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⭕️标题：Triglyceride-glucose index and its conjunction with obesity metrics in relation to cardiovascular disease incidence and mortality among hypertensive cohorts: insights from three cohorts
⭕️期刊：Cardiovascular Diabetology，IF=8.5
研究背景：该研究旨在探讨与胰岛素抵抗相关的TyG指数及其相关指标（如TG/HDL_C比率）对心血管疾病（CVD）和全因死亡率的预测能力。先前的研究表明，胰岛素抵抗在心血管疾病的发展中扮演了重要角色，并且炎症反应可能是连接胰岛素抵抗和不良临床结局的桥梁之一。此外，非酒精性脂肪肝、高血压、血脂异常等均是心血管疾病的独立风险因素。
⭕️研究方法（详见图2）：研究人员使用了来自不同队列的数据（包括浦东队列、UKB和NHANES），通过分析基线特征、血液指标、体格测量指标等来评估TyG指数及相关指标与心血管疾病和全因死亡率之间的关系。他们还应用了孟德尔随机化分析以验证因果关联。
⭕️研究结果：研究发现，TyG指数及其它相关指标（如TG/HDL_C比率）与心血管疾病的发生和全因死亡率显著相关。具体而言，在最高三分位数（T3）中的参与者相比最低三分位数（T1）的心血管事件发生率分别增加了74%至93%不等。另外，TyG-WHTR被确认为全因/心血管死亡率的最佳预测指标，而TG/HDL_C比率则是心血管疾病预测的最佳指标。系统性炎症反应指数（SIRI）和C-反应蛋白（CRP）部分介导了这些关联。
⭕️文章总结：该研究通过对多个大型队列数据进行分析，深入探讨了TyG指数及其他相关指标在预测心血管疾病和全因死亡率方面的作用。研究不仅证实了这些指标与心血管健康之间的紧密联系，还揭示了系统性炎症在此过程中的潜在中介作用。特别地，TyG-WHTR对于全因和心血管死亡率的预测具有最高的准确性，而TG/HDL_C比率则是在预测心血管疾病方面的最佳指标。研究进一步通过孟德尔随机化分析支持了TyG指数与心血管疾病之间的因果关系，强调了针对胰岛素抵抗和炎症路径的干预措施的重要性。这一发现为未来开发预防和治疗策略提供了新的视角。
研究设计与人群
- 数据来源：研究分析了来自三个不同国家的队列数据，包括美国国家健康与营养调查（NHANES）、英国生物银行（UKBB）和上海浦东队列。
- 样本量：共纳入了9,283名、164,357名和5,334名高血压患者。
- 定义高血压和心血管疾病：根据不同队列的标准定义高血压，并通过标准化的医疗状况问卷、ICD-10代码等方法确定心血管疾病。
统计分析方法
- 多变量Cox比例风险模型：用于评估TyG、TyG-BMI、TyG-WC、TyG-WHTR和TG/HDL_C比率指数与心血管疾病和死亡率之间的关联。
- 广义相加模型（GAM）：用于研究这些指数与心血管疾病和死亡率之间的非线性关系。
- 中介分析：用于探索炎症标志物（如系统炎症反应指数SIRI和C反应蛋白CRP）在上述关系中的中介作用。
遗传学方法
- 孟德尔随机化分析：利用与TyG指数相关的单核苷酸多态性（SNPs）进行两样本孟德尔随机化分析，评估TyG指数与心血管疾病之间的因果关系。使用了逆方差加权（IVW）方法作为主要方法，并辅以MR-Egger和加权中位数方法。
其他分析
- 性别分层分析：对不同性别的参与者进行分层分析，评估性别在TyG相关指数与心血管疾病和死亡率之间关系中的交互作用。
- 敏感性分析：在不同队列中重新定义高血压标准，验证研究结果的稳定性，并在非高血压人群中使用GAM分析TyG相关指数与心血管疾病和死亡率之间的关系。
