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中国成人新型肥胖指数与心血管代谢共病之间的关联:一项基于人群的横断面研究
《BMC Cardiovascular Disorders》:The interconnections between novel adiposity indices and cardiometabolic multimorbidity in Chinese adults: a population-based cross-sectional study
【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月04日 来源:BMC Cardiovascular Disorders 3.1
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摘要目的心脏代谢多病共存(CMM)构成了主要的公共卫生挑战。本研究旨在探讨七种新型肥胖指数与中国成年人 CMM 患病率之间的关联。方法在这项横断面分析中,我们纳入了来自中国健康与养老追踪调查(CHARLS)的 10,383 名参与者。CMM 定义为存在以下至少两种疾病:高血压
心脏代谢多病共存(CMM)构成了主要的公共卫生挑战。本研究旨在探讨七种新型肥胖指数与中国成年人 CMM 患病率之间的关联。
在这项横断面分析中,我们纳入了来自中国健康与养老追踪调查(CHARLS)的 10,383 名参与者。CMM 定义为存在以下至少两种疾病:高血压、糖尿病、冠心病或中风。我们评估了脂质积累产物(LAP)、内脏脂肪指数(VAI)、体圆指数(BRI)、血浆致动脉粥样硬化指数(AIP)、C 反应蛋白甘油三酯葡萄糖指数(CTI)、圆锥指数(CI)和残余胆固醇(RC)。使用多变量逻辑回归和非线性关联分析检查了这些关联。
在全调整模型中,所有指数均显示与 CMM 有显著的正相关。标准化为每增加 1 个标准差(SD)后,CTI 显示出最强的关联(OR = 1.57, 95% CI: 1.49–1.65),其次是 LAP(OR = 1.49)和 AIP(OR = 1.44)。发现 LAP、VAI、BRI、AIP、RC 和 CI 存在具有拐点的显著非线性关系,而 CTI 显示出线性关联。在探索性方差分解分析中,CTI 解释了 LAP、CI、BRI 和 CMM 之间共享统计方差的 26.50% 至 43.13%。该估计纯粹是对共享统计方差的描述性统计,仅反映在此横断面样本中观察到的关联。CTI 和 LAP 显示出最高的判别性能(AUC 分别为 0.669 和 0.668),尽管仍然有限,但显著优于大多数其他指数(DeLong P < 0.01)。所有 AUC 均低于 0.70,表明作为独立筛查工具的效用有限。
在这项横断面研究中,几种新型肥胖指数——特别是 CTI、LAP 和 AIP——与中国成年人中常见的 CMM 显著相关,且有非线性关系的证据。在方差分解分析中,CTI 在统计学上解释了其他肥胖指数与 CMM 之间共享方差的大部分。这些发现是假设生成性的,不支持立即转化为临床应用。它们表明这些指数值得在前瞻性队列中进行进一步研究,以评估其预测效用。然而,它们纯粹是关联性发现,在任何临床使用之前都需要在独立研究中进行验证。
心脏代谢多病共存(CMM)构成了主要的公共卫生挑战。本研究旨在探讨七种新型肥胖指数与中国成年人 CMM 患病率之间的关联。
在这项横断面分析中,我们纳入了来自中国健康与养老追踪调查(CHARLS)的 10,383 名参与者。CMM 定义为存在以下至少两种疾病:高血压、糖尿病、冠心病或中风。我们评估了脂质积累产物(LAP)、内脏脂肪指数(VAI)、体圆指数(BRI)、血浆致动脉粥样硬化指数(AIP)、C 反应蛋白甘油三酯葡萄糖指数(CTI)、圆锥指数(CI)和残余胆固醇(RC)。使用多变量逻辑回归和非线性关联分析检查了这些关联。
在全调整模型中,所有指数均显示与 CMM 有显著的正相关。标准化为每增加 1 个标准差(SD)后,CTI 显示出最强的关联(OR = 1.57, 95% CI: 1.49–1.65),其次是 LAP(OR = 1.49)和 AIP(OR = 1.44)。发现 LAP、VAI、BRI、AIP、RC 和 CI 存在具有拐点的显著非线性关系,而 CTI 显示出线性关联。在探索性方差分解分析中,CTI 解释了 LAP、CI、BRI 和 CMM 之间共享统计方差的 26.50% 至 43.13%。该估计纯粹是对共享统计方差的描述性统计,仅反映在此横断面样本中观察到的关联。CTI 和 LAP 显示出最高的判别性能(AUC 分别为 0.669 和 0.668),尽管仍然有限,但显著优于大多数其他指数(DeLong P < 0.01)。所有 AUC 均低于 0.70,表明作为独立筛查工具的效用有限。
在这项横断面研究中,几种新型肥胖指数——特别是 CTI、LAP 和 AIP——与中国成年人中常见的 CMM 显著相关,且有非线性关系的证据。在方差分解分析中,CTI 在统计学上解释了其他肥胖指数与 CMM 之间共享方差的大部分。这些发现是假设生成性的,不支持立即转化为临床应用。它们表明这些指数值得在前瞻性队列中进行进一步研究,以评估其预测效用。然而,它们纯粹是关联性发现,在任何临床使用之前都需要在独立研究中进行验证。