1.34，95%置信区间（CI）：1.04–1.72，p??0.05）。多因素分层分析显示，在吸烟的MCI患者中，当CTI低于9.91时，CTI每增加一个单位与卒中风险显著升高相关（OR：1.81，95% CI：1.09–3.01，p?论文解读文章

**研究背景与问题**
卒中（Stroke）根据美国心脏协会（AHA）和美国卒中协会（ASA）的定义，是指血管源性急性中枢神经系统梗死或出血，导致神经功能损伤。缺血性卒中占80%以上，是全球成人发病和死亡的主要健康问题。轻度认知障碍（Mild Cognitive Impairment, MCI）是正常衰老与痴呆之间的过渡阶段，表现为记忆和认知能力的轻度下降，但不显著影响日常生活。MCI患者通常被认为具有阿尔茨海默病的高风险，但现有证据表明MCI与卒中共享多种风险因素，提示共同的病理生理机制。一项纵向研究进一步指出MCI是卒中的独立危险因素，中国农村老年人群的社区研究也证实MCI与卒中病史显著相关。因此，在已存在MCI的患者中，识别能预测后续卒中的特异性指标具有重要临床意义，因为该人群已面临神经认知和脑血管风险的叠加负担。代谢紊乱已被确认为血管疾病的独立危险因素，常见代谢异常可损害血管结构，导致内皮功能障碍、微血栓形成和血流动力学改变。此外，代谢紊乱与神经退行性疾病显著相关。AHA的全球报告指出87%的卒中风险归因于可改变因素，包括肥胖、高血糖和血脂异常。这表明代谢紊乱可能是连接代谢损伤、认知下降和脑血管健康的共同病理基础。因此，聚焦代谢参数可能更准确地识别MCI患者中卒中高风险个体。近年来，新型复合指标整合了多种生理和病理参数，比传统单因素指标具有更好的诊断和预后能力。胰岛素抵抗和血管炎症是动脉粥样硬化和卒中的核心驱动因素。甘油三酯-葡萄糖指数（Triglyceride-glucose Index, TyG）和C反应蛋白（C-reactive Protein, CRP）分别作为胰岛素抵抗和全身炎症反应的可靠指标。2022年提出的C反应蛋白-甘油三酯葡萄糖指数（C-reactive protein-triglyceride glucose index, CTI）结合了TyG和CRP，全面反映胰岛素抵抗和慢性炎症。身体圆度指数（Body Roundness Index, BRI）通过几何模型量化内脏脂肪积聚，对代谢疾病风险的预测价值优于身体质量指数。然而，目前尚缺乏全面研究这两个指数在MCI人群中对卒中风险的预测价值，尤其是不同行为特征和人口学特征下的异质性。

**研究目的与结论**
因此，研究人员利用中国健康和退休纵向研究（CHARLS）数据库，通过多因素分层分析，系统评估了CTI和BRI在不同MCI患者亚组中的预测效能。研究发现，在MCI患者中，CTI每增加一个单位，卒中风险升高34%（OR: 1.34, 95% CI: 1.04–1.72, p<0.05），且呈剂量-反应关系。而BRI与卒中风险无显著关联。分层分析显示，在吸烟的MCI患者中，CTI低于9.91时每单位增加与81%的卒中风险升高相关（OR: 1.81, 95% CI: 1.09–3.01, p<0.05）。CTI的预测性能在不同人群中相对稳定（AUC: 0.55–0.61），最佳截断值范围为8.20–9.28。亚组分析表明，CTI与卒中的关联在女性、已婚者和年龄<65岁的患者中更为显著。该研究发表在《Frontiers in Neurology》。

**主要技术方法**
该研究为前瞻性队列研究，数据来源于中国健康和退休纵向研究（CHARLS），共纳入907名MCI患者。主要技术方法包括：基于空腹血糖（FPG）、甘油三酯（TG）和C反应蛋白（CRP）计算CTI（公式: CTI=0.412×ln[CRP(mg/L)]+ln[TG(mg/dL)×FPG(mg/dL)/2]）；基于腰围和身高计算BRI（公式: BRI=364.2–365.5×[1?(WC/2π)²/(0.5×Height)²]^0.5）；通过多变量逻辑回归评估CTI和BRI与卒中风险的关联；使用分段线性回归和广义加性模型（GAM）探索阈值效应；通过受试者工作特征（ROC）曲线分析评估预测性能并计算最佳截断值；进行亚组分析和交互作用分析验证结果稳定性；采用E值（E-value）分析评估未测量混杂的影响。

**研究结果**

**3.1 参与者基线特征**
共纳入907名参与者（男性411人，女性496人），其中70.78%居住在农村，平均年龄59.46岁，平均BRI为4.16±1.50，平均CTI为8.73±0.86。随访期间81人（8.93%）发生卒中，平均年龄62.06岁。卒中患者年龄更大、更可能未婚、倾向于居住在城市。基线特征差异具有统计学意义。

**3.2 BRI和CTI与MCI患者卒中风险的关联**
多变量逻辑回归显示，BRI与卒中风险无显著关联（OR: 1.12, 95% CI: 0.97–1.30, p>0.05），且无剂量-反应趋势。而CTI每增加一个单位，卒中风险显著升高34%（OR: 1.34, 95% CI: 1.04–1.72, p<0.05），最高四分位（Q4）相比最低四分位（Q1）风险升高2.70倍（95% CI: 1.38–5.30, p<0.005），且呈显著递增趋势（趋势P<0.05）。E值分析表明，未测量混杂物需要与CTI和卒中同时关联的风险比至少为2.01才能完全解释观察到的关联。

**3.3 吸烟和饮酒状态对CTI预测性能的影响**
**3.3.1 按吸烟状态分层**
在吸烟的MCI患者中，CTI与卒中风险呈非线性关系（对数似然比检验p<0.05）。当CTI低于9.91时，每增加一个单位，卒中风险升高81%（OR: 1.81, 95% CI: 1.09–3.01, p<0.05）；高于9.91时无显著关联（OR: 0.21, 95% CI: 0.02–2.62, p>0.05）。非吸烟者中未发现阈值效应。但ROC分析显示两组预测能力相近（AUC: 吸烟者0.586，非吸烟者0.582），最佳截断值接近（9.22 vs 9.24）。

**3.3.2 按饮酒状态分层**
饮酒者和非饮酒者中均未发现CTI对卒中风险的显著阈值效应（对数似然比检验p>0.05），提示呈线性或无关。CTI在饮酒者和非饮酒者中的AUC分别为0.553和0.606，最佳截断值分别为9.21和9.28。

**3.4 CTI预测性能按其他关键因素分层分析**
按性别、婚姻状况、居住地、教育程度进行分层ROC分析，CTI的AUC范围为0.527–0.614，最佳截断值范围为8.20–9.28。CTI预测能力在0.55–0.61之间，属于低至中等水平，不适合作为独立筛查工具，但可作为补充指标。高教育程度亚组因样本量过小（n=17）未纳入正式分析。

**3.5 亚组和交互作用分析**
亚组分析显示，CTI与卒中风险的显著关联在年龄<65岁（OR: 1.57, 95% CI: 1.16–2.13）、女性（OR: 1.55, 95% CI: 1.08–2.22）、已婚者（OR: 1.39, 95% CI: 1.05–1.82）、较高教育程度（OR: 1.32, 95% CI: 1.03–1.70）、非饮酒者（OR: 1.52, 95% CI: 1.08–2.13）和无哮喘病史（OR: 1.33, 95% CI: 1.03–1.72）中显著。交互作用分析未发现年龄、性别等因素与CTI-卒中关系存在显著交互作用。

**总结讨论与结论**
该研究首次在MCI人群中建立整合代谢和炎症途径的生物标志物CTI与卒中风险的显著关联，而BRI无显著关联。CTI是基于CRP和TyG的创新指数，CRP反映全身炎症，TyG是简便的胰岛素抵抗替代指标。胰岛素抵抗和系统性炎症是卒中的核心驱动因素，而MCI与卒中共享代谢紊乱的病理基础，即“代谢-认知-脑血管”交互损伤框架。CTI通过综合评估胰岛素抵抗和炎症，可能在MCI患者卒中风险分层中发挥作用。研究亮点包括：前瞻性队列设计、全国代表性样本（CHARLS）、系统分层分析验证结果稳定性。局限性包括：卒中结果基于自报医生诊断，可能存在回忆偏倚且缺乏亚型区分；结论仅适用于中国中老年人群；CTI的AUC值较低（0.55–0.61），限制其单独临床筛查应用。未来研究需探索更大样本中的阈值效应。

**结论翻译**
在中国中老年MCI患者中，反映代谢-炎症状态的CTI独立预测卒中风险，各亚组的初步参考阈值范围为8.20至9.28。因此，优先关注内在代谢功能障碍而非体形特征，可实现精准风险分层，并指导未来关于预防性通路调节的研究。

相关新闻