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心脏代谢多重疾病全球负担日益加重。七种胰岛素抵抗替代指标已被广泛使用，但针对中国中老年人群预测CMM效能的比较研究仍十分缺乏。本研究旨在评估这些指标与CMM风险的关联及其相对预测能力。

利用中国健康与养老追踪调查2011–2020 数据集，本前瞻性队列研究评估了年龄≥45岁的中国参与者。我们应用Kaplan–Meier曲线绘制、多变量Cox比例风险模型以及限制性立方样条来量化胰岛素抵抗替代指标与复合慢性疾病风险的关联。

通过时间依赖受试者工作特征曲线、净再分类改进和综合判别改进评估预测准确性。亚组分析进一步验证了结果的稳健性。

通过研究纳入7197名基线无CMM的中老年人。中位随访9年，1043人新发CMM。CMM组年龄更大、女性及城市居民更多，基线慢性病患病率及用药率更高；其血压、BMI、血糖、血脂及多数IR指标均显著升高，而睡眠时长、HDL-C和eGDR显著降低（表1）。

多变量Cox回归分析显示，eGDR每增加一个标准差，CMM风险降低16.6%，其最高四分位相比Q1风险降低62%。其余六项指标每SD增加均与CMM风险升高显著相关，且四分位分析均呈现显著剂量-反应趋势（表2）。

表2 七种胰岛素抵抗替代指标与心脏代谢多病共存风险之间关联的多元回归分析

骨限制性立方样条分析显示，TyG-BMI、TyG-WC、METS-IR和eGDR与心血管代谢性多病共存风险呈非线性关联。其中eGDR呈L形关联，拐点为11.82，低于此值风险持续下降；TyG-WC呈U形关联，拐点为572.14；TyG、AIP、CVAI呈线性正相关（图2）。

图2 TyG 用于 CMM 的受限三次样条曲线

 卡普兰-迈耶生存曲线显示，TyG、TyG-BMI、TyG-WC、AIP、METS-IR、CVAI的各四分位组中，CMM累积发生率随指标升高而逐渐上升；eGDR则呈相反趋势，从Q1到Q4累积发生率显著下降（图3）。

图3 根据TyG分层的CMM风险Kaplan–Meier曲线

 使用R包pROC计算七项IR指标的整体ROC曲线分析结果。具体步骤：以CMM事件为结局变量，分别以TyG、TyG-BMI、TyG-WC、AIP、CVAI、METS-IR、eGDR为检测变量，计算各指标的AUC及其95%置信区间，使用DeLong检验比较各AUC与eGDR的差异是否有统计学意义（表5）。

表5 整体人群中七个IR替代指标和CMM风险在各月份的ROC曲线

eGDR的最佳截断值为7.64，此时敏感性0.57、特异性0.70，特异性为所有指标中最高；CVAI的敏感性最高。综上，eGDR在整体预测准确性上表现最优（图6）。

图6七种IR替代指标预测CMM风险的ROC曲线

 时间依赖性ROC分析显示，eGDR在所有随访时间点均保持最高AUC，峰值在24个月。TyG-WC在24个月时AUC为0.724，但随后下降较快；CVAI在后期随访中表现逐步提升，仅次于eGDR；AIP在各时间点AUC均最低（图5）。

图5 IR替代指标预测CMM风险的时间依赖性ROC曲线

TyG-WC在24个月时AUC为0.724，但随后下降较快；CVAI在后期随访中表现逐步提升，仅次于eGDR；AIP在各时间点AUC均最低（表4）。

表4 在临床相关随访时间间隔的时间依赖性AUC值

净重新分类改善指数和综合判别改善指数分析显示，METS-IR的NRI最高，CVAI的IDI最高。除TyG外，所有指标均显著改善基础模型的预测能力（表3）。

表3 七种胰岛素抵抗替代指标对CMM的增量预测价值