8.5/Q1，Charls最新文章解读！

文章题目：Estimated glucose disposal rate outperforms other insulin resistance surrogates in predicting incident cardiovascular diseases in cardiovascular-kidney-metabolic syndrome stages 0-3 and the development of a machine learning prediction model: a nationwide prospective cohort study

DOI：10.3389/fnagi.2025.1549615

中文标题：估计的葡萄糖处理率在预测心血管-肾脏-代谢综合征 0-3 期的心血管疾病和机器学习预测模型的开发方面优于其他胰岛素抵抗替代者：一项全国性前瞻性队列研究

发表杂志：Cardiovasc Diabetol

影响因子：1区，IF=8.5

发表时间：2025年4月

今天给大家分享一篇在2025年4月发表在《Cardiovasc Diabetol》（1区，IF=8.5）的文章。本研究旨在探讨估计葡萄糖处理率（eGDR） 与 CVD 事件之间与其他胰岛素抵抗 （IR） 指数相比的预测价值，例如甘油三酯-葡萄糖 （TyG） 指数、TyG 腰围、TyG 体重指数、TyG 腰高比、甘油三酯与高密度脂蛋白胆固醇比值以及胰岛素抵抗的代谢评分。

研究方法：这项前瞻性队列研究利用了中国健康与退休纵向研究（CHARLS） 的数据。根据 eGDR 的四分位数，这些个体被分为四个亚组。使用多变量 logistic 回归分析和限制三次样条评估 eGDR 与事件 CVD 之间的关联。使用 7 个机器学习模型来评估 eGDR 指数对 CVD 事件的预测价值。为了评估模型的性能，我们应用了受试者工作特征 （ROC） 和精度-召回 （PR） 曲线、校准曲线和决策曲线分析。

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结果解读：共有4,950 名参与者 （平均年龄： 73.46 ± 9.93 岁） 参加了这项研究，其中包括 50.4% 的女性。在 2011 年至 2018 年的随访期间，697 名 （14.1%） 参与者发展为 CVD，其中 486 名 （9.8%） 患有心脏病，263 名 （5.3%） 患有中风。eGDR 指数在预测 CVD 事件方面优于其他 6 个 IR 指数，表明与所有结局呈显著线性关系。在完全调整的模型中，eGDR 每增加 1 个单位，CVD、心脏病和中风的风险分别降低 14%、14% 和 19%。将 eGDR 指数纳入预测模型显著提高了 CVD 事件的预测性能，在训练集和测试集中，ROC 和 PR 曲线下的面积等于或超过 0.90。

结论：eGDR 指数在预测 CKM 综合征 0-3 期个体的 CVD、心脏病和中风方面优于其他六个 IR 指数。将其纳入预测模型可增强风险分层，并可能有助于早期识别该人群中的高危个体。需要进一步的研究来在外部队列中验证这些发现。

大家在科研路上，可以借鉴这种研究方法，为自己的课题添砖加瓦。万层高楼平底起，一起加油呀！