IF 10.6 突破!江西省人民医院/南昌大学团队凭“CHARLS+轨迹聚类”,把血脂、腰围打造成心血管预警“金指标”!
- 2026-02-15 15:14:34
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导语
【🔥 顶刊套路解析：一篇“指标重混+轨迹追踪”的10.6分文章，是如何炼成的？】
今天给大家拆解一篇刚刚发表在《Cardiovascular Diabetology》（IF 10.6）上的双一区文章，用的还是咱们的老朋友——CHARLS数据库。这篇文章研究的，是血脂和肥胖怎么“联手”催生心血管病。路子特别清晰，咱们一起来学！📚
它干了这么几件事：1️⃣ 指标“二合一”：把“动脉粥样硬化指数”（AIP）和五种肥胖指标（腰围、内脏脂肪指数等）分别配对，创造出好几个复合指标。2️⃣ 轨迹追踪：利用CHARLS的长期随访数据，不只看数值高低，更用轨迹模型分析这些指标连续几年的变化模式。3️⃣ 锁定“王者组合”：结果发现，AIP + 中国内脏脂肪指数（CVAI） 这个配对，预测风险尤其准！而且长期处于高轨迹的人群，风险显著更高📈。
看到这里，老粉可能会想起来：我们之前解读过好几篇同样基于CHARLS、同样围绕“指数”做文章的研究——有用甘油三酯葡萄糖指数+腰围看糖尿病风险的，也有用炎症指标轨迹预测中风的。它们能成功，真的不是偶然！
CHARLS这个库之所以能被反复“榨出”高分文章，核心就在于它特别适合回答“病是怎么慢慢发展起来的”这类问题。它不像一张“集体照”，而是一部跟踪拍摄中国中老年人群的“健康纪录片”🎬。在这里，你能清清楚楚地看到血糖、血脂这些数字，是怎么一年年变化，最终把一些人推向疾病的。
这种能看到“过程”和“趋势”的能力，才是它最大的宝藏！
如果你手上正在用（或考虑用）CHARLS，完全可以直接借鉴这个已经跑通的顶刊模式：
抓住核心：利用“纵向追踪”这个独家优势；
对准问题：研究一个慢性病的发生发展过程；
组合出拳：通过 “指数创新组合” + “动态轨迹分析” ，把一个扎实的临床故事讲透。
如果大家在分析了自己手头的数据后，对这个模式感兴趣，但在具体怎么设计指标组合、怎么写分析代码、怎么呈现轨迹结果这些实操环节上卡住了——别慌！这正是我们可以帮到你的地方！
👇 欢迎在评论区留下你的专业方向或疾病领域，我们一起看看，怎么把你的数据变成下一篇“指标+轨迹”的高分文章！
时间不等人，好思路更不等人。行动起来，下一个发顶刊的可能就是你！ 💪
影响因子：10.6
研究背景
【🌍 研究背景：心血管防控亟待动态、联合评估】
心血管疾病（CVD） 是全球首要死因，2022年相关死亡高达 1980万，疾病负担持续加重 ⚠️。代谢因素（动脉粥样硬化、肥胖）是CVD的主要驱动因素，占 人群归因风险的41.2% 📊。
血浆动脉粥样硬化指数（AIP）（基于TG与HDL-C计算）及肥胖指数（BMI、腰围、CVAI等）均为经济有效的CVD风险评估指标。然而，现有研究大多独立分析两者，缺乏对联合指标及其长期累积变化的动态评估，且糖尿病状态对该关联的修饰作用尚不明确🔍。
因此，整合血脂与肥胖指标、评估其累积长期效应，已成为优化CVD风险分层与防控策略的迫切需求。
图1联合流程图
研究方法
【🔬 研究方法：全国性前瞻队列动态分析】
本研究依托 中国健康与退休纵向研究（CHARLS） 这一全国性前瞻队列，筛选 基线无心血管疾病 且在第1波（2011‑2012年）和第3波（2015年）均具有完整血脂与人体测量数据的 4,519名中老年人，通过第4‑5波（至2020年）随访识别新发心血管事件，中位随访时间达8年📊。
暴露指标包括：🔹 血浆致动脉粥样硬化指数：AIP = log₁₀(甘油三酯/高密度脂蛋白胆固醇)🔹 AIP‑肥胖衍生物：AIP分别与 BMI、腰围、腰高比、体圆度指数、中国内脏脂肪指数（CVAI） 相乘生成🔹 累积暴露量：综合两波数据计算各指标的平均水平与时间间隔的乘积🔹 控制水平轨迹：采用 k‑means聚类 将参与者分为 “良好控制”“中等控制”“差控制” 三类
统计分析采用：✅ 多模型逐步Logistic回归 评估关联✅ 限制性立方样条 检验剂量‑反应关系✅ 分层分析 探讨糖尿病亚组差异✅ 加权分位数和回归 量化组分贡献✅ 中介分析 评估HbA1c的中介作用
研究同时进行了排除早期事件、多重填补、调整用药、竞争风险模型等敏感性分析，确保结果稳健✅。所有分析在 R软件 中完成。
图2 2012年至2015年间AIP、AIP-BMI、AIP-WC、AIP-WHtR、AIP-BRI和AIP-CVAI变化的聚类
主要结果
1.【📊参与者基线及累积特征】
在中位 8年随访 期间，4519名参与者 中新增 543例CVD（含189例卒中）。CVD组基线特征表现为：年龄更大、体重更高、多种肥胖指标（BMI/WC/WHtR/BRI/CVAI）更高，且 女性比例更高、教育程度更低、合并高血压/糖尿病更多、代谢指标更差📈。
在累积暴露方面，CVD组 AIP及其肥胖衍生物的累积暴露水平 显著更高，其中 累积AIP-CVAI的组间标准化差异最大（22%）。在控制水平上，CVD组对 AIP-BRI和AIP-CVAI的控制更差，不良控制比例差异尤为显著⚠️。
表1 基线特征和按心血管疾病发作状态分层的累积代谢变化
2.【📈基线联合指标与CVD风险的关联】
基线AIP及其肥胖相关衍生物 在所有模型中均与CVD风险呈显著正相关 📊。在多变量调整模型中：
✅ 相比单独的 AIP（OR=1.11），整合肥胖指标的AIP衍生物 与CVD关联更强；🔝 其中 AIP-BRI 与 AIP-CVAI 的关联最高（每SD增加OR均为1.15）。
基于三分位数的分析进一步证实：高水平的AIP衍生物（尤其AIP-CVAI） 比单独高AIP具有更强的CVD风险预测价值。
对次要结局（卒中）的分析显示，AIP及其衍生物与卒中的关联强度甚至高于总体CVD，提示这些指标对卒中风险可能具有更突出的预警意义 ⚠️。
表2 基线AIP及其肥胖相关衍生物与心血管疾病事件的关联
3.【📈 指标累积变化及控制水平与CVD风险关联】
AIP及其肥胖衍生物的累积变化 均与CVD风险呈显著正相关 📊。在最终模型中：
✅ 相比 累积AIP单独作用（OR=1.13），累积AIP衍生物 关联更强；🔝 其中 累积AIP-BRI（OR=1.18）与累积AIP-CVAI（OR=1.17） 的预测价值最高。
控制水平分析 显示：与Ⅰ类（良好控制）相比，处于 Ⅲ类（差控制） 的参与者CVD风险显著升高，其中 AIP-CVAI的Ⅲ类控制使风险增加51%（OR=1.51） ⚠️。
对次要结局（卒中）的分析一致显示，累积AIP衍生物的关联强度高于单独累积AIP，且与卒中的关联 强于总体CVD，进一步提示其对卒中风险的突出预警意义。
表3 AIP累积变化与其肥胖相关衍生物与心血管疾病事件的关联
4.【📊、剂量-反应关系呈现线性趋势】
AIP及其肥胖相关衍生物 的 基线水平 与 累积暴露量 均与CVD风险呈 显著线性关联（非线性P>0.05）📈。该结果提示，这些指标的 风险效应随暴露水平持续递增，无明显阈值，进一步支持其作为连续监测指标用于CVD风险预警的临床应用价值 ✅。
图3 基线/累积AIP与其肥胖相关衍生物与受限立方样本的剂量-反应关系
5.【📊 亚组分析：糖尿病显著放大风险】
亚组分析显示，AIP及其肥胖衍生物的累积暴露量 与特定亚组CVD风险显著相关 🔍：
男性、无肾脏疾病、不饮酒 人群中对部分指标敏感；
⚠️ 糖尿病患者对所有指标均显著相关，且糖尿病状态是显著的交互因素（交互P<0.05）。
在糖尿病患者中，累积AIP衍生物相关的CVD风险是非糖尿病患者的1.41-1.50倍。值得注意的是，糖尿病亚组中指标控制良好者仍对CVD具有保护关联，提示在糖尿病人群中严格管理血脂-肥胖指标具有重要临床意义 ✅。
表4 AIP累计暴露与其肥胖相关衍生物与心血管疾病事件关联的亚组分析
6.【📊 主要风险驱动因素：累积TG与肥胖】
通过加权分位数和回归分析发现，在AIP及其肥胖衍生物的累积变化中，累积甘油三酯（TG）和累积肥胖指数 对CVD风险的 相对贡献权重最高 📈。
这提示，长期持续暴露于高TG和肥胖状态 是推升CVD风险的核心驱动因素，为针对性干预提供了关键方向 🎯。
图4 过加权分位和回归，累计肥胖指数、累计HDL-C和综合TG对心血管疾病风险的相对权重
7.【🔄 中介机制：累积HbA1c解释约11%效应】
中介分析表明，累积糖化血红蛋白（HbA1c） 在 AIP及其肥胖衍生物的累积变化 与CVD风险之间的关联中，起 显著中介作用（所有中介比例P<0.05）🔗。
总体上，累积HbA1c解释了约11%的效应，提示长期血糖控制状态是该风险通路的重要中间环节 📉。
表5 对累积血红蛋白A1c对累积AIP（及其肥胖相关衍生物）与心血管疾病关联影响的介导分析
文章小结
【🎯 文章核心结论】
本研究证实：AIP及其肥胖相关衍生物（尤其AIP-CVAI）的累积变化 与CVD风险呈 显著正相关 📈，且 糖尿病状态会显著增强该关联 ⚠️。
这表明，动态监测动脉粥样硬化与肥胖联合指标，能为CVD风险分层提供优于传统单次检测的新策略，具有重要临床转化价值 ✅。
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