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为探究非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）患者患糖尿病的临床风险，研究人员开展了关于心脏代谢指数（CMI）与 NAFLD 患者新发糖尿病关系的纵向队列研究。结果显示，CMI 与 NAFLD 患者新发糖尿病呈显著非线性正相关。这为预防 NAFLD 患者糖尿病进展提供新方向。
在当今社会，随着生活水平的提高，各种代谢性疾病的发病率也在悄然上升。非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）作为一种常见的代谢紊乱疾病，正逐渐成为危害人类健康的重要隐患。它不仅会引发肝脏的一系列病变，从单纯的脂肪堆积发展到非酒精性脂肪性肝炎（NASH），进而导致肝纤维化、肝硬化甚至肝癌，而且与其他慢性疾病关系密切。糖尿病（DM），这个位列心血管疾病和癌症之后，对人类健康构成第三大威胁的慢性疾病，和 NAFLD 之间存在着千丝万缕的联系。研究表明，肥胖和糖尿病患者中 NAFLD 的患病率超过 80%，二者相互影响、相互加重病情。
目前，虽然对糖尿病、脂质代谢和身体指标之间的关系有了一些初步研究，发现像体重指数（BMI）、腰围（WC）等指标与糖尿病风险存在关联，但这些指标的临床预测意义有限。而心脏代谢指数（CMI），这个在 2015 年由 Wakabayashi 等人提出的指标，虽已被发现与普通人群的糖尿病存在一定联系，但它与 NAFLD 患者新发糖尿病之间的关系却一直未被深入探究。为了填补这一空白，中国科学技术大学附属第一医院等机构的研究人员开展了一项重要研究，相关成果发表在《BMC Endocrine Disorders》上。
研究人员利用来自 DRYAD 数据库中 Okamura 等人 2019 年发布的数据集，该数据集源于日本村上纪念医院 1994 年开始的一项健康筛查项目，涵盖 15464 名居民，进行了为期五年的随访。研究人员依据一系列严格的纳入和排除标准，从原始数据集中筛选出 2503 名符合条件的非酒精性脂肪肝病患者作为研究对象。
在研究过程中，研究人员运用了多种关键技术方法。首先是数据统计分析，利用 SPSS 22.0 和 R 4.3.2 软件对数据进行处理。对于连续变量和分类变量采用不同的统计描述方式，通过卡方检验、ANOVA、Mann - Whitney 检验等方法进行组间比较。运用逻辑回归分析评估 CMI 与 NAFLD 患者新发糖尿病风险的关系，同时构建多种调整模型以控制混杂因素。还采用限制性立方样条分析探索 CMI 与糖尿病发病之间的线性关系，通过亚组分析考察不同因素对二者关系的影响 。
研究结果主要包括以下几个方面：
- 基线特征：根据 CMI 将 2503 名患者分为四个组进行基线数据分析。参与者平均年龄 44.79 ± 8.33 岁，男性占 80.9%，女性占 19.1%。不同 CMI 分组在性别、运动习惯、吸烟状态、新发糖尿病发生率、BMI、WC 等众多参数上存在显著差异。例如，BMI、WC 等指标从 Q1 到 Q4 逐渐增加，而 HDL - C 则逐渐下降。
- 多元逻辑回归分析：未调整模型显示 CMI 与 NAFLD 患者新发糖尿病临床风险呈正相关。以 Q1 为参考组，Q2、Q3、Q4 组患新发糖尿病的风险倍数逐步增加。在调整了性别、年龄、运动习惯、GGT、AST 等多种混杂因素后，这种正相关关系依然显著。将 CMI 作为连续变量调整所有相关混杂因素后发现，CMI 每增加 1 个单位，NAFLD 患者新发糖尿病的可能性增加 1.705 倍。
- 限制性立方样条分析和阈值效应分析：经调整所有相关混杂因素后，发现 CMI 与新发糖尿病风险之间存在非线性正相关关系。确定 CMI 的阈值为 0.5554，当 CMI 超过该阈值时，新发糖尿病风险随 CMI 值升高而逐渐增加，CMI > 0.5554 时，CMI 每增加 1 个单位，NAFLD 患者新发糖尿病风险增加 50.5%。
- 亚组分析：通过亚组和交互分析发现，性别、年龄、运动、饮酒和吸烟状态等因素对 CMI 与 NAFLD 患者新发糖尿病之间的关系没有显著影响，在各个亚组中这种关联都较为稳定 。
研究结论表明，CMI 与 NAFLD 患者新发糖尿病之间存在显著的非线性正相关关系，CMI 水平升高与糖尿病发生的临床风险增加相关。这一研究成果意义重大，它揭示了脂质代谢在 NAFLD 患者糖尿病发病过程中的关键作用。通过识别 CMI 作为 NAFLD 患者新发糖尿病的重要预测指标，有助于推动早期干预策略的实施。医护人员可以通过定期监测患者的 CMI，及时发现糖尿病高风险人群，并采取针对性的预防措施，从而改善患者的预后。此外，深入了解 CMI 与糖尿病之间的关联途径，也为开发针对脂质代谢的创新治疗策略、降低糖尿病风险提供了理论依据，为非酒精性脂肪性肝病患者糖尿病的防治开辟了新的方向。
