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为探究甘油三酯葡萄糖（TyG）指数与重症房颤（AF）患者短期预后的关系，研究人员基于 MIMIC-IV 数据库开展研究。结果发现，TyG 指数与患者 7 天、15 天和 30 天全因死亡率显著相关。这表明 TyG 指数或可用于识别高死亡风险患者，助力早期干预。
在心血管疾病的研究领域中，房颤（Atrial Fibrillation，AF）作为最常见的持续性心律失常，正逐渐成为全球关注的焦点。随着人口老龄化加剧，以及高血压、肥胖、糖尿病等风险因素的流行，房颤的发病率呈上升趋势。在重症监护病房（Intensive Care Unit，ICU）中，约三分之一的患者会出现房颤，这不仅增加了患者发生中风、心力衰竭和死亡的风险，也给临床治疗带来了巨大挑战。
胰岛素抵抗（Insulin Resistance，IR）在房颤的发生发展中起着重要作用，它会导致心房结构重塑和细胞内钙稳态失衡，进而增加房颤的易感性。近年来，IR 的发病率显著上升，且与多种心血管疾病密切相关。甘油三酯葡萄糖（Triglyceride Glucose，TyG）指数作为评估 IR 的可靠指标，已被证实与多种心血管疾病相关，但此前尚无研究探讨其与重症房颤患者死亡率之间的独立关联。
为了填补这一空白，来自陕西省人民医院、西安交通大学医院、蒲城县医院等机构的研究人员，利用医学重症监护信息数据库（Medical Information Mart for Intensive Care-IV，MIMIC-IV），开展了一项关于 TyG 指数与重症房颤患者 30 天死亡率关系的研究。该研究成果发表在《Scientific Reports》上，为这一特殊人群的预后管理提供了重要参考。
研究人员在本次研究中运用了多种关键技术方法。他们从 MIMIC-IV 数据库中提取数据，利用结构化查询语言（SQL）在 PostgreSQL 软件中获取患者的基线特征。通过分析方差（ANOVA）比较连续变量，卡方检验分析分类变量。采用 Kaplan-Meier（KM）生存分析评估不同 TyG 指数分组患者的死亡率，运用 Cox 比例风险回归模型探究变量与死亡率的关系，还使用限制立方样条（Restricted Cubic Spline，RCS）分析剂量反应关系，并进行分层分析评估结果的一致性。
研究结果主要包括以下几个方面：
- 参与者基线特征：研究共纳入 1146 例重症房颤患者，平均年龄 75.90 岁，女性占 48.43%。不同 TyG 四分位数组在年龄、血红蛋白、收缩压（SBP）、心率等多方面存在差异。TyG Q1 组年龄较大，血红蛋白、SBP、高密度脂蛋白（HDL）较高，而心率、体重指数（BMI）、白细胞（WBC）等指标较低，且该组 7 天、15 天和 30 天死亡率也较低。TyG Q4 组则有更多糖尿病、心力衰竭（HF）等合并症。
- TyG 指数与全因死亡率的关联：KM 曲线显示，TyG 指数最低组在 30 天全因死亡率方面的累积生存概率最高，7 天和 15 天的全因死亡率也呈现类似趋势。Cox 模型分析表明，在调整多种因素后，TyG 指数与房颤患者 30 天死亡风险正相关，TyG 指数 Q4 组患者 30 天死亡风险比 Q1 组高。RCS 分析显示，TyG 指数与 7 天、15 天和 30 天全因死亡率呈线性关系。
- 亚组分析：按年龄、性别、高血压、糖尿病等特征进行亚组分析，在基于 Model III 调整后，TyG 指数与死亡率的关系方向基本一致，尽管在部分人群中可能未达统计学显著水平，但总体趋势稳定。
研究结论表明，TyG 指数与重症房颤患者 30 天全因死亡率显著相关，且这种关联在 7 天和 15 天死亡率中同样存在。即使在调整潜在混杂风险因素后，较高的 TyG 指数仍与更高的全因死亡率相关。这意味着 TyG 指数有望成为识别重症房颤患者全因死亡高风险个体的有效工具，从而帮助临床医生尽早采取干预措施，改善患者预后。
不过，该研究也存在一定局限性。虽然发现了 TyG 指数与死亡率的关联，但潜在机制尚不明确，需要进一步基础研究探索。研究对象为美国特定人群，结果外推至其他人群时需谨慎，未来需更多不同人群研究加以验证。受数据库限制，部分影响死亡率的重要因素未纳入分析，如房颤类型、用药情况等，无法完全排除未测量混杂因素的影响。此外，研究仅纳入入院首日数据，患者入院后病情变化对预后的影响未充分考虑，后续可开展更长时间数据的前瞻性研究。
尽管存在这些不足，该研究首次明确了 TyG 指数与重症房颤患者全因死亡率的关系，为临床实践提供了新的思路和方向。它让临床医生意识到，在评估重症房颤患者预后时，TyG 指数是一个不可忽视的重要指标，有助于推动个性化医疗的发展，为降低重症房颤患者死亡率、改善患者生活质量奠定了基础 。
