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▷本研究利用 CHARLS2011-2020 数据，基线 17708 人经多维度排除后，最终纳入 7204 名 45 岁及以上参与者分析 BMR 与 IR 对 CMM 的作用。图1

图1：参与者纳入与排除标准流程图

▷本研究 7204 人随访 9 年，15.3% 发 CMM。CMM 组年龄更大、代谢及慢病指标更差，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。

▷校正后 BMR、TyG、METS-IR 升高增 CMM 风险，eGDR 升高则降低；高 IR + 高 BMR 发病率最高，Cox 回归证实该组合风险显著升高，敏感性分析验证关联稳健（METS-IR 除外）。图2、表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。

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

▷RCS 分析按 BMR 分层显示：低 BMR 层 IR 指标与 CMM 均为线性关联；高 BMR 层 TyG、eGDR 线性关联仍显著，METS-IR 呈非线性，阈值 51.90，低于该值风险随其升高。图3

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。

▷经 ROC、NRI、IDI 评估，TyG 对 AUC 提升最显著，eGDR 重分类能力更优；BMR 联合 TyG 预测 CMM 效能最佳，敏感性分析下预测虽下降，但仍有显著增量价值。图4

图4：用于CMM预测的ROC曲线，按BMR评估方法分层。

▷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 关联；交互分析未发现 IR 指标与 BMR 存在显著加性或乘性交互作用。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。

▷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结果稳健。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）。