NHANES近期发文热门指标TyG！中国学者发表一区top文章 IF=9.3

2024年1月，中国学者在《Cardiovasc Diabetol》（一区top，IF=9.3）发表题为："The association between TyG and all-cause/non-cardiovascular mortality in general patients withtype 2 diabetes mellitus is modified by age: resultsfrom the cohort study of NHANES 1999-2018" 的研究论文。

本文章基于全国健康与营养检查调查（NHANES）数据库，使用关联死亡率文件计算基线 TyG 并确定特定原因的死亡状态，通过多因素Cox和限制三次样条（RCS）回归模型评估TyG与全因/特定原因死亡率之间的相关性。结果表明，TyG与全因/非CV死亡之间的关联因年龄而异，在 65 岁以下的 T2DM 患者中，较高的 TyG 仅与全因/非 CV 风险增加相关，但在老年患者中则不然。

摘要与主要结果

一、摘要

文章题目：TyG 与一般 2 型糖尿病患者全因/非心血管死亡率之间的关联因年龄而异：NHANES 1999-2018 队列研究的结果

研究背景：甘油三酯-葡萄糖（TyG）指数对一般 2 型糖尿病（T2DM）患者的预后价值尚不清楚。因此，我们旨在确定 T2DM 队列中 TyG 与全因/特定原因死亡之间的关联，并探讨这种关联是否会因年龄而改变。

数据来源：选取1999-2018年全国健康与营养检查调查（NHANES）3376例T2DM患者，分为年轻组（<65岁）和老年组（≥65岁）。

方法：截至 2019 年 12 月 31 日，通过 NHANES 公共使用关联死亡率文件计算基线 TyG 并确定特定原因的死亡状态 [心血管（CV）、癌症和非 CV]。采用多因素Cox和限制三次样条（RCS）回归模型评估TyG与全因/特定原因死亡率之间的相关性。还评估了TyG与年龄与死亡率之间的相互作用。对未接受心血管疾病、慢性肾病或胰岛素治疗的患者进行敏感性分析。

结果：在中位随访 107 个月期间，发生了 805 例全因死亡，其中 250 例和 144 例归因于心血管和癌症死亡。TyG 与全因/非 CV 死亡率之间存在显着的年龄交互作用。在充分调整潜在混杂因素后，较高的TyG与全因风险增加的风险增加相关[TyG每单位增加风险比（HR）1.33,95%置信区间（CI）1.06-1.66，p=0.014]和非CV死亡率（TyG每单位增加HR 1.54,95%CI 1.18-2.01，p = 0.002）的风险增加仅在年轻组中相关，但在老年组中则不然。在整个队列和两个年龄亚组中，TyG 与 CV/癌症死亡之间没有显着相关性。在RCS和敏感性分析中也发现了类似的结果。

结论：在美国T2DM患者的全国样本中，我们发现TyG与全因/非CV死亡之间的关联因年龄而异。仅在 65 岁以下的 T2DM 患者中，较高的 TyG 仅与全因/非 CV 风险增加相关，但在老年患者中则不然。

二、研究结果

1.基线数据

（1）共纳入3376名符合条件的参与者，中位年龄62岁，1750人（51.84%）为男性，中位TyG为9.10。

与老年T2DM患者相比，年轻患者的TyG、HOMA-IR、HOMA-β较高，而QUICKI较低，说明年轻患者的IR状态更严重。
老年组患者比年轻组患者有更多的CHF、CAD、高血压、CKD、中风等共病。

然而，老年组的BMI、糖化血红蛋白、葡萄糖、甘油三酯、血清胰岛素、总胆固醇、LDL-C水平较低，而血清肌酐、UACR、UA和HDL-C水平较高。

在药物治疗方面，老年患者接受了更多的降糖药物、降压药、他汀类药物和阿司匹林。

（2）基线数据分析结果如下：

TyG与空腹甘油三酯（r=0.87）、空腹血糖（r=0.61）、HOMA-IR（r=0.47）和血清胰岛素（r=0.26）呈显著正相关。
而TyG与HOMA-β（r = -0.12）和QUICKI（r = -0.47）之间呈负相关。

2.T2DM的病因特异性死亡和TyG

TyG 与全因/非 CV 死亡率之间存在显着的年龄交互作用。

（1）充分调整混杂因素后观测得出，TyG与年轻组患者的全因死亡率显著相关[TyG每单位增加风险比（HR）1.33,95%置信区间（CI）1.06-1.66，p=0.014]，但在老年组中则不然。

图 TyG与全因死亡率之间的关系

（2）非CV死亡率的风险增加也仅与年轻组相关（TyG每单位增加HR 1.54,95%CI 1.18-2.01，p = 0.002）。

图 TyG与非CV死亡率之间的关系

模型1：未经调整

模型2：调整年龄和性别

模型3：调整年龄、性别、种族、BMI、CAD、白蛋白、低生长因子受体、UACR、胰岛素治疗和二甲双胍

模型4：调整年龄、性别、种族、教育水平、当前吸烟、BMI、CHF、CAD、高血压、白蛋白、低生长因子受体、糖化血红蛋白、UACR、UA、胰岛素治疗、二甲双胍和他汀类药物

3.RSC回归分析

在总队列中，TyG与全因/非CV死亡率之间存在J型关联，年龄相互作用的p值<0.001。

与TyG为9.01的患者相比，TyG≥9.32的患者全因死亡率更高；
在年轻组中，观察到TyG与全因死亡之间存在线性关联，而在老年组中，TyG与全部原因死亡之间没有显著关联。
关于非CV死亡率，在年轻组中也观察到类似的线性相关性。

但TyG与CV/癌症死亡之间没有显著关系。

4.具有不同IR指数的模型的预测能力

HOMA-IR、QUICKI和HOMA-bata模型的C指数与TyG模型的C指标没有显著差异。

然而，在年轻组中，使用TyG的全因/非CV死亡模型的C指数显著高于使用空腹甘油三酯的模型。
在年轻患者中，TyG在预测非CV死亡方面的表现也优于空腹血糖。

且当我们排除接受胰岛素治疗的患者时，也观察到了类似的结果。

5.敏感性分析

敏感性分析显示，在无CHF、无CAD、无卒中、无CKD或基线时无胰岛素治疗的T2DM患者中，TyG与全因/因特异性死亡率之间的大多数关联结果都是稳健的。

设计与统计学方法

一、研究设计

P（Population）参与者：1999至2018年，全国健康与营养检查调查（NHANES）中符合条件的3376例T2DM患者。

E（exposure）暴露因素：TyG

O（outcome）结局：全因/非CV死亡

S（Study design）研究类型：横断面研究

二、统计方法

1.统计描述

基线特征被描述为连续变量的中位数（第25-75个百分位数）和分类变量的数量（百分比），并在不同年龄组之间进行比较。我们还根据三分位数比较了TyG组的基线特征。组间差异的比较采用wilcoxon秩检验、Kruskal-Wallis检验或卡方检验。采用Spearman相关检验评估TyG与其他IR指数的相关性。