心血管代谢共病患者相对脂肪质量指数与估算肾小球滤过率下降的相关性探究

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0345

中国全科医学 ›› 2026, Vol. 29 ›› Issue (28): 4187-4192.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0345

• 论著·慢性病共病专题研究 • 上一篇

心血管代谢共病患者相对脂肪质量指数与估算肾小球滤过率下降的相关性探究

付晓雅¹^,², 杨菲¹^,², 顾可羿¹^,², 顾瀚东¹^,², 王为强¹^,^*()

1．234000　安徽省宿州市，安徽医科大学附属宿州医院　安徽省宿州市立医院全科医学科
2．230000　安徽省合肥市，安徽医科大学研究生学院

收稿日期:2025-12-13 修回日期:2026-06-16 出版日期:2026-10-05 发布日期:2026-09-02
通讯作者: 王为强
作者贡献：
付晓雅负责整体研究设计、数据收集与分析以及论文初稿的撰写与修改；王为强指导研究方向、提供经费支持，并对论文框架和学术内容进行把关；杨菲、顾可羿、顾瀚东参与数据验证及结果讨论及论文格式校对。所有作者审阅并认可最终稿件。

Correlation between Relative Fat Mass Index and Decreased Glomerular Filtration Rate in Patients with Cardiometabolic Comorbidities

FU Xiaoya¹^,², YANG Fei¹^,², GU Keyi¹^,², GU Handong¹^,², WANG Weiqiang¹^,^*()

1. Department of General Medicine, Suzhou Hospital Affiliated to Anhui Medical University/Suzhou Municipal Hospital of Anhui Province, Suzhou 234000, China
2. Graduate School of Anhui Medical University, Hefei 230000, China

Received:2025-12-13 Revised:2026-06-16 Published:2026-10-05 Online:2026-09-02
Contact: WANG Weiqiang

摘要/Abstract

摘要： 背景心血管代谢共病（CMM）患者是肾脏损害的高危人群，但传统肥胖指标（如BMI）对肾脏风险的预测效能有限。相对脂肪质量指数（RFM）通过腰围和身高估算体脂分布，可能更适用于此类人群的风险评估。目的探讨CMM患者RFM与估算肾小球滤过率（eGFR）的相关性。方法采用横断面研究设计，采取整群抽样法于2021—2023年对参与安徽省心血管病高危人群早期筛查与综合干预项目的12个县市的常住居民进行调查，共纳入CMM患者2 421例，收集其人口学特征、临床指标及肾脏功能数据，计算BMI、RFM、身体形态指数（ABSI）、C-指数（C-index）、身体圆度指数（BRI），并根据eGFR<90 mL·min-1·（1.73 m2）-1将患者分为eGFR正常组和eGFR下降组。采用多因素Logistic回归分析探究RFM与eGFR的关联，限制性立方样条检验剂量-反应关系，绘制受试者工作特征（ROC）曲线展示RFM对肾小球滤过率下降的预测价值。结果 eGFR正常组1 887例，eGFR下降组534例，eGFR下降患病率为22.1%（534/2 421）。调整混杂因素后，多因素Logistic回归分析结果显示，随着RFM增加，eGFR下降风险增加（OR=1.032，95%CI=1.004~1.061，P<0.05）；RFM Q2（27≤RFM<35）、RFM Q3（35≤RFM<39）、RFM Q4（RFM≥39）发生eGFR下降的风险分别是RFM Q1（RFM<27）的2.861倍（95%CI=1.716~4.770，P<0.01）、3.658倍（95%CI=1.978~6.767，P<0.01）、3.714倍（95%CI=2.001~6.892，P<0.01）。限制性立方样条结果显示，RFM与eGFR下降发生风险呈非线性相关（P非线性<0.01），RFM与eGFR下降风险的关联在RFM≈36处存在1个明显的拐点，超过此值后风险呈显著上升趋势，RFM越高，eGFR下降风险越高。ROC曲线结果显示，RFM预测CMM患者发生eGFR下降的ROC曲线下面积（AUC）为0.686（95%CI=0.671~0.701），分别高于BMI的AUC（0.530）（Z=2.143，P<0.01）、C-index的AUC（0.622）（Z=10.538，P<0.01）、ABSI的AUC（0.670）（Z=11.308，P<0.01）以及BRI的AUC（0.591）（Z=4.929，P<0.01）。结论 RFM指数与CMM患者eGFR下降风险存在独立关联，RFM≥35可作为临床预警阈值。

关键词: 心血管代谢共病, 相对脂肪质量指数, 肾小球滤过率, 肥胖, 肾功能

Abstract:

Background

Patients with cardiometabolic comorbidity (CMM) are at high risk of kidney damage, but traditional obesity indicators (such as BMI) have limited efficacy in predicting renal risk. Relative fat mass index (RFM) estimates body fat distribution by waist circumference and height, which may be more suitable for risk assessment in this population.

Objective

To investigate the correlation between RFM and estimated glomerular filtration rate (eGFR) in patients with CMM.

Methods

A cross-sectional study design was adopted, and cluster sampling was used to conduct a survey among the permanent residents of 12 counties and cities participating in the Early Screening and Comprehensive Intervention Project for High-risk Population of CVD in Anhui Province from 2021 to 2023. A total of 2 421 patients with cardiometabolic diseases were included in this study, and their demographic characteristics, clinical indicators and renal function data were collected. BMI, RFM, body shape index (ABSI), C-index and body roundness index (BRI) were calculated. Patients were divided into normal eGFR group and decreased eGFR group according to eGFR<90 mL·min^-1·(1.73 m²)^-1. Multivariate Logistic regression analysis was used to explore the association between RFM and eGFR, and restricted cubic spline was used to test the dose-response relationship. The receiver operating characteristic (ROC) curve was drawn to demonstrate the predictive value of RFM for the decline of glomerular filtration rate.

Results

There were 1 887 patients in the normal eGFR group and 534 patients in the decreased eGFR group, and the prevalence of decreased eGFR was 22.1% (534/2 421). After adjusting for confounding factors, multivariate Logistic regression analysis showed that the risk of decreased eGFR increased with the increase of RFM (OR=1.032, 95%CI=1.004-1.061, P<0.05). RFM Q2 (27≤RFM<35), RFM Q3 (35≤RFM<39), and RFM Q4 (RFM≥39) had 2.861 times (95%CI=1.716-4.770, P<0.01) higher risk of decreased eGFR than RFM Q1 (RFM<27), 3.658 (95%CI=1.978-6.767, P<0.01), 3.714 (95%CI=2.001-6.892, P<0.01). The restricted cubic spline results showed that there was a nonlinear relationship between RFM and the risk of decreased eGFR (P_nonlinear<0.01). There was an obvious inflpoint at RFM≈36, beyond which the risk showed a significant upward trend. The higher the RFM, the higher the risk of decreased eGFR. ROC curve results showed that the area under the ROC curve (AUC) of RFM for predicting eGFR decline in CMM patients was 0.686 (95%CI=0.671-0.701), which was higher than that of BMI (0.530) (Z=2.143, P<0.01), AUC of C-index (0.622) (Z=10.538, P<0.01), AUC of ABSI (0.670) (Z=11.308, P<0.01) and AUC of BRI (0.591) (Z=4.929, P<0.01).

Conclusion

RFM index is independently associated with the risk of eGFR decline in CMM patients. RFM≥35 can be used as a clinical warning threshold.

Key words: Cardiometabolic comorbidity, Relative fat mass index, Glomerular filtration rate, Obesity, Kidney function

中图分类号:

R 363

付晓雅,杨菲,顾可羿,等. 心血管代谢共病患者相对脂肪质量指数与估算肾小球滤过率下降的相关性探究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(28): 4187-4192. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0345.
FU Xiaoya,YANG Fei,GU Keyi, et al. Correlation between Relative Fat Mass Index and Decreased Glomerular Filtration Rate in Patients with Cardiometabolic Comorbidities[J]. Chinese General Practice, 2026, 29(28): 4187-4192. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0345.

图/表 5

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组别	例数	性别[例（%）]		吸烟[例（%）]	饮酒[例（%）]	高中以上学历[例（%）]	高血压病史[例（%）]	糖尿病病史[例（%）]	血脂异常病史[例（%）]	脑卒中病史[例（%）]	冠心病病史[例（%）]	年龄（±s，岁）
组别	例数	男	女	吸烟[例（%）]	饮酒[例（%）]	高中以上学历[例（%）]	高血压病史[例（%）]	糖尿病病史[例（%）]	血脂异常病史[例（%）]	脑卒中病史[例（%）]	冠心病病史[例（%）]	年龄（±s，岁）
eGFR正常组	1 887	746（39.53）	1 141（60.47）	355（18.81）	314（16.64）	253（13.41）	78（4.13）	932（49.39）	997（52.84）	467（24.75）	116（6.15）	59.8±9.3
eGFR下降组	534	69（12.92）	465（87.08）	83（15.54）	73（13.67）	66（12.36）	19（3.56）	279（52.25）	280（52.43）	117（21.91）	36（6.74）	64.0±8.1
χ²（t）值		131.999		12.759	11.516	1.624	1.444	8.801	2.599	0.098	7.791	42.789^a
P值		<0.010		<0.010	<0.010	0.203	0.230	0.003	0.107	0.754	0.005	<0.010
组别	BMI（±s，kg/m²）	腰围（±s，cm）	FPG（±s，mmol/L）	TC（±s，mmol/L）	HDL-C（±s，mmol/L）	TG（±s，mmol/L）	LDL-C（±s，mmol/L）	RFM （±s）	C-index （±s）	ABSI （±s）	BRI （±s）
eGFR正常组	24.97±3.37	85.11±9.24	6.95±2.25	5.36±1.44	1.48±0.40	1.96±0.98	3.09±1.36	33.45±7.47	123.41±17.62	0.05±0.02	4.11±1.20
eGFR下降组	25.30±3.49	85.57±9.45	7.07±2.36	5.42±1.41	1.47±0.39	2.00±0.97	3.17±1.29	37.62±5.42	132.28±18.94	0.06±0.01	4.40±1.26
χ²（t）值	1.623^a	0.198^a	0.113^a	0.368^a	0.199^a	0.197^a	2.090^a	158.908^a	1.542^a	749.546^a	1.307^a
P值	0.203	0.656	0.737	0.544	0.656	0.657	0.148	<0.010	0.214	<0.010	0.253

组别	例数	性别[例（%）]		吸烟[例（%）]	饮酒[例（%）]	高中以上学历[例（%）]	高血压病史[例（%）]	糖尿病病史[例（%）]	血脂异常病史[例（%）]	脑卒中病史[例（%）]	冠心病病史[例（%）]	年龄（±s，岁）
组别	例数	男	女	吸烟[例（%）]	饮酒[例（%）]	高中以上学历[例（%）]	高血压病史[例（%）]	糖尿病病史[例（%）]	血脂异常病史[例（%）]	脑卒中病史[例（%）]	冠心病病史[例（%）]	年龄（±s，岁）
eGFR正常组	1 887	746（39.53）	1 141（60.47）	355（18.81）	314（16.64）	253（13.41）	78（4.13）	932（49.39）	997（52.84）	467（24.75）	116（6.15）	59.8±9.3
eGFR下降组	534	69（12.92）	465（87.08）	83（15.54）	73（13.67）	66（12.36）	19（3.56）	279（52.25）	280（52.43）	117（21.91）	36（6.74）	64.0±8.1
χ²（t）值		131.999		12.759	11.516	1.624	1.444	8.801	2.599	0.098	7.791	42.789^a
P值		<0.010		<0.010	<0.010	0.203	0.230	0.003	0.107	0.754	0.005	<0.010
组别	BMI（±s，kg/m²）	腰围（±s，cm）	FPG（±s，mmol/L）	TC（±s，mmol/L）	HDL-C（±s，mmol/L）	TG（±s，mmol/L）	LDL-C（±s，mmol/L）	RFM （±s）	C-index （±s）	ABSI （±s）	BRI （±s）
eGFR正常组	24.97±3.37	85.11±9.24	6.95±2.25	5.36±1.44	1.48±0.40	1.96±0.98	3.09±1.36	33.45±7.47	123.41±17.62	0.05±0.02	4.11±1.20
eGFR下降组	25.30±3.49	85.57±9.45	7.07±2.36	5.42±1.41	1.47±0.39	2.00±0.97	3.17±1.29	37.62±5.42	132.28±18.94	0.06±0.01	4.40±1.26
χ²（t）值	1.623^a	0.198^a	0.113^a	0.368^a	0.199^a	0.197^a	2.090^a	158.908^a	1.542^a	749.546^a	1.307^a
P值	0.203	0.656	0.737	0.544	0.656	0.657	0.148	<0.010	0.214	<0.010	0.253

RFM	模型1		模型2		模型3
RFM	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值
连续变量	1.113（1.095~1.130）	<0.01	1.046（1.019~1.072）	<0.01	1.032（1.004~1.061）	0.02
分类变量
Q1组	1.000		1.000		1.000
Q2组	4.123（2.636~6.451）	<0.01	3.152（1.898~5.232）	<0.01	2.861（1.716~4.770）	<0.01
Q3组	8.297（5.376~12.804）	<0.01	4.241（2.313~7.776）	<0.01	3.658（1.978~6.767）	<0.01
Q4组	10.933（7.179~16.650）	<0.01	4.601（2.530~8.368）	<0.01	3.714（2.001~6.892）	<0.01

RFM	模型1		模型2		模型3
RFM	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值
连续变量	1.113（1.095~1.130）	<0.01	1.046（1.019~1.072）	<0.01	1.032（1.004~1.061）	0.02
分类变量
Q1组	1.000		1.000		1.000
Q2组	4.123（2.636~6.451）	<0.01	3.152（1.898~5.232）	<0.01	2.861（1.716~4.770）	<0.01
Q3组	8.297（5.376~12.804）	<0.01	4.241（2.313~7.776）	<0.01	3.658（1.978~6.767）	<0.01
Q4组	10.933（7.179~16.650）	<0.01	4.601（2.530~8.368）	<0.01	3.714（2.001~6.892）	<0.01

心血管代谢共病患者相对脂肪质量指数与估算肾小球滤过率下降的相关性探究

Correlation between Relative Fat Mass Index and Decreased Glomerular Filtration Rate in Patients with Cardiometabolic Comorbidities

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项目	AUC（95%CI）	Z值	P值
RFM	0.686（0.671~0.701）
BMI	0.530（0.502~0.558）	2.143	<0.01
C-index	0.622（0.605~0.639）	10.538	<0.01
ABSI	0.670（0.654~0.686）	11.308	<0.01
BRI	0.591（0.573~0.608）	4.929	<0.01

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