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为探究甘油三酯 - 葡萄糖(TyG)指数与无声心肌梗死(SMI)关系,研究发现 TyG 指数可独立预测 SMI 风险。
无声心肌梗死(Silent Myocardial Infarction,SMI),就像潜伏在身体里的 “隐形杀手”,常常悄无声息地发生。它没有明显的症状,比如常见的胸痛、气短等,这使得在普通人群中准确检测它变得十分困难。据统计,SMI 约占所有心肌梗死的一半,患病率在 22% - 60% 之间。而且,SMI 患者的死亡率比急性心肌梗死患者高出三倍之多,严重威胁着人们的健康。此前研究表明,糖尿病患者患 SMI 的倾向显著升高,然而,糖尿病病史只能反映临床背景,无法实现动态监测和评估。胰岛素抵抗(Insulin Resistance,IR)作为糖尿病的关键潜在因素,可能是导致糖尿病患者 SMI 风险增加的重要原因。但由于 IR 水平难以快速量化,寻找简单有效的 IR 标记物就显得尤为重要。甘油三酯 - 葡萄糖(Triglyceride - Glucose,TyG)指数是一种简单的 IR 标记物,虽然已有研究显示它与心绞痛、急性心肌梗死等心血管疾病存在关联,但它与 SMI 风险的关系却鲜有人探究。
为了填补这一研究空白,四川大学华西医院等机构的研究人员开展了一项前瞻性队列研究。该研究利用美国社区动脉粥样硬化风险(Atherosclerosis Risk in Communities,ARIC)研究的数据,对 14211 名社区居民进行了长达 36 年的随访。研究成果发表在《Scientific Reports》上,为心血管疾病的风险评估提供了新的视角。
在研究方法上,研究人员首先明确了研究对象的纳入和排除标准,选取了年龄在 45 - 64 岁的社区长期居民。TyG 指数通过基线空腹甘油三酯和血浆葡萄糖水平计算得出,并将其测量值分为四个四分位数(Q1(≤8.26)、Q2(8.26 - 8.62)、Q3(8.62 - 9.02)、Q4(≥9.02))。研究的主要结局是 SMI 的发生,通过对比基线和随访心电图(Electrocardiogram,ECG)的变化来诊断,且患者在基线和随访期间未报告心肌梗死相关症状及诊断。在统计分析方面,研究人员运用了多种方法,如卡方检验、t 检验、方差分析(ANOVA)、受限立方样条曲线、Kaplan - Meier 生存分析、Cox 比例风险回归模型以及中介分析等,全面评估 TyG 指数与 SMI 风险的关系。
研究结果显示:
- 参与者基线特征:根据 TyG 指数分组后,不同组间参与者的年龄、BMI、心率、高血压和糖尿病严重程度、各项血液指标等存在显著差异。高 TyG 指数组的参与者年龄更大、BMI 更高、心率更快,高血压和糖尿病更严重,血糖、甘油三酯等指标也更高;而低 TyG 指数组女性参与者比例更高,饮酒率更高,高密度脂蛋白和肌酐水平也更高。
- TyG 指数与 SMI 发病率和风险的关系:在社区人群中,TyG 指数升高的个体 SMI 发病率更高。受限立方样条分析表明,TyG 指数升高与 SMI 风险增加呈显著正相关。Kaplan - Meier 生存分析显示,高 TyG 指数个体的 SMI 累积生存率最低。通过不同模型的 Cox 回归分析发现,尽管随着调整因素增多,TyG 指数与 SMI 风险的关联强度减弱,但整体仍呈正相关。
- 亚组分析结果:亚组分析表明,TyG 指数在性别、BMI、吸烟、饮酒、糖尿病、高血压、高血糖和高血脂等各个亚组中,都与 SMI 风险显著独立相关。
- 中介因素的影响:中介分析显示,性别、BMI、高血压和糖尿病对 SMI 风险有显著影响。其中,糖尿病对 SMI 风险的总效应为 1.8,直接效应和中介效应近乎相等;高血脂对 SMI 风险的总效应最高,但中介效应极小且不显著。
在讨论部分,研究人员指出,本研究揭示了 TyG 指数与 SMI 风险之间的直接且紧密的关联,即使在调整多个混杂因素后,TyG 指数仍是 SMI 的独立预测指标。亚组分析进一步证实了这种关联在不同人群中的一致性。中介分析则揭示了糖尿病和高血压是 TyG 指数与 SMI 风险关系的主要介导因素,而高血脂主要通过直接途径影响 SMI 风险。虽然研究存在一些局限性,如 TyG 指数在随访期间未持续监测、未探究 SMI 的具体病因、研究结果未在其他地区验证、未评估 SMI 的严重程度以及模型中可能存在的共线性问题等,但总体而言,该研究明确了 TyG 指数在评估 SMI 风险中的重要价值,为普通人群早期风险分层和预防策略提供了新的工具,有助于补充和提高现有心血管疾病风险评估工具的准确性,对心血管疾病的早期防治具有重要意义。
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