基线特征差异:3260 名患者中,有 514 名(15.8%)发生了 AKI。AKI 患者与非 AKI 患者相比,血红蛋白(Hb)、丙氨酸氨基转移酶(ALT)、天冬氨酸氨基转移酶(AST)、甘油三酯(TG)、总胆固醇(TC)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)和葡萄糖(Glu)水平显著更高,而 B 型利钠肽(BNP)水平更低。
TyG 指数与 AKI 风险关联:Logistic 回归分析表明,无论将 TyG 指数作为连续变量还是分类变量,它都是 CABG 术后 AKI 的独立危险因素。作为连续变量时,每增加 1 单位,AKI 风险增加(OR 1.034 [95% CI 1.017–1.050],span data-custom-copy-text="\(p0.001\)"p<0.001 );按四分位数分组后,第四四分位数(Q4)患者发生 AKI 的风险明显高于第一四分位数(Q1)患者(未调整模型中,OR 为 1.89 [95% CI 1.45–2.49],span data-custom-copy-text="\(p0.001\)"p<0.001 )。
非线性关系:Spline 曲线分析发现,TyG 指数与 AKI 风险之间存在非线性关系。当 TyG 指数达到 5.4 时,AKI 风险显著增加,超过这一阈值后,风险急剧上升。
亚组分析结果:进一步的亚组分析显示,在不同年龄、性别、BMI、是否使用体外循环以及是否患有高血压、糖尿病、高血脂等共病的患者群体中,TyG 指数与 AKI 风险的关联都显著存在,呈现出明显的剂量 - 反应关系。
在研究结论和讨论部分,该研究首次揭示了术前 TyG 指数与 CABG 术后 AKI 风险之间的显著剂量 - 反应关系,这一发现为临床预测 AKI 提供了新的视角。TyG 指数作为胰岛素抵抗的间接标志物,反映了机体的代谢紊乱程度。胰岛素抵抗可通过多种机制促进 AKI 的发生,如引发全身炎症反应、导致氧化应激增加、损害内皮功能以及影响肾小管对钠和水的重吸收等。而 TyG 指数不仅能反映这些潜在的病理过程,还能在不同临床特征的患者亚组中发挥稳定的预测作用。这意味着临床医生可以通过监测 TyG 指数,早期识别 CABG 术后 AKI 的高危患者,进而采取针对性的预防措施,如严格控制血糖和血脂、早期使用肾脏保护药物、优化术后液体和循环管理等,有望降低 AKI 的发生率,改善患者的预后。
不过,这项研究也存在一定的局限性。由于是回顾性研究,可能存在选择偏倚和信息偏倚;尽管控制了多种潜在混杂因素,但仍可能存在未充分调整的未知因素;而且 TyG 指数发挥作用的具体机制尚未完全明确。未来需要开展前瞻性研究和基础实验研究,进一步探索 TyG 指数在 AKI 发生发展中的具体机制,验证其在临床实践中的应用价值。
总体而言,该研究成果为 CABG 术后 AKI 的预测和防治提供了重要的理论依据和潜在的临床工具,具有较高的临床应用前景,有望为心血管外科患者的管理带来新的突破。