甘油三酯–葡萄糖指数与血浆致动脉硬化指数对心血管疾病的综合影响
Combined Effect of Triglyceride-Glucose Index and Atherogenic Index of Plasma on Cardiovascular Disease
DOI: 10.12677/acm.2025.1582194, PDF, HTML, XML,   
作者: 曹柳柳：华北理工大学附属医院急诊科，河北 唐山；华北理工大学研究生学院，河北 唐山；武朝辉：山西医科大学研究生院，山西 太原；李 曼：暨南大学第一附属医院重症医学科，广东 广州；李佳澎, 孙丽霞*：华北理工大学附属医院急诊科，河北 唐山；吴寿岭：开滦总医院心血管内科，河北 唐山
关键词: 甘油三酯–葡萄糖指数；血浆致动脉粥样硬化指数；心血管疾病；缺血性心脏病；卒中；Triglyceride-Glucose Index； Atherogenic Index of Plasma； Cardiovascular Disease； Ischemic Heart Disease； Storke
摘要: 目的：探讨甘油三酯–葡萄糖指数(triglyceride-glucose index, TyG)与血浆致动脉硬化指数(atherogenic index of plasma, AIP)对新发心血管疾病(cardiovascular disease, CVD)的综合影响。方法：应用前瞻性队列研究，选取参加2006年度体检的开滦研究人群(n = 96,391)作为研究对象，将参与者按TyG和AIP中位数进行分组，分为低TyG &低AIP组，低TyG &高AIP组，高TyG &低AIP组，高TyG &高AIP组，每两年进行一次随访，以发生CVD (包括缺血性心脏病、卒中)、死亡或随访结束(2022年12月31日)为随访终点，分析TyG联合AIP与CVD发生风险的关联。结果：96,391名观察对象在平均随访14.17 ± 3.81年后，发生CVD者共11,378名。校正混杂因素后，与低TyG &低AIP组相比，高TyG &高AIP组发生CVD的HR (95%CI)为1.213 (1.156~1.272)，Ptrend < 0.05。结论：高TyG联合高AIP能促进CVD的发生。
Abstract: Objective: To investigate the combined effects of the triglyceride glucose index (TyG) and atherogenic index of plasma (AIP) on new-onset cardiovascular disease (CVD). Methods: This prospective cohort study used data from the Kailuan study population (n = 96,391), which included participants who underwent a physical examination in 2006. Based on median TyG and AIP values, participants were categorized into four groups: low TyG & low AIP, low TyG & high AIP, high TyG & low AIP, and high TyG & high AIP. Follow-up was conducted every two years. The study endpoints included incident CVD (ischemic heart disease or stroke), death, or the end of follow-up (December 31, 2022). The association between TyG combined with AIP and CVD risk was then analyzed. Results: After a mean follow-up period of 14.17 ± 3.81 years, 11,378 participants developed CVD. After multivariable adjustment, compared with the low TyG and low AIP group, the high TyG and high AIP group showed significantly increased CVD risk (HR = 1.213, 95%CI: 1.156~1.272); P for trend <0.05. Conclusion: High TyG combined with high AIP can promote the occurrence of CVD.
文章引用：曹柳柳, 武朝辉, 李曼, 李佳澎, 吴寿岭, 孙丽霞. 甘油三酯–葡萄糖指数与血浆致动脉硬化指数对心血管疾病的综合影响[J]. 临床医学进展, 2025, 15(8): 28-38. https://doi.org/10.12677/acm.2025.1582194

1. 引言

心血管疾病(cardiovascular disease, CVD)是全球死亡和致残的主要原因[1]。CVD的总体患病率由1990年的2.71亿例达到了2019年的5.23亿例，而CVD死亡人数从1990年的1210万达到了2019年的1.86亿[2]。全球疾病负担数据显示，2021年CVD导致的寿命损失高达1.84亿年[3]。尽管近年来药物治疗和介入治疗方面取得了重大进展，但CVD死亡人数仍然很高，因此，早期识别CVD的危险因素并制定有效的预防和治疗策略至关重要。

甘油三酯–葡萄糖指数(triglyceride-glucose index, TyG)是由空腹甘油三酯(triglyceride, TG)和空腹血糖(fasting blood glucose, FBG)水平组成的复合指标[4]。多数研究表明，TyG与CVD的发生密切相关[5]。Laura等利用大型临床队列研究发现，较高水平的TyG能更好地预测心血管疾病的发生(AUC: 0.708, 95%CI: 0.68~0.73) [6]。一项来自NHANES数据库的研究也表明，较高的TyG使心血管风险增加1.3倍[7]。血浆动脉粥样硬化指数(atherogenic index of plasma, AIP)是一种反映脂质代谢异常并评估动脉粥样硬化风险的新指标，与单一血脂指标相比，AIP能更有效地预测血浆致动脉粥样硬化的严重程度。郑等研究发现，AIP使急性冠脉综合征的发生风险增加1.5倍[8]。鉴于TyG和AIP均能独立反映心血管代谢风险的不同方面，且两者在病理生理机制上存在关联，因此，本研究将二者联合，基于开滦大型队列研究，探讨TyG与AIP联合暴露对CVD及其亚型的发生风险。

2. 研究方法与对象

2.1. 研究对象

本研究选取参加2006年度的开滦健康体检者和问卷调查者(n = 101,510)为研究对象，同意并签署知情同意书。排除标准：(1) 高密度脂蛋白胆固醇(High density lipoprotein cholesterol, HDL-C)、TG (Triglyceride)、FBG数据缺失者(n = 1342)；(2) 既往CVD、癌症、心衰病史者(n = 1893)，最终纳入96,391名观察对象。本研究遵照赫尔辛基宣言，并获得开滦总医院伦理委员会批准(批号：[2006]医伦字5号)。

2.2. 资料收集

2.2.1. 一般资料收集

研究人群的人口学特征、一般资料、实验室检查及研究设计的详细信息参照本课题组已发表的文献[9] [10]。体检者于体检当日需空腹8小时，由专业人员抽取肘静脉血5 ml于EDTA 真空管内，在室温下经3000 r/min离心10 min后取上层血清进行生化指标检测，TG、HDL-C和FBG采用酶比色法进行测定，AIP和TyG根据公式AIP = log(TG/HDL-C)。TyG = ln[TG (mg/dl) × FBG (mg/dl)/2]计算。

2.2.2. 相关指标定义

吸烟定义为近1年平均每天至少吸1支烟，连续吸烟1年以上。饮酒定义为近1年平均每日饮酒(酒精含量50%以上) 100 ml，连续饮酒1年以上。高血压定义为收缩压 ≥ 140 mmHg和(或)舒张压 ≥ 90 mmHg，或收缩压 < 140 mmHg和舒张压 < 90 mmHg但有高血压病史或正在服用降压药[11]；糖尿病定义为FBG ≥ 7.0 mmol/L或FBG < 7.0 mmol/L但有糖尿病病史或正在服用降糖药[12]；高脂血症定义为TC ≥ 6.2 mmol/L或HDL-C < 1.0 mmol/L或LDL-C ≥ 4.1 mmol/L或TG ≥ 2.3 mmol/L或有高血脂病史或正在服用降脂药[13]。体育锻炼定义为每周锻炼 ≥ 3次，每次持续时间至少30 min。肾小球滤过率(estimated glomerular filtration rate, eGFR)采用慢性肾脏病学流行病学合作研究公式法计算(CKD-EPI) [14]。

2.2.3. 随访和终点事件

以完成2006年度体检的时间为随访起点，以发生CVD (缺血性心脏病、卒中)、死亡或随访结束(2022年12月31日)为随访终点，共计96,391名观察对象完成了平均14.17 ± 3.81年的随访。诊断标准采用世界卫生组织制定的相关标准。每年由经过培训的医务人员查阅开滦总医院与其附属的11家医院及市医保定点医院的疾病诊断记录，记录终点事件的发生情况，所有诊断均由专业医师根据住院病历进行确认。

2.3. 统计学方法

采用SAS 9.4 (SAS Institute, Cary, North Carolina)软件进行统计分析。符合正态分布的计量资料采用均值 ± 标准差( X ¯ ± S)表示，组间比较采用方差分析；非正态分布的计量资料采用中位数(P25~P75)表示，组间比较采用非参数秩和检验(Kruskal-Wallis)；计数资料用频数和百分比来表示，组间比较采用χ2检验；以事件数除以随访总人年(1000/人年)分别计算不同组别发生CVD的发病密度，采用多因素Cox比例风险回归模型分别分析不同组别对终点事件的发生风险及95%可信区间。模型1校正年龄、性别；模型2在模型1的基础上校正吸烟、饮酒、体力活动、BMI、eGFR、高血压、糖尿病、高脂血症、打鼾；模型3在模型2的基础上校正降压药、降糖药、降脂药。为保证结果的稳健性，进行敏感性分析：1. 排除随访1年内即发生CVD的人群。2. 排除服用降糖药和降脂药的人群。3. 使用Fine-Gray模型进行死亡竞争风险分析。同时对性别(男，女)、年龄(<60岁，≥60岁)进行分层分析，以P < 0.05 (双侧检验)为差异有统计学意义。

3. 结果

3.1. 研究对象的一般资料比较

在该项研究中，男性76,731名(占79.6%)，女性19,660名(占20.4%)，年龄(51.5 ± 12.6)岁。参与者的基线特征见表1，与Q1组相比，Q4组研究对象的年龄、FBG、TG、体质指数(Body Mass Index, BMI)较高，吸烟、饮酒、打鼾的人较多，且患高血压、糖尿病、高血脂的人数较多，服用降压药、降糖药、降脂药的人数也较多。

Table 1. Baseline characteristics of the study population grouped

表1. 研究对象的基线特征

总人群(n = 96,391)

Q1组(n = 40,951)

Q2组(n = 7243)

Q3 组(n = 7239)

Q4组(n = 40,958)

P值

年龄(岁)

51.5 ± 12.6

50.9 ± 13.3

50.6 ± 13.3

54.3 ± 11.6

51.7 ± 11.8

<0.001

男性[例(%)]

76,731 (79.6)

31,044 (75.8)

5804 (80.1)

5799 (80.1)

34,084 (83.2)

<0.001

FBG (mg/mL)

5.5 ± 1.7

5.0 ± 0.7

4.7 ± 0.6

6.8 ± 2.6

5.8 ± 2.0

<0.001

TG (mmol/L)*

1.3 (0.9~1.9)

0.8 (0.7~1.0)

1.2 (1.1~1.3)

1.3 (1.2~1.5)

2.1 (1.7~3.0)

<0.001

HDL-C (mmol/L)*

1.5 (1.3~1.8)

1.6 (1.4~1.8)

1.2 (1.0~1.3)

1.9 (1.7~2.1)

1.4 (1.2~1.7)

<0.001

eGFR [mL/(min∙1.73m2)]

82.1 ± 22.6

83.4 ± 21.7

83.4 ± 21.7

79.1 ± 22.4

81.1 ± 23.5

<0.001

TyG

8.7 ± 0.7

8.1 ± 0.3

8.4 ± 0.2

8.8 ± 0.3

9.3 ± 0.5

<0.001

AIP

−0.1 ± 0.7

−0.7 ± 0.4

0.0 ± 0.2

−0.4 ± 0.2

0.5 ± 0.5

<0.001

吸烟[例(%)]

32,671 (33.9)

13,052 (31.9)

2487 (34.3)

2165 (29.9)

14,967 (36.5)

<0.001

饮酒[例(%)]

35,594 (36.9)

14,618 (35.7)

2520 (34.8)

2347 (32.4)

16,109 (39.3)

<0.001

体育锻炼[例(%)]

14,602 (15.1)

6196 (15.1)

1133 (15.6)

991 (13.7)

6282 (15.3)

0.442

打鼾[例(%)]

34,910 (36.2)

13,863 (33.9)

2616 (36.1)

2264 (31.3)

16,167 (39.5)

<0.001

BMI (kg/m2)

<0.001

正常/低体重(<24 kg/m2)

38,362 (39.8)

22,337 (54.5)

2941 (40.6)

2768 (38.2)

10,316 (25.2)

超重(24~28 kg/m2)

40,268 (41.8)

14,452 (35.3)

3108 (42.9)

3186 (44.0)

19,522 (47.7)

肥胖(≥28 kg/m2)

17,761 (18.4)

4162 (10.2)

1194 (16.5)

1285 (17.8)

11,120 (27.1)

高血压病史[例(%)]

41,864 (43.4)

14,117 (34.5)

2718 (37.5)

3990 (55.1)

21,039 (51.4)

<0.001

糖尿病病史[例(%)]

8712 (9.0)

820 (2.0)

49 (0.7)

2092 (28.9)

5751 (14.0)

<0.001

高血脂病史[例(%)]

33,403 (34.7)

5355 (13.1)

2483 (34.3)

1744 (24.1)

23,821 (58.2)

<0.001

服用降压药[例(%)]

9536 (9.9)

2750 (6.7)

645 (8.9)

785 (10.8)

5356 (13.1)

<0.001

服用降糖药[例(%)]

2060 (2.1)

309 (0.8)

27 (0.4)

436 (6.0)

1288 (3.1)

<0.001

服用降脂药[例(%)]

715 (0.7)

182 (0.4)

32 (0.4)

54 (0.7)

447 (1.1)

<0.001

新发CVD

11,378 (11.8)

3700 (9.0)

770 (10.6)

1099 (15.2)

5809 (14.2)

<0.001

注：*：以M (P25, P75)表示。1 mmHg = 0.133 kPa。

3.2. TyG和AIP对CVD及其亚型的多因素Cox比例风险回归分析

以TyG四分位分组，与Q1组相比，较高的TyG能增加CVD及其亚型的发生风险。校正相关协变量后，Q4组发生CVD的HR值为1.330 (95%CI: 1.245~1.421)，Ptrend < 0.05；发生缺血性心脏病的HR值为1.641 (95%CI: 1.467~1.835)，Ptrend < 0.05；发生卒中的HR值为1.225 (95%CI: 1.133~1.325)，Ptrend < 0.05；见表2。以AIP四分位分组，与Q1组相比，较高的AIP能增加CVD及其亚型的发生风险。校正相关协变量后，Q4组发生CVD的HR值为1.196 (95%CI: 1.122~1.275)，Ptrend < 0.05；发生缺血性心脏病的HR值为1.417 (95%CI: 1.273~1.578)，Ptrend < 0.05；发生卒中的HR值为1.118 (95%CI: 1.037~1.205)，Ptrend < 0.05；见表3。将参与者按TyG和AIP中位数进行分组，分为低TyG &低AIP组，低TyG &高AIP组，高TyG &低AIP组，高TyG &高AIP组，与Q1组相比，高TyG &高AIP能增加CVD及其亚型的发生风险。校正相关协变量后，Q4组发生CVD的HR值为1.213 (95%CI: 1.156~1.272)，Ptrend < 0.05；发生缺血性心脏病的HR值为1.421 (95%CI: 1.312~1.538)，Ptrend < 0.05；发生卒中的HR值为1.128 (95%CI: 1.067~1.193)，Ptrend < 0.05；见表4。

Table 2. Cox proportional regression analysis of the risk of TYG and CVD and its subtypes

表2. TYG与CVD及其亚型发病风险的Cox比例回归分析

分组

发病人数/总人数

发病密度*

HR (95%CI)

模型1

模型2

模型3

CVD

Q1

1950/24,097

5.57

Ref.

Ref.

Ref.

Q2

2520/24,097

7.31

1.255 (1.183~1.331)

1.142 (1.076~1.212)

1.143 (1.077~1.214)

Q3

3091/24,098

9.11

1.543 (1.458~1.633)

1.276 (1.204~1.353)

1.278 (1.205~1.355)

Q4

3817/24,099

11.49

1.981 (1.875~2.092)

1.315 (1.231~1.405)

1.330 (1.245~1.421)

Ptrend

<0.001

<0.001

<0.001

缺血性心脏病

Q1

606/24,097

1.68

Ref.

Ref.

Ref.

Q2

863/24,097

2.42

1.374 (1.238~1.524)

1.239 (1.116~1.376)

1.241 (1.117~1.378)

Q3

1168/24,098

3.30

1.843 (1.671~2.033)

1.497 (1.353~1.656)

1.500 (1.356~1.660)

Q4

1591/24,099

4.57

2.585 (2.353~2.838)

1.615 (1.444~1.806)

1.641 (1.467~1.835)

Ptrend

<0.001

<0.001

<0.001

卒中

Q1

1477/24,097

4.15

Ref.

Ref.

Ref.

Q2

1856/24,097

5.27

1.215 (1.135~1.301)

1.111 (1.037~1.190)

1.112 (1.038~1.191)

Q3

2183/24,098

6.25

1.419 (1.328~1.516)

1.183 (1.105~1.267)

1.184 (1.106~1.268)

Q4

2614/24,099

7.59

1.758 (1.649~1.874)

1.214 (1.123~1.313)

1.225 (1.133~1.325)

Ptrend

<0.001

<0.001

<0.001

模型一校正年龄、性别；模型二在模型一的基础上校正吸烟、饮酒、BMI、体育锻炼、高血压、糖尿病、高血脂、eGFR、打鼾；模型三在模型二的基础上校正降压药、降糖药、降脂药。*：每千人年。

Table 3. Cox proportional regression analysis of the risk of AIP and CVD and its subtypes

表3. AIP与CVD及其亚型发病风险的Cox比例回归分析

分组

发病人数/总人数

发病密度*

HR (95%CI)

模型1

模型2

模型3

CVD

Q1

2178/24,056

6.30

Ref.

Ref.

Ref.

Q2

2621/24,134

7.62

1.213 (1.146~1.284)

1.103 (1.042~1.168)

1.102 (1.040~1.167)

Q3

3063/24,101

9.05

1.422 (1.346~1.503)

1.190 (1.125~1.260)

1.188 (1.122~1.257)

Q4

3516/24,100

10.40

1.679 (1.592~1.772)

1.190 (1.116~1.268)

1.196 (1.122~1.275)

Ptrend

<0.001

<0.001

<0.001

缺血性心脏病

Q1

678/24,056

1.90

Ref.

Ref.

Ref.

Q2

902/24,134

2.53

1.329 (1.203~1.469)

1.185 (1.072~1.311)

1.184 (1.071~1.309)

Q3

1201/24,101

3.40

1.763 (1.605~1.938)

1.424 (1.293~1.570)

1.421 (1.290~1.566)

Q4

1447/24,100

4.09

2.168 (1.979~2.376)

1.406 (1.263~1.565)

1.417 (1.273~1.578)

Ptrend

<0.001

<0.001

<0.001

卒中

Q1

1656/24,056

4.71

Ref.

Ref.

Ref.

Q2

1923/24,134

5.47

1.164 (1.090~1.244)

1.067 (0.998~1.140)

1.066 (0.997~1.139)

Q3

2146/24,101

6.16

1.294 (1.213~1.379)

1.100 (1.029~1.175)

1.098 (1.028~1.173)

Q4

2405/24,100

6.88

1.491 (1.400~1.588)

1.114 (1.033~1.200)

1.118 (1.037~1.205)

Ptrend

<0.001

0.003

0.002

模型一校正年龄、性别；模型二在模型一的基础上校正吸烟、饮酒、BMI、体育锻炼、高血压、糖尿病、高血脂、eGFR、打鼾；模型三在模型二的基础上校正降压药、降糖药、降脂药。*：每千人年。

Table 4. Cox proportional regression analysis of the risk of TyG combined with AIP and CVD and its subtypes

表4. TyG联合AIP与CVD及其亚型发病风险的Cox比例回归分析

分组

发病人数/总人数

发病密度*

HR (95% CI)

模型1

模型2

模型3

CVD

Q1

3700/40,951

6.26

Ref.

Ref.

Ref.

Q2

770/7243

7.44

1.194 (1.105~1.291)

1.103 (1.020~1.193)

1.102 (1.019~1.191)

Q3

1099/7239

11.18

1.628 (1.522~1.742)

1.254 (1.169~1.345)

1.261 (1.176~1.353)

Q4

5809/40,958

10.13

1.596 (1.531~1.663)

1.209 (1.152~1.268)

1.213 (1.156~1.272)

Ptrend

<0.001

<0.001

<0.001

缺血性心脏病

Q1

1207/40,951

1.98

Ref.

Ref.

Ref.

Q2

262/7243

2.44

1.233 (1.079~1.409)

1.105 (0.966~1.265)

1.104 (0.964~1.263)

Q3

373/7239

3.60

1.659 (1.477~1.863)

1.256 (1.113~1.417)

1.267 (1.123~1.430)

Q4

2386/40,958

3.98

1.969 (1.837~2.110)

1.413 (1.305~1.530)

1.421 (1.312~1.538)

Ptrend

<0.001

<0.001

<0.001

卒中

Q1

2764/40,951

4.59

Ref.

Ref.

Ref.

Q2

569/7243

5.38

1.174 (1.073~1.285)

1.104 (1.008~1.209)

1.103 (1.007~1.208)

Q3

815/7239

8.04

1.588 (1.469~1.718)

1.229 (1.133~1.334)

1.235 (1.138~1.340)

Q4

3982/40,958

6.73

1.443 (1.375~1.515)

1.125 (1.064~1.190)

1.128 (1.067~1.193)

Ptrend

<0.001

<0.001

<0.001

模型一校正年龄、性别；模型二在模型一的基础上校正吸烟、饮酒、BMI、体育锻炼、高血压、糖尿病、高血脂、eGFR、打鼾；模型三在模型二的基础上校正降压药、降糖药、降脂药。*：每千人年。

3.3. 敏感性分析

为保证结果的稳健性，进行了敏感性分析：1. 排除随访1年内即发生CVD的人群(n = 797)，校正相关协变量后，高TyG &高AIP组发生CVD的HR值为1.228 (95%CI: 1.169~1.289)，发生缺血性心脏病的HR值为1.433 (95%CI: 1.321~1.554)，发生卒中的HR值为1.144 (95%CI: 1.080~1.212)。2. 排除使用降脂药和降糖药的人群(n = 9810)，校正相关协变量后，高TyG &高AIP组发生CVD的HR值为1.239 (95%CI: 1.176~1.306)，发生缺血性心脏病的HR值为1.414 (95%CI: 1.295~1.544)，发生卒中的HR值为1.155 (95%CI: 1.086~1.229)。此外，使用Fine-Gray模型进行死亡竞争风险分析与主要结果分析类似；见表5。

Table 5. Sensitivity analysis of TYG combined with AIP and the risk of CVD and its subtypes

表5. TYG联合AIP与CVD及其亚型发病风险的敏感性分析

分组

HR (95% CI)

Q1

Q2

Q3

Q4

Ptrend

排除1年内发生CVD的人群(n = 95,594)

CVD

Ref.

1.094 (1.009~1.186)

1.275 (1.187~1.370)

1.228 (1.169~1.289)

<0.001

缺血性心脏病

Ref.

1.104 (0.962~1.267)

1.289 (1.140~1.458)

1.433 (1.321~1.554)

<0.001

卒中

Ref.

1.088 (0.990~1.196)

1.241 (1.141~1.350)

1.144 (1.080~1.212)

<0.001

排除服用降糖药和降脂药的人群(n = 86,581)

CVD

Ref.

1.119 (1.027~1.218)

1.286 (1.191~1.389)

1.239 (1.176~1.306)

<0.001

缺血性心脏病

Ref.

1.084 (0.934~1.257)

1.290 (1.131~1.472)

1.414 (1.295~1.544)

<0.001

卒中

Ref.

1.123 (1.017~1.241)

1.275 (1.167~1.394)

1.155 (1.086~1.229)

<0.001

死亡竞争风险分析(n = 96,391)

CVD

Ref.

1.102 (1.019~1.191)

1.261 (1.176~1.353)

1.213 (1.156~1.272)

<0.001

缺血性心脏病

Ref.

1.104 (0.964~1.263)

1.267 (1.123~1.430)

1.421 (1.312~1.538)

<0.001

卒中

Ref.

1.103 (1.007~1.208)

1.235 (1.138~1.340)

1.128 (1.067~1.193)

<0.001

模型校正年龄、性别、吸烟、饮酒、BMI、体育锻炼、高血压、糖尿病、高血脂、eGFR、打鼾、降压药、降糖药、降脂药。

3.4. 分层分析

同时，我们分别以年龄(<60岁，≥60岁)、性别(男，女)进行了分层分析，校正相关协变量后，TyG联合AIP对CVD及其亚型的影响在年龄、性别中存在显著交互作用(Pinteraction < 0.01)，但在年龄 < 60岁、女性中关联更显著；见表6。

Table 6. Stratified analysis of the risk of TYG combined with AIP and CVD and its subtypes

表6. TYG联合AIP与CVD及其亚型发病风险的分层分析

交互P值

HR (95% CI)

Q1

Q2

Q3

Q4

CVD

年龄 < 60

<0.01

Ref.

1.111 (0.993~1.243)

1.438 (1.301~1.590)

1.237 (1.155~1.325)

年龄 ≥ 60

Ref.

1.083 (0.971~1.209)

1.107 (1.003~1.222)

1.141 (1.067~1.220)

女性

<0.01

Ref.

1.218 (0.954~1.556)

1.344 (1.104~1.637)

1.371 (1.188~1.582)

男性

Ref.

1.086 (1.000~1.180)

1.242 (1.151~1.339)

1.186 (1.128~1.248)

缺血性心脏病

年龄 < 60

<0.01

Ref.

1.075 (0.886~1.303)

1.296 (1.086~1.547)

1.440 (1.285~1.613)

年龄 ≥ 60

Ref.

1.129 (0.934~1.363)

1.217 (1.031~1.437)

1.343 (1.200~1.503)

女性

<0.01

Ref.

1.137 (0.718~1.801)

1.471 (1.050~2.061)

1.527 (1.184~1.969)

男性

Ref.

1.096 (0.952~1.262)

1.227 (1.078~1.398)

1.398 (1.285~1.521)

卒中

年龄 < 60

<0.01

Ref.

1.110 (0.972~1.268)

1.462 (1.300~1.643)

1.152 (1.061~1.251)

年龄 ≥ 60

Ref.

1.085 (0.958~1.230)

1.055 (0.940~1.183)

1.062 (0.983~1.148)

女性

<0.01

Ref.

1.256 (0.952~1.658)

1.305 (1.036~1.643)

1.319 (1.116~1.559)

男性

Ref.

1.083 (0.983~1.192)

1.221 (1.119~1.333)

1.101 (1.037~1.168)

模型校正年龄、性别、吸烟、饮酒、BMI、体育锻炼、糖尿病、高血压、高脂血症、eGFR、打鼾、降压药、降糖药、降脂药。

4. 讨论

在这项研究中，我们发现，随着TyG指数的增加，CVD及其亚型的发生风险也随之增加，随着AIP指数的增加，CVD及其亚型的发生风险也随之增加，且高TyG联合高AIP能增加CVD及其亚型的发生风险。

脂代谢异常，胰岛素抵抗在CVD的发生发展中起着至关重要的作用[15] [16]。在既往研究中，Zeng等基于CHARLS数据库发现了类似的结论，即较高的TyG联合较高的AIP使CVD的发生风险增加1.23倍，且将二者联合对CVD的预测价值单独的TyG和单独的AIP [17]，我们的研究采用大样本临床数据，纳入96,391名观察对象，进行长达14年的随访，采用Cox比例风险回归模型探讨TyG联合AIP对CVD的发生风险的关联，研究结果表明，无论是否校正协变量，高TyG联合高AIP能增加CVD的发生风险。

胰岛素抵抗(Insulin Resistance, IR)是一种对胰岛素的敏感性和反应性降低的状态，越来越多的证据表明，IR与心血管疾病的发生发展密切相关[18]。TyG是通过FBG和TG水平计算出来的指标，能够有效评估IR程度[19] [20]。Li等纳入6078名观察对象，随访6年后，校正相关协变量后，与较低的TyG组相比，较高的TyG组使CVD的发生风险增加1.72倍[21]。Barzegar等发现TyG每增加1个标准差，CVD的发生风险增加1.16倍[22]。也有研究表明，在CKD患者中，TyG每增加一个单位，不良心血管事件的发生增加1.95倍[23]。既往开滦研究进一步探讨了TyG的累积暴露与CVD的关联，在平均随访6年后，高累积TyG组使CVD的发生风险增加1.39倍[24]。这些研究充分证明TyG可以独立于传统危险因素，预测CVD的发生。

AIP是一种基于TG/HDL-C比值的综合血脂指标，与胆固醇酯化异常、小而密低密度脂蛋白胆固醇(small dense Low-Density Lipoprotein, sdLDL)颗粒增多及残余脂蛋白蓄积密切相关，其升高反映致动脉粥样硬化性脂蛋白代谢紊乱，已被多项研究证实为预测动脉粥样硬化性心血管疾病(ASCVD)的独立生物标志物[25] [26]。sdLDL粒径相对更小，更容易侵入动脉壁，且具有更高的氧化性，促使巨噬细胞分化为泡沫细胞，加速动脉粥样硬化的发展进程[27] [28]。Won等发现较高的AIP能使冠状动脉疾病发生风险增加1.05倍[29]。Si等发现，较高的TyG水平使冠状动脉疾病的发生风险增加2.01倍，较高的AIP水平使冠状动脉疾病的发生风险增加2.53倍[30]。因此，早期识别高AIP个体对于预防CVD的发生至关重要。

IR和脂质代谢异常是CVD发生的重要病理生理机制，IR会导致胰岛素信号通路受损，如胰岛素受体底物家族成员的酪氨酸残基磷酸化异常，影响PI3K/Akt信号通路的激活，该通路受损会导致脂肪分解增加，使游离脂肪酸(FFA)释放增多，影响肝脏和外周组织的脂质代谢[31]。此外，IR和脂代谢异常还会引发炎症反应，促进动脉粥样硬化斑块的不稳定[32]。本研究将TyG与AIP联合，进一步探讨其与CVD发生的综合作用，可同时捕捉脂质代谢异常和IR，更全面预测CVD的发生风险。单独分析时，AIP可能遗漏糖代谢异常的影响，而TyG无法直接评估脂蛋白颗粒的致动脉粥样硬化特性，将二者联合则能更好的评估脂质代谢异常和IR的协同危害，从而更好的预测CVD的发生风险。

局限性：作为一项观察性研究，我们无法直接推断TyG与AIP对CVD的因果关系，需要进一步研究。此外，尽管已经校正了可能存在的混杂因素，但仍然无法完全排除其他的混杂因素的影响。其次，我们的研究主要基于基线数据进行分析，未能充分考虑TyG和AIP随时间的变化对CVD风险的长期影响。

5. 结论

基于开滦队列研究，我们发现高TyG联合高AIP能促进CVD的发生。

NOTES

*通讯作者。

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