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中国中老年人群中累积SPISE评分与两点SPISE评分模式与心血管疾病发病风险的关系:CHARLS项目的一项前瞻性标志性队列分析

《BMC Cardiovascular Disorders》:Association of cumulative SPISE and two-point SPISE patterns with incident cardiovascular disease in middle-aged and older Chinese adults: a prospective landmark cohort analysis of CHARLS

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年08月15日 来源:BMC Cardiovascular Disorders 3.1

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  摘要背景单点胰岛素敏感性评估值可通过常规的代谢指标和人体测量数据计算得出,但关于其与心血管疾病关联的纵向研究证据仍然有限。本研究旨在探讨在中年及老年中国人群中,累积的胰岛素敏感性评估值以及在不了解结果的情况下进行的两次评估值模式是否与新发心血管疾病相关。方法我们利用中国健康与退休

  

摘要

背景

单点胰岛素敏感性评估值可通过常规的代谢指标和人体测量数据计算得出,但关于其与心血管疾病关联的纵向研究证据仍然有限。本研究旨在探讨在中年及老年中国人群中,累积的胰岛素敏感性评估值以及在不了解结果的情况下进行的两次评估值模式是否与新发心血管疾病相关。

方法

我们利用中国健康与退休纵向研究数据进行了2015年的队列分析。参与者需要具备2011年和2015年的有效胰岛素敏感性评估值,在研究观察期内没有心血管疾病,且要有后续的研究结果或死亡随访数据。累积胰岛素敏感性评估值是通过将这两次检测值的平均值乘以每位参与者实际的评估间隔时间来计算的。研究采用了包含100次多重插补、受限立方样条分析、不考虑结果的K均值聚类、亚组分析以及预先设定的敏感性分析的Cox模型。

结果

在4,737名参与者中,经过中位数为5.0年的随访后,共有893例新发心血管疾病病例。在主要分析模型中,累积胰岛素敏感性评估值每高1个标准差,新发心血管疾病的风险就会降低(风险比[HR]为0.79,95%置信区间为0.74–0.86),而处于最高四分位数与最低四分位数之间的参与者,其风险比为0.57(95%置信区间为0.46–0.69;趋势检验的P值小于0.001)。四节点样条分析显示两者之间存在总体关联(P值小于0.001),但没有发现非线性特征(P值为0.227)。K均值分析得出了两种胰岛素敏感性评估值模式,其中较高值模式与较低值模式的调整后风险比为0.63(95%置信区间为0.54–0.73)。在预先设定的敏感性分析中,主要研究结果仍保持一致的方向性。

结论

较高的累积胰岛素敏感性评估值以及较高的两次评估值模式与随后自我报告的新发心血管疾病发生率较低相关。这些观察性研究结果支持将累积胰岛素敏感性评估值作为一项可用于研究的纵向代谢指标,但仅凭两次测量数据无法得出因果关系或发展轨迹方面的结论。

背景

单点胰岛素敏感性评估值可通过常规的代谢指标和人体测量数据计算得出,但关于其与心血管疾病关联的纵向研究证据仍然有限。本研究旨在探讨在中年及老年中国人群中,累积的胰岛素敏感性评估值以及在不了解结果的情况下进行的两次评估值模式是否与新发心血管疾病相关。

方法

我们利用中国健康与退休纵向研究数据进行了2015年的队列分析。参与者需要具备2011年和2015年的有效胰岛素敏感性评估值,在研究观察期内没有心血管疾病,且要有后续的研究结果或死亡随访数据。累积胰岛素敏感性评估值是通过将这两次检测值的平均值乘以每位参与者实际的评估间隔时间来计算的。研究采用了包含100次多重插补、受限立方样条分析、不考虑结果的K均值聚类、亚组分析以及预先设定的敏感性分析的Cox模型。

结果

在4,737名参与者中,经过中位数为5.0年的随访后,共有893例新发心血管疾病病例。在主要分析模型中,累积胰岛素敏感性评估值每高1个标准差,新发心血管疾病的风险就会降低(风险比[HR]为0.79,95%置信区间为0.74–0.86),而处于最高四分位数与最低四分位数之间的参与者,其风险比为0.57(95%置信区间为0.46–0.69;趋势检验的P值小于0.001)。四节点样条分析显示两者之间存在总体关联(P值小于0.001),但没有发现非线性特征(P值为0.227)。K均值分析得出了两种胰岛素敏感性评估值模式,其中较高值模式与较低值模式的调整后风险比为0.63(95%置信区间为0.54–0.73)。在预先设定的敏感性分析中,主要研究结果仍保持一致的方向性。

结论

较高的累积胰岛素敏感性评估值以及较高的两次评估值模式与随后自我报告的新发心血管疾病发生率较低相关。这些观察性研究结果支持将累积胰岛素敏感性评估值作为一项可用于研究的纵向代谢指标,但仅凭两次测量数据无法得出因果关系或发展轨迹方面的结论。

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