IF10.6!恭喜郑州大学附属郑州中心医院用“CHARLS数据库+双代谢指标联合”拿下双一区TOP!
- 2026-05-09 08:30:36
📝中风是全球第二大死因。TyG（胰岛素抵抗标志物）和AIP（血脂异常标志物）虽各自与中风相关，但二者联用能否提升预测价值，目前证据尚不充分。
📝郑州大学附属郑州中心医院黄万新、孙家安团队在《Cardiovascular Diabetology》上发表了一项重要研究“Joint association of triglyceride-glucose (TyG) and atherogenic index of plasma (AIP) with stroke risk: findings from a nationwide prospective cohort”利用中国健康与退休纵向研究（CHARLS）数据，对7,652名基线无中风的中老年人进行了为期9年的随访，系统探讨了TyG与AIP联合暴露对卒中风险的预测价值。
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标题：甘油三酯-葡萄糖联合指标（TyG）与血浆致动脉粥样硬化指数（AIP）与卒中风险的关联性研究：一项全国性前瞻性队列研究结果
发表期刊：Cardiovascular Diabetology
发表时间：2026年4月3日
影响因子：IF10.6/Q1
TyG指数（胰岛素抵抗标志物）和AIP（血脂异常标志物）均独立与卒中相关，但二者联合预测价值尚未明确。本研究旨在评估中老年中国人群中TyG与AIP联合指数对新发卒中的预测效能。
纳入7,652例CHARLS队列样本。以TyG和AIP中位数为界，利用Cox模型与RCS分析其对新发中风的联合影响及非线性关系。通过AUC、NRI、IDI等指标评估预测价值及模型改进。
来源于中国健康与退休纵向研究（CHARLS）数据库。
人群特异性： 首次在国家级队列证实，TyG与AIP联合效应在<60岁“看似健康”人群中尤为显著。
交互作用： 存在显著乘法交互，但加法交互无超额风险，提示二者可能共享病理通路而非独立累加。
性价比高： 仅需常规血脂血糖数据，即可构建简单高效的代谢风险评估工具。
本研究从17,708名基线参与者中经严格筛选最终纳入7,652名进行分析，清晰的流程图展示了样本流失情况，保证了利用公共数据库进行研究的透明度和可重复性（图1）。
图1.参与者筛选流程图
本研究计算了TyG与AIP的均值，以此展示了两个暴露变量的分布形态，为后续采用中位数作为分组切点提供了依据。这提示我们：在开展分组分析前，必须了解数据的分布特征，从而合理选择均值、中位数或约登指数作为最佳截断值（图2）。
图2. TyG指数与AIP指数的分布情况
本研究通过限制性立方样条发现：TyG与卒中呈线性关系，AIP呈非线性，风险在AIP≈0.22后趋缓。提示AIP存在阈值效应，高于0.22需警惕。RCS是探索非线性关系的必备工具，勿默认所有变量均为线性（图3）。
图3.AIP与TyG与卒中发病率的非线性关联
K-M曲线显示：“高TyG+高AIP”组累积发病率最高，直观揭示联合暴露的协同危害。K-M曲线是生存分析标配，视觉化呈现组间差异比表格更具说服力（图4）。
图4. 按AIP和TyG分层的卒中发病率K-M曲线
联合指标AUC为0.633，与TyG或AIP相比无显著差异。联合指标虽未提升整体判别能力，但能识别极高危人群。DeLong检验用于比较AUC，联合指标价值更多在风险识别而非统计提升（图5）。
图5.AIP、TyG及AIP+TyG预测卒中发生率的受试者工作特征曲线
本研究虽未发现TyG与AIP联合能显著提升AUC，但可作为实用的风险分层工具，精准识别60岁以下、看似健康却代谢异常的极高风险人群，建议临床重点干预。
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