探索心脏代谢指数与高血压的关联：为早期防治提供新视角

《BMC Public Health》：Exploring the nonlinear association between cardiometabolic index and hypertension in U.S. Adults: an NHANES-based study

研究人员利用 NHANES 数据探究心脏代谢指数（CMI）与高血压关系，发现显著正相关及非线性关联，或可用于早期筛查。

　　在全球范围内，高血压就像一个隐匿的 “健康杀手”，悄无声息地威胁着无数人的生命健康。它是心血管疾病的主要危险因素之一，全球有超过 12 亿人受其困扰，在过去十年间，因高血压导致的过早死亡人数更是增加了 56.1%。为了更有效地预防和控制高血压，找到与之相关的代谢风险因素至关重要。传统的代谢指标，如腰高比（WHtR）和甘油三酯与高密度脂蛋白胆固醇比值（TG/HDL-C），虽然能反映一定的代谢问题，但不够全面。近年来，一种新的心脏代谢指数（CMI）应运而生，它将 WHtR 和 TG/HDL-C 相结合，理论上能更全面地评估个体的代谢健康状况。那么，CMI 与高血压之间究竟存在怎样的关系呢？这成为了亟待解决的问题。

中南大学湘雅二医院的研究人员针对这一问题展开了深入研究，相关成果发表在《BMC Public Health》上。这项研究利用美国国家健康和营养检查调查（NHANES）数据库中 2001 年至 2018 年 9 个周期的数据，涵盖了 20049 名年龄在 20 岁以上的参与者。研究人员排除了数据不完整的个体以及孕妇，以确保研究结果的准确性。

研究人员在此次研究中使用了多种技术方法。首先，他们依据既定公式，即 CMI = WHtR ×（TG/HDL-C 比值），计算出每位参与者的 CMI 值。在确定高血压方面，严格遵循美国心脏协会的指南，通过测量血压，并结合自我报告的高血压情况以及是否使用降压药物来综合判断。此外，为了减少其他因素对研究结果的干扰，研究人员还纳入了年龄、种族、性别等多种可能影响结果的因素作为协变量进行分析。同时，运用 t 检验、卡方检验、多元线性和逻辑回归分析等统计方法，评估 CMI 与高血压之间的关系，并且采用平滑曲线拟合技术分析二者的非线性关系。

研究结果表明，CMI 与高血压风险之间存在显著的正相关关系。具体来说，CMI 每增加一个单位，患高血压的风险就会增加 9%（OR：1.09，95% CI：1.05，1.13）。进一步分析发现，当将 CMI 按四分位数分类时，处于最高四分位数的参与者患高血压的风险比最低四分位数的参与者高出 50%（OR：1.50，95% CI：1.34，1.68）。通过敏感性分析，即使调整高血压的诊断阈值，CMI 与高血压之间的关联依然稳定。

研究还揭示了 CMI 与高血压之间存在非线性关系，其临界值为 2.64。当 CMI 低于 2.64 时，高血压的患病率会随着 CMI 值的增加而升高；然而，当 CMI 达到或超过 2.64 时，CMI 值的进一步增加与高血压风险的升高不再显著相关。这一现象背后可能涉及多种生理机制，在 CMI 低于阈值时，其增加反映了中心性肥胖和脂质异常水平的上升，这些因素会通过胰岛素抵抗、炎症反应和内皮功能障碍等机制促进高血压的发生；而当 CMI 超过阈值后，机体可能启动了一些代偿机制，如改善脂质代谢或产生代谢适应性变化，从而减弱了 CMI 进一步增加对高血压风险的影响。

在亚组分析中，研究人员发现 CMI 与高血压之间的关联在不同人群中存在差异。在种族方面，非西班牙裔白人和非西班牙裔黑人中，CMI 每增加 1 个单位，高血压风险增加 15%，但在墨西哥裔美国人和其他种族中，这种关联并不显著。在糖尿病状态方面，没有糖尿病的个体中，CMI 每增加 1 个单位，高血压风险增加 14%，而在糖尿病患者中，这种关联变得不显著。不过，在年龄、性别和 BMI 亚组中，CMI 与高血压的关系保持一致。

总的来说，这项研究意义重大。它首次证实了 CMI 与高血压风险之间存在显著关联，并且发现了二者之间的非线性关系。这意味着 CMI 有望成为一种有效的早期高血压筛查和风险评估工具，尤其是对于 CMI 值未达到临界值的个体，能够帮助医护人员及时发现高血压高风险人群，以便采取早期干预措施，预防高血压的发生。同时，该研究也为高血压的预防和治疗提供了新的视角，强调了关注代谢健康在高血压防治中的重要性。不过，由于该研究采用的是横断面设计，无法确定 CMI 与高血压之间的因果关系，并且一些潜在的混杂因素，如饮食习惯、身体活动水平等未得到充分控制。未来的研究可以通过纳入纵向数据，进一步明确二者的因果关系，同时考虑更多的影响因素，为高血压的防治提供更坚实的科学依据。