三酰甘油-葡萄糖指数变化轨迹预测2型糖尿病患者随访发生不良心血管结局的研究

张中民 程川江 王利奇 李敬国

三酰甘油-葡萄糖(triglyceride-glucose,TyG)指数是由空腹血糖和三酰甘油组成的复合指数,最初被认为是胰岛素抵抗的良好替代指标。近年来TyG指数在心血管疾病中的价值逐渐被发现[1-3]。研究人员已证实,TyG指数与心力衰竭、心肌梗死、心房颤动的风险呈正相关[4-5]。然而,既往研究中多采用单次基线TyG水平,且多为回顾性研究,对不良心血管事件(major adverse cardiovascular events,MACEs)发生风险的临床判断价值有限[6]。因此,我们通过前瞻性连续选取2015年1月至2019年12月在洛宁县人民医院住院的578例2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)患者,探索TyG指数变化轨迹对随访发生MACEs的预测价值。

1 对象和方法

1.1 研究对象

前瞻性观察性研究。连续选取2015年1月至2019年12月在洛宁县人民医院住院的T2DM患者578例。其中,男性336例(58.1%),年龄31～74岁,平均(52.4±17.2)岁。根据暴露期间 (2015—2019年) 多次检测的TyG水平(每年检测1次),应用潜在混合模型确定了三种不同的TyG变化轨迹,包括低稳定组(TyG指数<8.40,202例)、中稳定组(TyG指数为8.40～9.36,285例)和高增长组(TyG指数>9.36,91例)。本研究符合医学研究的伦理要求,通过了我院的伦理审核和批准(伦理号：LL1018),所有患者均签署知情同意。

纳入标准：(1)年龄18～85岁,性别不限;(2)T2DM符合《中国2型糖尿病防治指南(2017年版)》诊断标准[7];(3)入院前6个月没有MACEs病史,包括卒中、急性冠状动脉综合征(acute coronary syndrome,ACS)、急性心力衰竭;(4)2015—2019年TyG检测结果完整;(5)同意随访。排除标准：(1)患有1型糖尿病、妊娠糖尿病或者其他特殊类型糖尿病;(2)入院前6个月合并ACS、急性心力衰竭或卒中;(3)合并严重心、肺、肝、肾功能衰竭;(4)合并甲状腺功能异常等影响血脂疾病;(5)妊娠或者哺乳期;(6)不同意随访或者重要数据缺失。

1.2 方法

收集所有纳入患者的基本信息、既往病史情况、入院当日或次日晨起空腹抽血检测的实验室指标、超声心动图检测的心功能结果和药物治疗情况。通过计算得出TyG指数,公式为ln[空腹血糖(mg/dl)×三酰甘油(mg/dl)/2][8]。

1.3 随访

对所有患者进行门诊随访或电话随访,由我科受过专门培训的两名主治医师负责。主要终点是MACEs的复合结局,包括非致死性卒中[9]、非致死性ACS[10]、急性心力衰竭[11]和心血管性死亡,随访截至2022年12月。

1.4 统计学方法

2 结果

2.1 患者的基线临床资料情况

如表1所示,三组的男性比例、吸烟史、体质指数、高血压、高血脂、心房颤动、慢性心力衰竭、空腹血糖、血尿酸、三酰甘油、TyG指数、钠-葡萄糖共转运蛋白2抑制剂和他汀应用率等比较,差异均存在统计学意义(均为P<0.05)。

表1 三组患者基线临床资料比较

2.2 患者的预后比较

如表2所示,578例患者,随访16～40个月,中位随访27个月,失访41例,随访期间共发生86例(14.9%)MACEs,三组发生MACEs的患者分别有20例(9.9%)、42例(14.7%)和24例(26.4%)。生存分析结果显示,与低稳定组比较,中稳定组和高增长组的MACEs发生风险明显增加(分别为HR=1.396,95%CI：1.027～1.898,P=0.033;HR=1.914,95%CI：1.127～3.251,P=0.016)。此外,中稳定组和高增长组的非致死性卒中发生风险明显增加(分别为HR=1.816,95%CI：1.073～3.074,P=0.026;HR=2.638,95%CI：1.064～6.541,P=0.036),非致死性ACS发生风险明显增加(分别为HR=1.315,95%CI：1.014～1.705,P=0.039;HR=1.662,95%CI：1.017～2.716,P=0.043),急性心力衰竭发生风险也明显增加(分别为HR=1.452,95%CI：1.032～2.043,P=0.032;HR=2.448,95%CI：1.159～5.171,P=0.019),高增长组的心血管死亡风险也明显增加(HR=2.892,95%CI：1.107～7.555,P=0.030),但中稳定组和低稳定组的心血管死亡风险相似(HR=1.633,95%CI：0.927～2.877,P=0.089)。

表2 三组患者的不良心血管结局比较[例(%)]

2.3 Cox回归分析

将表1中P<0.10的变量纳入多因素Cox回归分析,结果显示男性(HR=1.327,95%CI：1.052～1.694,P=0.017)、吸烟史(HR=1.415,95%CI：1.019～1.965,P=0.038)、心房颤动(HR=1.497,95%CI：1.073～2.089,P=0.018)、慢性肾功能不全(HR=1.539,95%CI：1.011～2.343,P=0.044)、N末端B型利钠肽原(HR=1.623,95%CI：1.118～2.356,P=0.011)、基线TyG指数(HR=1.304,95%CI：1.041～1.634,P=0.020)、TyG指数变化轨迹(HR=1.528,95%CI：1.086～1.633,P=0.021)和钠-葡萄糖共转运蛋白2抑制剂(HR=0.883,95%CI：0.792～0.985,P=0.025)均与随访发生MACEs独立相关(均为P<0.05)。

3 讨论

本研究纳入578例T2DM患者,中位随访27个月发现,与TyG变化轨迹低稳定组比较,中稳定组和高增长组的MACEs发生风险明显增加(分别为1.396倍和1.914倍)。此外,中稳定组和高增长组的非致死性卒中、ACS和急性心力衰竭的发生风险也显著增加(均为P<0.05)。多因素Cox回归分析结果证实,基线TyG指数和TyG指数变化轨迹均与随访发生MACEs独立相关。因此,TyG指数变化轨迹与T2DM患者随访发生MACEs风险的相关性更强,提示相比较单次基线TyG指数水平,TyG指数变化轨迹可进一步优化T2DM患者的心血管风险分层,具有重要的潜在临床应用价值。

TyG指数变化轨迹可能有助于识别发生MACEs风险的高危患者。近期一项纵向前瞻性队列研究中,纳入10 380名成年体检者。研究人员采用潜分类轨迹建模方法对随访期间的TyG指数变化轨迹进行分析,并根据TyG不同的变化轨迹模式,将参与者分为低稳定组、中稳定组和高增长组。中位随访757 d后发现,1 813名(17.5%)体检者合并颈动脉粥样硬化(carotid atherosclerosis,CAS)进展,回归分析显示TyG指数升高轨迹与CAS进展相关(HR=1.206)[12]。另一项前瞻性研究纳入了来自Kailuan研究的19 924例高血压患者,利用潜在混合模型识别的TyG轨迹,分为低水平-稳定组(2 483例)、中低水平-稳定组(9 666例)、中高水平-稳定组(5 759例)、高水平-稳定组(1 741例)和高水平-升高组(275例)。中位随访9.97年期间,共发生1 519例(7.6%)卒中事件。与低水平-稳定组相比,高水平-升高组卒中的发生风险最高(HR=2.21)。因此,高血压患者的TyG 指数长期升高与卒中风险增加有关[13]。近期研究也证实,TyG指数变化轨迹,特别是中水平-增加组(HR=1.70)、中水平-稳定组(HR=1.25)、高水平-降低组(HR=1.45)和高水平-稳定组(HR=2.24)均是糖尿病患者随访发生MACEs的相关因素[14-16]。虽然上述研究分析TyG变化轨迹的模型略有差别,但研究结果较为一致,即TyG指数持续增加是随访发生心脑血管事件的独立相关因素。与既往研究类似,本研究发现中稳定组和高增长组的MACEs发生风险明显增加,非致死性卒中、ACS和急性心力衰竭的发生风险也显著增加。总之,较高的TyG指数可能与发生冠状动脉疾病、脑卒中等心脑血管疾病的发病率增加有关。进一步研究还发现,将TyG指数变化轨迹添加到传统心脑血管疾病危险因素的模型中,有助于改善对预后的鉴别和重分类价值[17]。由于TyG指数的检测和计算较为简单便捷,体检即可测得,故TyG指数变化轨迹在优化患者发生MACEs风险分层方面,特别是在基层医疗机构中,具有重要的临床应用价值。

此外,本研究也证实了其他影响糖尿病患者发生MACEs的相关因素。传统的动脉粥样硬化相关因素,包括年龄、吸烟、高血压、高血脂等均与发生MACEs相关[18-19]。与既往研究类似[20],我们发现男性、吸烟史、心房颤动、慢性肾功能不全等均与发生MACEs有关。此外,我们也证实钠-葡萄糖共转运蛋白2抑制剂是糖尿病患者发生MACEs的保护因素[21-22]。

综上所述,TyG指数变化轨迹与T2DM患者发生MACEs的风险独立相关。因此,TyG指数变化轨迹或可作为患者发生MACEs风险的独立预测因子。但是,本研究有一些局限性,为单中心分析,样本量有限,各组的基线资料不匹配,可能会受到不同病例随访时间、检测次数的影响。

利益冲突：无