联合评估验证:首次系统验证胰岛素抵抗替代指数(TyG、eGDR、METS-IR)与 BMR 联合评估对 CMM 的预测价值,突破单一指标局限。
双向介导机制:揭示 BMR 与 CMM 的关联主要由胰岛素抵抗通路介导,而 TyG 与 CMM 无显著双向介导,为机制研究提供新视角。
本土大样本支撑:基于 CHARLS 十年队列数据,结论更贴合中国中老年人群的代谢健康特点。
临床转化潜力:联合评估可显著提升 CMM 风险预测性能,为精准预防和初级预防策略提供科学依据。
⚠️ 9 年随访 7204 人:胰岛素抵抗指标 + 基础代谢率,如何精准预警心血管代谢共病?
📝 今天给大家分享的是南昌大学第二附属医院发表在《Cardiovascular Diabetology》的研究,依托 CHARLS 十年队列:
✅本研究采用 Kaplan‑Meier、ROC、NRI、IDI 及中介 / 交互分析,明确 IR 指数(TyG、eGDR、METS‑IR)与 BMR 的单独及联合作用。基于 CHARLS 2011–2020 数据,严格校正混杂后提示:联合检测 IR 与 BMR 可提升 CMM 风险分层精度,并证实 BMR 的中介效应。
✅ 一起来拆解背后的研究框架吧~
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IR是心血管代谢病已知风险,但IR替代指数与BMR对代谢共病(CMM)的单独/联合作用不明。本研究用CHARLS队列,分析这些参数的关联及BMR的介导效应。
核心队列:中国健康与养老追踪调查(CHARLS)2011-2020 年随访数据。
研究对象:7204 名符合条件的中老年参与者。
数据筛选:从CHARLS 2011-2020年数据中,筛选7204名参与者,提取IR指数(TyG、eGDR、METS-IR)、BMR及CMM状态。
统计分析:用Kaplan-Meier曲线、Cox 回归和 ROC 曲线分析CMM累积发生率;ROC、NRI、IDI评估预测性能;中介/交互作用分析探索BMR的作用。
结果验证:分亚组(性别、年龄等)验证关联一致性,确保结论稳健。

图形摘要
1.研究设计与参与者
📈基线初始纳入 17708 人,旨在探讨 BMR 与 IR 指数对 CMM 的联合及中介作用。经严格排除(指标缺失、CMM 数据缺失、基线患病、年龄<45 岁等),最终纳入 45 岁及以上参与者 7204 人,筛选流程见图 1。
图1: 参与者纳入与排除标准流程图
2.研究参与者的基线特征
📈本研究纳入 7204 名参与者,随访 9.0 年,1103 人(15.3%)发生 CMM。CMM 组年龄更大、代谢指标更差,慢病患病率更高,且 TyG、METS‑IR、BMR 更高,eGDR 更低(均 P<0.05)。表1
表1:CMM分类参与者的基线特征
3.TyG、eGDR、MES-IR和BMR与发生CMM风险的关联
📈校正后,BMR、TyG、METS‑IR 升高增加 CMM 风险,eGDR 升高降低风险;联合分析显示,高 IR + 高 BMR 组发病率最高,敏感性分析证实关联稳健(METS‑IR 除外)。图2
图2:按介入代指标水平和基础代谢率(A-F)分层的 CMM 累计发生率的 Kaplan–Meier 曲线。
4.TyG、eGDR、MES-IR和BMR与发生CMM风险的关联
📈Cox 回归显示,校正后高 IR 联合高 BMR 者 CMM 风险最高,其中高 TyG + 高 BMR(HR=2.13)、低 eGDR + 高 BMR(HR=1.93)、高 METS‑IR + 高 BMR(HR=1.92)均显著升高。表2
表2: 胰岛素抵抗替代指标与基础代谢率对CMM风险的综合影响
5.非线性关系的检测
📈多变量 RCS 分析显示:图3
1、低 BMR 层:TyG、METS‑IR 与 CMM 风险线性正相关,eGDR线性负相关。
2、高 BMR 层:TyG、eGDR 线性关联仍显著,METS‑IR 呈非线性,阈值为 51.90;低于该值风险随 METS‑IR 上升,高于则无显著关联。

图3:按基础代谢率(BMR)层级划分的IR替代指标(TyG、eGDR和METS-IR)与CMM风险的剂量-反应关系。
6. 红外替代指标的预测表现及CMM基础代谢率
📈经 ROC、NRI、IDI 评估,单独指标中 TyG 对 AUC 提升最显著,eGDR 重分类能力最优;BMR 联合 TyG预测效能最佳。敏感性分析显示预测略有下降,但仍较传统模型有显著增量价值。图4
图4:用于CMM预测的ROC曲线,按BMR评估方法分层。
7. 介入放射替代物和基础代谢率对CMM风险的介导与相互作用分析
📈中介分析显示,TyG、eGDR、METS‑IR 可介导 BMR 对 CMM 的影响,BMR 仅介导 TyG 与 CMM 的关联;交互分析未发现 IR 指标与 BMR 存在显著交互作用。图5
图5:对TyG指数(A)、eGDR(B)、METS-IR(C)和基础代谢率对CMM风险进行双向中介分析。
8. 亚组与敏感性分析
📈亚组分析显示,仅年龄与高 IR + 高 BMR 存在显著交互作用,年轻者 CMM 风险更高,其余亚组无显著交互。多项敏感性分析均验证了主要结果的稳健性。图6、表3
图6:多变量调整Cox回归分析的森林图,涵盖同时具有高风险和高基础代谢率(A–F)的参与者亚组。
表3: 介入放射替代指标与基础代谢率(BMR)对糖尿病、心脏病和中风风险联合影响的敏感性分析(n = 5237)
本研究证实,IR替代指数和BMR独立且联合预测CMM风险,BMR显著介导BMR与CMM的关联,二者联合评估可改善风险分层,为CMM一级预防提供新策略。
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