news 2026/5/1 6:18:03

IF10.6!CHARLS心血管共病新思路上大分,新指数12天拿下一区Top

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张小明

前端开发工程师

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IF10.6!CHARLS心血管共病新思路上大分,新指数12天拿下一区Top

源自风暴统计网:一键统计分析与绘图的AI网站

引言

别再拘泥于单一变量了!南昌大学将热点与新秀指标结合——腹部肥胖与非传统脂质参数联合探索,首次揭示 “脂质代谢 - 腹部肥胖 - CMM” 的潜在路径,一区Top毋庸置疑!

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心血管代谢共病(CMM)指个体同时患有两种及以上心血管代谢疾病(如心脏病、糖尿病、中风),其患病率逐年上升。然而,腹部肥胖(AO)和非传统脂质参数对其影响尚不明确。

2025年3月8日,南昌大学学者用CHARLS数据库,在期刊《Cardiovascular Diabetology》(医学一区top IF=10.6)发表了一篇题为:“Joint assessment of abdominal obesity and non-traditional lipid parameters for primary prevention of cardiometabolic multimorbidity: insights from the China health and retirement longitudinal study 2011-2018”的研究论文,研究旨在探讨腹部肥胖与非传统脂质参数对 CMM 发生风险的独立及联合影响。

非传统脂质参数主要包括:

  • 血浆动脉粥样硬化指数(AIP)

  • 非高密度脂蛋白胆固醇(Non-HDL-C)

  • 动脉粥样硬化系数(AC)

  • 脂蛋白联合指数(LCI)

  • 卡斯特利指数-I(CRI-I)

  • 卡斯特利指数II(CRI-II)

研究表明,腹部肥胖与非传统脂质参数的独立及二者联合效应均与CMM风险呈显著正相关。

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研究基于中国健康与退休纵向研究(CHARLS)数据库2011~2018年的数据,经过纳排,最终纳入7,597 名 45 岁及以上的参与者,其中男性比例为 45.20%。

图1 参与者的筛选流程

研究采用Cox比例风险模型评估腹部肥胖和非传统脂质参数与 CMM 发病的关联,并通过RCS曲线检验其非线性关系。同时,研究还进行亚组分析与敏感性分析以验证稳健性。

此外,研究通过中介分析进一步探索腹部肥胖在非传统脂质参数与 CMM 风险之间的中介效应。

主要研究结果

在随访期间,共有 699 人(9.2%)新发CMM。

Kaplan-Meier曲线显示,同时患有腹部肥胖且非传统脂质参数水平高于中位数的组别,其发生CMM的累积风险最高。

随后,在完全调整后的模型中,Cox 回归分析结果一致。比如在这些亚组中,腹部肥胖且 AIP 指数高的个体表现出 CMM 风险最高。

这意味着,腹部肥胖和非传统脂质参数的联合效应与 CMM 风险呈正相关。

图2 腹部肥胖与非传统脂质参数对 CMM 联合效应的K-M图

Group 1: 非腹部肥胖且非传统脂质参数 ≤ 中位数

Group 2: 非腹部肥胖且非传统脂质参数 ≥ 中位数

Group 3: 腹部肥胖且非传统脂质参数 ≤ 中位数

Group 4: 腹部肥胖且非传统脂质参数 ≥ 中位数

表1 腹部肥胖和非传统脂质参数的联合效应与 CMM 的关联

模型1:未调整协变量;

模型2:调整年龄、性别、BMI、吸烟状况、饮酒状况及慢性疾病(高血压和癌症);

模型3:进一步调整了教育程度、婚姻状况、居住地、SBP、DBP、夜间睡眠时长、白天小憩时长、FPG、eGFR、hs-CRP、HbA1c 及药物使用情况。

RCS曲线结果显示,多数非传统脂质参数(AIP、AC等)与 CMM 风险呈线性正相关。

然而, LCI 与 CMM 风险呈非线性关联。

图3 腹部肥胖和非传统脂质参数的联合效应对 CMM 的RCS分析

而亚组分析和敏感性分析进一步证实上述结果的稳健性。

此外,值得注意的是,中介分析表明,腹部肥胖显著介导了非传统脂质参数与 CMM 风险之间的关联。

但非传统脂质参数在腹部肥胖与 CMM 风险之间的中介效应则并不显著。

图4 非传统脂质参数对腹部肥胖与 CMM 风险之间关联的中介分析

综上所述,腹部肥胖与非传统脂质参数均独立且联合增加CMM的发病风险,其中腹部肥胖介导了血脂异常对 CMM 的代谢影响。因此,早期识别并干预腹部肥胖与脂质代谢异常对 CMM 的预防与治疗均具有重要意义。

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