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为探究身体圆度指数（BRI）与糖尿病患者全因死亡率和心血管疾病（CVD）发生的关联，研究人员对 8227 名糖尿病患者展开研究。结果发现 BRI 与糖尿病患者全因 / CVD 死亡率相关，这为糖尿病患者的健康管理提供了新方向。
在全球范围内，糖尿病正逐渐成为严重威胁人类健康的重大问题。2019 年，全球约有 420 万人因糖尿病失去生命，预计到 2045 年，糖尿病患者数量将飙升至 7 亿人 。对于 2 型糖尿病（T2DM）患者而言，心血管疾病（CVD）是他们的主要死因，大约一半的 T2DM 患者因 CVD 离世。这使得糖尿病在全球心血管疾病负担中占据重要地位。
在评估身体脂肪和内脏脂肪方面，身体圆度指数（Body Roundness Index，BRI）是一个有用的工具。它由 Thomas 等人在 2013 年提出，仅需身高和腰围数据就能计算得出。与传统的身体质量指数（BMI）相比，BRI 在预测代谢疾病风险方面表现更为出色，尤其适用于那些 BMI 正常但身体脂肪分布不均的人群。它与非酒精性脂肪肝、糖尿病、代谢综合征以及高血压等多种代谢疾病密切相关。然而，BRI 对特定人群，如糖尿病患者总体死亡率的影响，此前却鲜有人研究。为了填补这一空白，来自暨南大学附属第一医院等机构的研究人员开展了此项研究。
研究人员从 1999 - 2018 年美国国家健康与营养检查调查（NHANES）数据库中选取了 8227 名糖尿病患者作为研究对象。他们运用多因素 Cox 回归模型，深入分析 BRI 与糖尿病患者死亡率之间的关联，并借助多元调整限制立方样条（RCS）回归来检验二者关系是否存在非线性特征。同时，研究人员还对性别、年龄、BMI 等多个因素进行了亚组分析，以进一步明确 BRI 与死亡率之间的关系。此外，通过敏感性分析，排除了随访前两年内死亡的参与者，从而有效避免了潜在的反向因果关系干扰研究结果。
研究结果显示，在中位随访时间为 7.25 年期间，27.22% 的参与者全因死亡，9.18% 的参与者死于 CVD。经多因素调整后，BRI 与糖尿病患者的全因 / CVD 死亡率仍显著相关。将 BRI 作为连续变量分析时，BRI 每增加一个单位，全因死亡率的风险比（HR）为 1.16（95% 置信区间 [CI]：1.07 - 1.27），CVD 死亡率的 HR 为 1.27（95% CI：1.13 - 1.42）。按四分位数分组后，与 BRI 最低四分位数组相比，最高四分位数组的全因死亡率 HR 达到 2.52（95% CI：1.27 - 5.00），CVD 死亡率 HR 更是高达 6.04（95% CI：2.08 - 17.58）。RCS 回归分析表明，BRI 与全因死亡率（P = 0.29）和 CVD 死亡率（P = 0.73）之间均不存在显著的非线性关系。
亚组分析发现，BRI 与全因 / CVD 死亡率的正相关关系在不同亚组中保持一致。其中，在女性、年龄≥60 岁、BMI≥30.0kg/m2、糖尿病病程≥10 年、未接受治疗以及合并高血压、高血脂或有 CVD 病史的人群中，这种关联更为显著。敏感性分析结果显示，排除随访前两年内死亡的参与者后，BRI 与全因死亡率和 CVD 死亡率的关系并未发生改变。
研究人员还对其他代谢指标，如 BMI、心脏代谢指数（CMI）、血浆致动脉粥样硬化指数（AIP）等与糖尿病患者死亡率的关联进行了分析。结果发现，BMI 与糖尿病患者死亡率存在一定关联，但 BRI 与全因 / CVD 死亡率的相关性更强，而其他代谢指标与死亡率的关联并不显著。
综合来看，该研究首次在糖尿病患者群体中明确了 BRI 与全因 / CVD 死亡率之间的关联。这一发现具有重要的意义，为糖尿病患者的健康管理提供了新的思路和方向。BRI 计算简便，仅需身高和腰围数据，有望成为一种有效的筛查工具，帮助医生及时识别糖尿病高危患者，并制定个性化的干预方案，降低 CVD 风险。然而，本研究也存在一定的局限性，由于其研究设计为回顾性，无法确定 BRI 与死亡率之间的因果关系，未来还需开展前瞻性研究进一步验证。
研究人员在开展此项研究时，主要运用了以下关键技术方法：首先，从 NHANES 数据库中获取大量糖尿病患者的人口数据、疾病诊断信息、代谢指标数据等。其次，采用多因素 Cox 回归模型分析 BRI 与死亡率的关联，评估 BRI 对糖尿病患者死亡风险的影响程度。最后，利用多元调整限制立方样条（RCS）回归检验 BRI 与死亡率之间的非线性关系，以更准确地描述二者的关联特征。
