新发现!ALM/BMI 和 ALM/weight 可预测中老年 2 型糖尿病患者不良健康结局

【字体: 时间:2025年03月08日 来源:Scientific Reports 3.8

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  为明确不同肌肉量调整标准对中老年 2 型糖尿病(T2DM)患者不良健康结局的影响,研究发现 ALM/BMI 和 ALM/weight 可作预测指标。

  # 新发现!ALM/BMIALM/weight 可预测中老年 2 型糖尿病患者不良健康结局
在健康的 “大舞台” 上,代谢疾病如同捣乱的 “小怪兽”,给人们带来诸多困扰。近年来,随着生活方式的改变、寿命的延长以及内分泌干扰物暴露的增加,代谢的可塑性逐渐降低,像 2 型糖尿病(T2DM)、肥胖、肌肉减少症(sarcopenia)等慢性退行性代谢疾病大量涌现。
在 T2DM 患者的健康问题中,骨骼肌对其预后的影响一直是个 “神秘谜团”。而且,目前评估肌肉量的方法存在争议,传统的用骨骼肌量除以身高平方(ALM/height2)的方法,没有考虑体重因素,可能会错误分类低 “肌肉百分比” 的个体。在 T2DM 患者中,肥胖且肌肉量低的情况更为常见,此时调整 ALM 时考虑体重就显得尤为重要。但究竟哪种 ALM 调整方法,能更精准地识别出 T2DM 患者后续功能受限和不良临床结局的高风险个体,还没有定论。

为了解开这些谜团,重庆医科大学附属第一医院的研究人员基于自己建立的 Ageing and Body Composition of Diabetes(ABCD)队列,开展了一项单中心、回顾性队列研究。该研究成果发表在《Scientific Reports》上,为 T2DM 患者骨骼肌量的评估提供了重要依据。

研究人员在此次研究中,运用了多种关键技术方法。他们从重庆医科大学附属第一医院内分泌科 2015 年 1 月至 2019 年 8 月的电子病历(EMRs)中获取数据,这些数据涵盖了患者的各种信息。研究纳入了 1818 名 50 岁及以上的 T2DM 患者,排除了多种可能影响研究结果的因素。使用双能 X 线吸收法(DXA)来估计总瘦体重(TLM)和四肢瘦体重(ALM) 。还通过 Cox 比例风险模型,计算与各指标相关的风险,评估高风险患者的表型特征。

下面来看看具体的研究结果:

1. 参与者特征


招募的参与者大多年龄较大,超重,糖尿病病程较长,男性略多于女性。研究发现,ALM 与体表面积(BSA)、体重、BMI 等多个指标,在男性和女性中都存在显著的中度到强正相关。为确保分析的稳健性,研究人员选择了相关系数在 0.40 及以上的缩放因子进行后续分析。

2. ALM/BMI 和 ALM/weight 与不良健康结局的关联


在中位随访 63 个月期间,436 名受试者出现了复合主要终点事件。分析发现,在男性和女性中,较低的 ALM/BMI 和 ALM/weight 都与更高的主要终点事件发生风险相关。进一步分析次要终点发现,在男性中,较低的 ALM/BMI 和 ALM/weight 与全因死亡率和心血管疾病(CVD)风险增加显著相关;在女性中,较低的 ALM/BMI 与 CVD 风险增加有关,较低的 ALM/weight 则与脆性骨折风险增加有关。

3. ALM/BMI 和 ALM/weight 的预测性能


通过受试者工作特征(ROC)曲线分析评估这两个指标的预测性能,结果显示,ALM/BMI 和 ALM/weight 预测主要终点的最佳截断值,在男性和女性中有所不同。虽然 ALM/BMI 的曲线下面积(AUC)在男性和女性中都略大于 ALM/weight,但差异无统计学意义。

4. 不同分组人群的表型特征


根据 ALM/BMI 和 ALM/weight 三分位数分组后发现,在 ALM/BMI 最低三分位数(T1)的个体,往往年龄更大、糖尿病病程更长,代谢状况更差,脂肪积累更多,并发症也更多。在 ALM/weight 分组中,也有类似的临床特征,但令人意外的是,较低 ALM/weight 组的个体骨质疏松发生率更低。

研究结论和讨论部分意义重大。研究首次证实,ALM/BMI 和 ALM/weight 在调整多个混杂因素后,仍能显著预测中老年 T2DM 患者的不良健康结局,可作为 T2DM 患者肌肉减少症和代谢功能障碍的实用临床标志物。这两个指标在不同性别中的预测能力存在差异,提示临床评估时应考虑性别因素。此外,研究还发现较低 ALM/weight 组骨质疏松发生率低的现象,挑战了低肌肉量与高骨折风险相关的传统认知,揭示了肌肉量、脂肪量和骨健康之间的复杂关系。

不过,该研究也存在一些局限性,如单中心研究可能限制结果的普遍性,缺乏身体活动数据,存在残余混杂因素,以及多个 ALM 指标可能增加研究复杂性等。但这并不影响此次研究为 T2DM 患者健康评估带来的新突破,未来研究可在此基础上进一步探索,基于 ALM/BMI 和 ALM/weight 的早期识别和干预,是否能改善 T2DM 患者的代谢灵活性,降低不良结局的发生风险 。

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