不同胰岛素抵抗替代指数对中老年2型糖尿病患者发生高尿酸血症的预测价值研究

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0472

中国全科医学 ›› 2024, Vol. 27 ›› Issue (19): 2364-2374.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0472

不同胰岛素抵抗替代指数对中老年2型糖尿病患者发生高尿酸血症的预测价值研究

黄书玮¹^,², 周志衡³, 冯天元³, 刘莉², 邓光璞², 李尧天², 朱宏¹^,²^,^*()

1．510515　广东省广州市，南方医科大学公共卫生学院
2．510515　广东省广州市，南方医科大学南方医院
3．518118　广东省深圳市，南方医科大学深圳坪山总医院

收稿日期:2023-06-14 修回日期:2024-02-26 出版日期:2024-07-05 发布日期:2024-04-28
通讯作者: 朱宏
作者贡献：
黄书玮参与文章构思与设计、数据收集与管理、论文写作；周志衡、冯天元、刘莉参与文章构思与设计、数据收集与管理、论文修订；邓光璞、李尧天参与文章构思与设计、统计分析、审查和论文写作；朱宏负责文章构思与设计、文章的质量控制及审校，对文章整体负责。
基金资助:
国家重点研发计划项目(2020YFC2006400)

Study on the Predictive Value of Different Insulin Resistance Replacement Indices for Hyperuricemia in Middle-aged and Elderly Patients with Type 2 Diabetes

HUANG Shuwei¹^,², ZHOU Zhiheng³, FENG Tianyuan², LIU Li², DENG Guangpu², LI Yaotian², ZHU Hong¹^,²^,^*()

1. School of Public Health, Southern Medical University, Guangzhou 510515, China
2. Nanfang Hospital, Southern Medical University, Guangzhou 510515, China
3. Shenzhen Pingshan General Hospital, Southern Medical University, Shenzhen 518118, China

Received:2023-06-14 Revised:2024-02-26 Published:2024-07-05 Online:2024-04-28
Contact: ZHU Hong

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摘要/Abstract

摘要： 背景我国2型糖尿病（T2DM）患者的数量庞大，其继发高尿酸血症（HUA）的风险较高。一旦T2DM患者继发HUA，将进一步加剧其他潜在并发症的风险，导致不良健康后果。因此，及时识别出这些继发HUA高风险的患者，并对其进行早期预防和治疗，显得尤为重要。目的探讨中老年T2DM患者常见胰岛素抵抗（IR）替代指标对发生HUA的预测价值，并选择合适指标作为预测HUA发生和发展的工具。方法采取分层随机抽样的方法，于深圳市某区7个社区卫生服务中心2023年1—3月就诊的T2DM患者中选取HUA患者479例和非高尿酸血症患者（NHUA）1 528例。采用多因素Logistic回归分析评估三酰甘油葡萄糖（TyG）指数、三酰甘油葡萄糖体质量（TyG-BMI）指数、三酰甘油葡萄糖腰围（TyG-WC）指数、三酰甘油-高密度脂蛋白胆固醇（TG/HDL-C）指数、非高密度脂蛋白胆固醇-高密度脂蛋白胆固醇（Non-HDL-C/HDL-C）指数、胰岛素抵抗代谢（METS-IR）指数等IR替代指标及其四分位数对中老年T2DM患者发生HUA的影响。使用受试者工作特征（ROC）曲线评估不同IR替代指标对于中老年T2DM患者发生HUA的预测价值。并从CHARLS数据库中筛选2011年和2015年队列数据，组成巢式病例对照，验证几种IR替代指标预测HUA发生的有效性。结果多因素Logistic回归分析结果显示，TyG指数、TyG-BMI指数、TyG-WC指数、TG/HDL-C指数、Non-HDL-C/HDL-C指数、METS-IR指数是发生HUA的独立影响因素（P<0.05）。ROC曲线提示TyG-WC指数、Non-HDL-C/HDL-C指数和METS-IR指数对预测HUA的发生具有较高的价值，ROC曲线下面积（AUC）分别为0.811、0.796和0.791。巢式病例对照研究结果显示，高水平TyG-WC指数、Non-HDL-C/HDL-C指数和METS-IR指数相较于低水平，发生HUA的风险分别是2.083倍、2.152倍、2.263倍（P<0.05）。结论 TyG指数、TyG-BMI指数、TyG-WC指数、TG/HDL-C指数、Non-HDL-C/HDL-C指数、METS-IR指数均能预测HUA发生，其中TyG-WC指数、METS-IR指数和Non-HDL-C/HDL-C指数可以作为预测中老年T2DM患者发生HUA的工具。

关键词: 糖尿病，2型, 高尿酸血症, 中年人, 老年人, 胰岛素抵抗, 风险评估

Abstract:

Background

In China, there is a significant prevalence of type 2 diabetes patients (T2DM) , who also have an increased risk of developing secondary hyperuricemia (HUA) . Patients with T2DM who develops HUA are at increased risk of developing further problems, which could have detrimental effects on their health. Consequently, it is crucial to promptly identify individuals who have a high risk of developing secondary HUA and to begin early prevention and therapy.

Objective

Exploring the predictive value of common insulin resistance (IR) surrogates for the HUA in middle-aged and elderly T2DM patients. And employ a subset of these metrics as predictive metrics for the occurrence and progression of HUA.

Methods

Using stratified random sampling, 479 individuals with type 2 diabetes mellitus (T2DM) and 1 528 patients with non-hyperuricemia (NHUA) were chosen from seven community health service centers in Shenzhen between January and March 2023. Multivariate Logistic regression analysis was used to evaluate the effects of various insulin resistance (IR) metrics and their quartiles on the incidence of HUA in middle-aged and older type 2 diabetic patients. Triglyceride-high density lipoprotein cholesterol (TG/HDL-C) index, non-high density lipoprotein cholesterol ratio (Non-HDL-C/HDL-C) index, triglyceride glucose (TyG) index, triglyceride glucose body mass (TyG-BMI) index, triglyceride glucose waist circumference (TyG-WC) index, and insulin resistance metabolism (METS-IR) index are some of these metrics. The predictive efficacy of several IR substitution measures for HUA in middle-aged and older T2DM patients was assessed using the ROC curve. The CHARLS database's cohort data from 2011 and 2015 were filtered in order to create a nested case-control that would validate the predictive power of different IR alternative indicators for the likelihood of HUA.

Results

Multivariate Logistic regression study revealed that the METS-IR index, TG/HDL-C index, Non HDL-C/HDL-C index, TyG index, TyG-BMI index, TyG-WC index, and TG/HDL-C index were independent influencing factors for the occurrence of HUA (P<0.05) . The ROC curve indicates that the TyG-WC index, the Non-HDL-C/HDL-C index, and the METS-IR index, with AUCs of 0.811, 0.796, and 0.791, respectively, have good value in predicting the occurrence of HUA. According to the results of the nested case-control study, there was a higher risk of developing HUA at 2.083, 2.152, and 2.263 times, respectively, for high levels of the TyG-WC index, Non-HDL-C/HDL-C index, and METS-IR index compared to low levels (P<0.05) .

Conclusion

TyG index, TyG-BMI index, TyG-WC index, TG/HDL-C ratio index, Non-HDL-C/HDL-C index, and METS-IR index all predicted HUA occurrence, and Non-HDL-C/HDL-C index can be used as tools to predict the occurrence of HUA in middle-aged and elderly patients with T2DM.

Key words: Diabetes mellitus, type 2, Hyperuricemia, Middle aged, Aged, Insulin resistance, Risk assessment

中图分类号:

R 587.1　R 589.9

黄书玮,周志衡,冯天元,等. 不同胰岛素抵抗替代指数对中老年2型糖尿病患者发生高尿酸血症的预测价值研究[J]. 中国全科医学, 2024, 27(19): 2364-2374. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0472.
HUANG Shuwei,ZHOU Zhiheng,FENG Tianyuan, et al. Study on the Predictive Value of Different Insulin Resistance Replacement Indices for Hyperuricemia in Middle-aged and Elderly Patients with Type 2 Diabetes[J]. Chinese General Practice, 2024, 27(19): 2364-2374. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0472.

图/表 9

参考文献 46

[1]	EINHORN D. American college of endocrinology position statement on the insulin resistance syndrome[J]. Endocr Pract，2003，9：5-21. DOI：10.4158/ep.9.s2.5.
[2]	中华医学会糖尿病学分会胰岛素抵抗学组（筹）. 胰岛素抵抗评估方法和应用的专家指导意见[J]. 中华糖尿病杂志，2018，10（6）：377-385. DOI：10.3760/cma.j.issn.1674-5809.2018.06.001.
[3]	RAMDAS NAYAK V K，SATHEESH P，SHENOY M T，et al. Triglyceride Glucose（TyG）Index：a surrogate biomarker of insulin resistance[J]. J Pak Med Assoc，2022，72（5）：986-988. DOI：10.47391/JPMA.22-63.
[4]	YUAN Y，SUN W，KONG X Q. Comparison between distinct insulin resistance indices in measuring the development of hypertension：the China Health and Nutrition Survey[J]. Front Cardiovasc Med，2022，9：912197. DOI：10.3389/fcvm.2022.912197.
[5]	SONG S，SON D H，BAIK S J，et al. Triglyceride glucose-waist circumference（TyG-WC）is a reliable marker to predict non-alcoholic fatty liver disease[J]. Biomedicines，2022，10（9）：2251. DOI：10.3390/biomedicines10092251.
[6]	NUR ZATI IWANI A K，JALALUDIN M Y，YAHYA A，et al. TG：HDL-C ratio as insulin resistance marker for metabolic syndrome in children with obesity[J]. Front Endocrinol，2022，13：852290. DOI：10.3389/fendo.2022.852290.
[7]	KIM S W，JEE J H，KIM H J，et al. Non-HDL-cholesterol/HDL-cholesterol is a better predictor of metabolic syndrome and insulin resistance than apolipoprotein B/apolipoprotein A1[J]. Int J Cardiol，2013，168（3）：2678-2683. DOI：10.1016/j.ijcard.2013.03.027.
[8]	BELLO-CHAVOLLA O Y，ALMEDA-VALDES P，GOMEZ-VELASCO D，et al. METS-IR，a novel score to evaluate insulin sensitivity，is predictive of visceral adiposity and incident type 2 diabetes[J]. Eur J Endocrinol，2018，178（5）：533-544. DOI：10.1530/EJE-17-0883.
[9]	LIU R，HAN C，WU D，et al. Prevalence of hyperuricemia and gout in mainland China from 2000 to 2014：a systematic review and meta-analysis[J]. Biomed Res Int，2015，2015：762820. DOI：10.1155/2015/762820.
[10]	宋华隆，高鹰. 血尿酸水平与2型糖尿病发病风险的关联队列研究[J]. 中国全科医学，2023，26（15）：1831-1839. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0785.
[11]	段琼，张紫行，徐娟，等. 高尿酸血症与脂肪肝关联的前瞻性队列研究[J]. 中华疾病控制杂志，2022，26（12）：1420-1425，1432. DOI：10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.12.010.
[12]	MARTÍNEZ-SÁNCHEZ F D，VARGAS-ABONCE V P，GUERRERO-CASTILLO A P，et al. Serum Uric Acid concentration is associated with insulin resistance and impaired insulin secretion in adults at risk for Type 2 Diabetes[J]. Prim Care Diabetes，2021，15（2）：293-299. DOI：10.1016/j.pcd.2020.10.006.
[13]	李歆旎，沈艳，金雪娟，等. 血尿酸与高血压的相关性研究[J]. 中国分子心脏病学杂志，2022，22（5）：4897-4902. DOI：10.16563/j.cnki.1671-6272.2022.10.005.
[14]	HAN T S，LAN L，QU R G，et al. Temporal relationship between hyperuricemia and insulin resistance and its impact on future risk of hypertension[J]. Hypertension，2017，70（4）：703-711. DOI：10.1161/HYPERTENSIONAHA.117.09508.
[15]	SUN H L，CHANG X N，BIAN N N，et al. Adipose tissue insulin resistance is positively associated with serum uric acid levels and hyperuricemia in northern Chinese adults[J]. Front Endocrinol，2022，13：835154. DOI：10.3389/fendo.2022.835154.
[16]	中华医学会糖尿病学分会. 中国2型糖尿病防治指南（2020年版）[J]. 国际内分泌代谢杂志，2021，41（5）：482-548. DOI：10.3760/cma.j.cn121383-20210825-08063.
[17]	中华医学会内分泌学分会. 中国高尿酸血症与痛风诊疗指南（2019）[J]. 中华内分泌代谢杂志，2020，36（1）：1-13. DOI：10.3760/cma.j.issn.1000-6699.2020.01.001.
[18]	何权瀛，高莹慧. 关于吸烟问题若干名词定义[J]. 中华结核和呼吸杂志，2009，32（1）：56. DOI：10.3760/cma.j.issn.1001-0939.2009.01.008.
[19]	中国疾病预防控制中心. 中国慢性病及其危险因素监测分析报告2004年[M]. 北京：中国协和医科大学出版社，2009.
[20]	KING G L，PARK K，LI Q. Selective insulin resistance and the development of cardiovascular diseases in diabetes：the 2015 edwin bierman award lecture[J]. Diabetes，2016，65（6）：1462-1471. DOI：10.2337/db16-0152.
[21]	孙琳，王桂侠，郭蔚莹. 高尿酸血症研究进展[J]. 中国老年学杂志，2017，37（4）：1034-1038. DOI：10.3969/j.issn.1005-9202.2017.04.112.
[22]	BORGHI C，TYKARSKI A，WIDECKA K，et al. Expert consensus for the diagnosis and treatment of patient with hyperuricemia and high cardiovascular risk[J]. Cardiol J，2018，25（5）：545-563. DOI：10.5603/CJ.2018.0116.
[23]	刘颖. 高尿酸对3T3-L1脂肪细胞IRS-1表达及其酪氨酸磷酸化水平的影响[D]. 长沙：中南大学，2013.
[24]	董洋，赵心迪，曹慧霞，等. 2型糖尿病患者血尿酸水平与肾功能损伤的相关性[J]. 中华实用诊断与治疗杂志，2022，36（5）：456-459. DOI：10.13507/j.issn.1674-3474.2022.05.005.
[25]	MATTHEWS D R，HOSKER J P，RUDENSKI A S，et al. Homeostasis model assessment：insulin resistance and beta-cell function from fasting plasma glucose and insulin concentrations in man[J]. Diabetologia，1985，28（7）：412-419. DOI：10.1007/BF00280883.
[26]	SELVI N M K，NANDHINI S，SAKTHIVADIVEL V，et al. Association of Triglyceride-Glucose Index（TyG index）with HbA_1c and Insulin Resistance in Type 2 Diabetes Mellitus[J]. Maedica，2021，16（3）：375-381. DOI：10.26574/maedica.2021.16.3.375.
[27]	YOUNG K A，MATURU A，LORENZO C，et al. The triglyceride to high-density lipoprotein cholesterol（TG/HDL-C）ratio as a predictor of insulin resistance，β-cell function，and diabetes in Hispanics and African Americans[J]. J Diabetes Complications，2019，33（2）：118-122. DOI：10.1016/j.jdiacomp.2018.10.018.
[28]	LISTENBERGER L L，HAN X L，LEWIS S E，et al. Triglyceride accumulation protects against fatty acid-induced lipotoxicity[J]. Proc Natl Acad Sci U S A，2003，100（6）：3077-3082. DOI：10.1073/pnas.0630588100.
[29]	KIMURA Y，TSUKUI D，KONO H. Uric acid in inflammation and the pathogenesis of atherosclerosis[J]. Int J Mol Sci，2021，22（22）：12394. DOI：10.3390/ijms222212394.
[30]	张金涛，戴冰冰，刘畅. 代谢因素对银屑病关节炎的影响[J]. 临床内科杂志，2021，38（8）：537-540. DOI：10.3969/j.issn.1001-9057.2021.08.011.
[31]	DU T T，YUAN G，ZHANG M X，et al. Clinical usefulness of lipid ratios，visceral adiposity indicators，and the triglycerides and glucose index as risk markers of insulin resistance[J]. Cardiovasc Diabetol，2014，13：146. DOI：10.1186/s12933-014-0146-3.
[32]	ER L K，WU S，CHOU H H，et al. Triglyceride glucose-body mass index is a simple and clinically useful surrogate marker for insulin resistance in nondiabetic individuals[J]. PLoS One，2016，11（3）：e0149731. DOI：10.1371/journal.pone.0149731.
[33]	KOJTA I，CHACIŃSKA M，BŁACHNIO-ZABIELSKA A. Obesity，bioactive lipids，and adipose tissue inflammation in insulin resistance[J]. Nutrients，2020，12（5）：1305. DOI：10.3390/nu12051305.
[34]	JIANG C Y，YANG R J，KUANG M B，et al. Triglyceride glucose-body mass index in identifying high-risk groups of pre-diabetes[J]. Lipids Health Dis，2021，20（1）：161. DOI：10.1186/s12944-021-01594-7.
[35]	BARAZZONI R，GORTAN CAPPELLARI G，RAGNI M，et al. Insulin resistance in obesity：an overview of fundamental alterations[J]. Eat Weight Disord，2018，23（2）：149-157. DOI：10.1007/s40519-018-0481-6.
[36]	KATSIKI N，MANTZOROS C，MIKHAILIDIS D P. Adiponectin，lipids and atherosclerosis[J]. Curr Opin Lipidol，2017，28（4）：347-354. DOI：10.1097/MOL.0000000000000431.
[37]	CUI N，CUI J，SUN J P，et al. Triglycerides and total cholesterol concentrations in association with hyperuricemia in Chinese adults in Qingdao，China[J]. Risk Manag Healthc Policy，2020，13：165-173. DOI：10.2147/RMHP.S243381.
[38]	杨媛，周光清，李宛霖，等. 不同肥胖指标在高尿酸血症风险预测中的应用价值比较研究[J]. 中国全科医学，2022，25（4）：453-460. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2021.00.281.
[39]	BAEK J，HE C C，AFSHINNIA F，et al. Lipidomic approaches to dissect dysregulated lipid metabolism in kidney disease[J]. Nat Rev Nephrol，2022，18（1）：38-55. DOI：10.1038/s41581-021-00488-2.
[40]	HAN R F，ZHANG Y，JIANG X. Relationship between four non-insulin-based indexes of insulin resistance and serum uric acid in patients with type 2 diabetes：a cross-sectional study[J]. Diabetes Metab Syndr Obes，2022，15：1461-1471. DOI：10.2147/DMSO.S362248.
[41]	LIU X Z，XU X，ZHU J Q，et al. Association between three non-insulin-based indexes of insulin resistance and hyperuricemia[J]. Clin Rheumatol，2019，38（11）：3227-3233. DOI：10.1007/s10067-019-04671-6.
[42]	BELLO-CHAVOLLA O Y，ANTONIO-VILLA N E，VARGAS-VÁZQUEZ A，et al. Metabolic Score for Visceral Fat（METS-VF），a novel estimator of intra-abdominal fat content and cardio-metabolic health[J]. Clin Nutr，2020，39（5）：1613-1621. DOI：10.1016/j.clnu.2019.07.012.
[43]	KATO K，TAKAMURA T，TAKESHITA Y，et al. Ectopic fat accumulation and distant organ-specific insulin resistance in Japanese people with nonalcoholic fatty liver disease[J]. PLoS One，2014，9（3）：e92170. DOI：10.1371/journal.pone.0092170.
[44]	KO J，SKUDDER-HILL L，TARRANT C，et al. Intra-pancreatic fat deposition as a modifier of the relationship between habitual dietary fat intake and insulin resistance[J]. Clin Nutr，2021，40（7）：4730-4737. DOI：10.1016/j.clnu.2021.06.017.
[45]	杨曦，柳怡莹，万沁. TG/HDL-C、TyG指数对T2DM患者高尿酸血症的预测价值[J]. 天津医药，2021，49（6）：603-608. DOI：10.11958/20203608.
[46]	赵美茹，朱迪，刘淋，等. 简易胰岛素抵抗指标与698例2型糖尿病患者发生高尿酸血症风险的关联[J]. 山东大学学报（医学版），2022，60（12）：44-51. DOI：10.6040/j.issn.1671-7554.0.2022.0575.

序号	公式
式（1）	BMI=体质量/身高²
式（2）	TyG指数=ln[TG×FBG/2]
式（3）	TyG-BMI指数=TyG指数×BMI
式（4）	TyG-WC指数=TyG指数×WC
式（5）	TG/HDL-C指数=TG/HDL-C
式（6）	Non-HDL-C/HDL-C指数=（TC-HDL-C）/HDL-C
式（7）	METS-IR指数= {ln[2×FPG+TG]×BMI/ln [HDL-C]}
式（8）	LCI指数=TC×TG×LDL-C/HDL-C
式（9）	CI指数=（LDL-C-HDL-C）（TG<400 mg/dL）或LDL-C-HDL-C+TG/5（TG≥400 mg/dL）

序号	公式
式（1）	BMI=体质量/身高²
式（2）	TyG指数=ln[TG×FBG/2]
式（3）	TyG-BMI指数=TyG指数×BMI
式（4）	TyG-WC指数=TyG指数×WC
式（5）	TG/HDL-C指数=TG/HDL-C
式（6）	Non-HDL-C/HDL-C指数=（TC-HDL-C）/HDL-C
式（7）	METS-IR指数= {ln[2×FPG+TG]×BMI/ln [HDL-C]}
式（8）	LCI指数=TC×TG×LDL-C/HDL-C
式（9）	CI指数=（LDL-C-HDL-C）（TG<400 mg/dL）或LDL-C-HDL-C+TG/5（TG≥400 mg/dL）

组别	例数	性别[例（%）]		高血压[例（%）]		吸烟[例（%）]
组别	例数	男	女	否	是	否	是
NHUA组	1 528	838（54.84）	690（45.16）	775（49.28）	753（50.72）	1 131（74.02）	387（25.98）
HUA组	479	336（70.15）	143（29.85）	184（38.41）	295（61.59）	334（69.73）	145（30.27）
χ²值		35.177		22.136		3.403
P值		<0.001		<0.001		0.065
组别	饮酒[例（%）]		运动[例（%）]		年龄（±s，岁）	T2DM病程（±s，月）	WC（±s，m）
组别	否	是	否	是	年龄（±s，岁）	T2DM病程（±s，月）	WC（±s，m）
NHUA组	1 326（86.13）	212（13.87）	856（56.02）	672（43.98）	57.74±11.15	70.86±79.77	0.87±0.08
HUA组	401（83.72）	78（16.28）	243（50.73）	236（49.27）	57.62±12.16	69.23±66.01	0.95±0.06
χ²（t）值	1.713^a		4.12^a		-0.197	-0.404	19.539
P值	0.191		0.042		0.844	0.686	<0.001
组别	BMI（±s，kg/m²）	SBP（±s，mmHg）	DBP（±s，mmHg）	FPG（±s，mmol/L）	HbA_1c（±s，%）	ALT（±s，U/L）	AST（±s，U/L）
NHUA组	24.18±2.63	130±15	79±9	7.46±1.45	7.48±1.70	25.29±6.64	22.57±7.02
HUA组	26.02±2.97	132±15	81±9	8.01±2.48	7.63±2.05	27.65±5.05	23.82±5.67
t值	12.969	3.211	3.738	5.925	0.878	1.804	1.467
P值	<0.001	0.001	<0.001	<0.001	0.38	0.071	0.143
组别	Scr（±s，mol/L）	TC（±s，mmol/L）	TG（±s，mmol/L）	LDL-C（±s，mmol/L）	HDL-C（±s，mmol/L）	TyG指数（±s）	TyG-BMI指数（±s）
NHUA组	68.87±16.54	5.01±1.01	1.60±1.22	3.10±0.97	1.53±0.58	9.02±0.66	218.27±29.52
HUA组	85.91±25.49	5.16±0.98	2.66±1.63	3.93±1.51	1.19±0.35	9.49±0.70	247.08±35.58
t值	8.37	2.835	14.014	2.133	-18.025	14.626	17.711
P值	<0.001	0.005	<0.001	0.033	<0.001	<0.001	<0.001
组别	TyG-WC指数（±s）	TG/HDL-C指数（±s）	Non-HDL-C/HDL-C指数（±s）	METS IR指数（±s）	LCI指数（±s）	CI指数（±s）
NHUA组	7.89±0.98	2.59±1.64	2.40±0.90	35.90±5.05	65 760.34±57 498.98	60.66±39.75
HUA组	9.03±0.88	5.91±3.61	3.60±1.85	42.77±7.25	176 633.54±368 874.82	105.97±58.56
t值	22.844	15.92	19.049	23.215	11.324	3.004
P值	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001

组别	例数	性别[例（%）]		高血压[例（%）]		吸烟[例（%）]
组别	例数	男	女	否	是	否	是
NHUA组	1 528	838（54.84）	690（45.16）	775（49.28）	753（50.72）	1 131（74.02）	387（25.98）
HUA组	479	336（70.15）	143（29.85）	184（38.41）	295（61.59）	334（69.73）	145（30.27）
χ²值		35.177		22.136		3.403
P值		<0.001		<0.001		0.065
组别	饮酒[例（%）]		运动[例（%）]		年龄（±s，岁）	T2DM病程（±s，月）	WC（±s，m）
组别	否	是	否	是	年龄（±s，岁）	T2DM病程（±s，月）	WC（±s，m）
NHUA组	1 326（86.13）	212（13.87）	856（56.02）	672（43.98）	57.74±11.15	70.86±79.77	0.87±0.08
HUA组	401（83.72）	78（16.28）	243（50.73）	236（49.27）	57.62±12.16	69.23±66.01	0.95±0.06
χ²（t）值	1.713^a		4.12^a		-0.197	-0.404	19.539
P值	0.191		0.042		0.844	0.686	<0.001
组别	BMI（±s，kg/m²）	SBP（±s，mmHg）	DBP（±s，mmHg）	FPG（±s，mmol/L）	HbA_1c（±s，%）	ALT（±s，U/L）	AST（±s，U/L）
NHUA组	24.18±2.63	130±15	79±9	7.46±1.45	7.48±1.70	25.29±6.64	22.57±7.02
HUA组	26.02±2.97	132±15	81±9	8.01±2.48	7.63±2.05	27.65±5.05	23.82±5.67
t值	12.969	3.211	3.738	5.925	0.878	1.804	1.467
P值	<0.001	0.001	<0.001	<0.001	0.38	0.071	0.143
组别	Scr（±s，mol/L）	TC（±s，mmol/L）	TG（±s，mmol/L）	LDL-C（±s，mmol/L）	HDL-C（±s，mmol/L）	TyG指数（±s）	TyG-BMI指数（±s）
NHUA组	68.87±16.54	5.01±1.01	1.60±1.22	3.10±0.97	1.53±0.58	9.02±0.66	218.27±29.52
HUA组	85.91±25.49	5.16±0.98	2.66±1.63	3.93±1.51	1.19±0.35	9.49±0.70	247.08±35.58
t值	8.37	2.835	14.014	2.133	-18.025	14.626	17.711
P值	<0.001	0.005	<0.001	0.033	<0.001	<0.001	<0.001
组别	TyG-WC指数（±s）	TG/HDL-C指数（±s）	Non-HDL-C/HDL-C指数（±s）	METS IR指数（±s）	LCI指数（±s）	CI指数（±s）
NHUA组	7.89±0.98	2.59±1.64	2.40±0.90	35.90±5.05	65 760.34±57 498.98	60.66±39.75
HUA组	9.03±0.88	5.91±3.61	3.60±1.85	42.77±7.25	176 633.54±368 874.82	105.97±58.56
t值	22.844	15.92	19.049	23.215	11.324	3.004
P值	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001

变量	B	SE	OR（95%CI）	Wald χ²值	P值
性别（以男性为对照）
女性	-0.660	0.112	0.517（0.415~0.644）	34.533	<0.001
吸烟（以不吸烟为对照）
吸烟	0.213	0.115	1.237（0.987~1.550）	3.397	0.065
饮酒（以不喝酒为对照）
喝酒	0.189	0.144	1.207（0.910~1.602）	1.709	0.191
运动（以不锻炼为对照）
锻炼	0.213	0.105	0.808（0.658~0.993）	4.113	0.043
高血压（以非高血压为对照）
高血压	0.501	0.107	1.650（1.338~2.035）	21.921	<0.001
年龄	-0.001	0.005	0.999（0.990~1.008）	0.039	0.844
病程	0.000	0.001	1.000（0.998~1.001）	0.163	0.686
WC	0.145	0.009	1.156（1.136~1.176）	263.989	<0.001
BMI	0.233	0.020	1.262（1.214~1.312）	136.975	<0.001
SBP	0.011	0.004	1.011（1.004~1.019）	10.207	0.001
DBP	0.021	0.006	1.021（1.010~1.033）	13.766	<0.001
FPG	0.162	0.028	1.176（1.112~1.244）	32.427	<0.001
HbA_1c	0.012	0.014	1.012（0.984~1.040）	0.675	0.411
ALT	0.003	0.002	1.003（0.999~1.007）	2.733	0.098
AST	0.004	0.003	1.004（0.998~1.010）	1.862	0.172
Scr	0.016	0.002	1.016（1.012~1.020）	60.549	<0.001
TC	0.144	0.051	1.154（1.044~1.276）	7.902	0.005
TG	0.645	0.053	1.905（1.716~2.115）	146.439	<0.001
LDL-C	0.149	0.055	1.161（1.041~1.294）	7.239	0.007
HDL-C	-3.699	0.223	0.250（0.160~0.380）	275.394	<0.001
TyG指数	1.213	0.094	3.365（2.796~4.049）	165.149	<0.001
TyG-BMI指数	0.028	0.002	1.029（1.025~1.032）	221.724	<0.001
TyG-WC指数	1.310	0.074	3.705（3.204~4.285）	311.638	<0.001
TG/HDL-C指数	0.398	0.027	1.489（1.411~1.571）	211.636	<0.001
Non-HDL-C/HDL-C指数	1.110	0.063	3.034（2.680~3.436）	126.324	<0.001
METS_IR指数	0.205	0.012	1.228（1.200~1.256）	308.428	<0.001
LCI指数	0.000	0.000	1.000（1.000~1.000）	169.924	<0.001
CI指数	0.014	0.002	1.014（1.011~1.017）	75.331	<0.001

不同胰岛素抵抗替代指数对中老年2型糖尿病患者发生高尿酸血症的预测价值研究

Study on the Predictive Value of Different Insulin Resistance Replacement Indices for Hyperuricemia in Middle-aged and Elderly Patients with Type 2 Diabetes

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变量		OR（95%CI）	P值
TyG指数	Q1
	Q2	1.543（0.937~2.149）	<0.084
	Q3	2.487（1.628~3.346）	<0.001
	Q4	3.941（2.286~5.435）	<0.001
TyG-BMI指数	Q1
	Q2	2.252（1.420~3.572）	0.001
	Q3	2.949（1.883~4.617）	<0.001
	Q4	4.735（3.035~7.389）	<0.001
TyG-WC指数	Q1
	Q2	2.955（2.201~3.709）	<0.001
	Q3	3.509（2.462~4.556）	<0.001
	Q4	5.184（3.850~6.518）	<0.001
TG/HDL-C指数	Q1
	Q2	1.034（0.726~1.342）	0.297
	Q3	2.863（2.023~3.703）	<0.001
	Q4	3.554（2.421~4.687）	<0.001
Non HDL-C/HDL-C指数	Q1
	Q2	1.443（0.720~2.889）	0.301
	Q3	2.551（1.482~4.390）	<0.001
	Q4	4.375（2.337~8.192）	<0.001
METS-IR指数	Q1
	Q2	2.568（1.526~4.322）	<0.001
	Q3	3.473（2.097~5.752）	<0.001
	Q4	4.725（2.453~6.997）	<0.001

变量	AUC	OR（95%CI）	灵敏度（%）	特异度（%）	最佳截断值	约登指数
TyG指数	0.677	（0.650，0.703）	89.80	65.30	8.78	0.245
TyG-BMI指数	0.731	（0.706，0.756）	59.50	25.90	234.90	0.336
TyG-WC指数	0.811	（0.792，0.830）	84.80	37.90	8.20	0.469
TG/HDL-C指数	0.757	（0.733，0.780）	82.30	45.70	2.28	0.366
Non-HDL-C/HDL-C指数	0.796	（0.773，0.819）	77.50	30.30	2.76	0.472
METS-IR指数	0.791	（0.768，0.814）	64.50	22.00	39.61	0.425
男性
TyG指数	0.655	（0.622，0.688）	88.70	65.90	8.77	0.228
TyG-BMI指数	0.701	（0.669，0.733）	58.60	29.70	234.48	0.289
TyG-WC指数	0.770	（0.742，0.797）	72.60	34.10	8.46	0.385
TG/HDL-C指数	0.733	（0.703，0.763）	84.20	49.30	2.28	0.349
Non-HDL-C/HDL-C指数	0.785	（0.756，0.814）	75.90	30.70	2.82	0.452
METS-IR指数	0.765	（0.735，0.795）	62.80	23.30	40.16	0.395
女性
TyG指数	0.719	（0.675，0.763）	66.40	37.00	9.20	0.294
TyG-BMI指数	0.770	（0.737，0.817）	67.80	25.50	232.53	0.423
TyG-WC指数	0.864	（0.838，0.890）	87.40	26.80	8.28	0.606
TG/HDL-C指数	0.782	（0.742，0.822）	51.70	11.90	3.97	0.398
Non-HDL-C/HDL-C指数	0.808	（0.771，0.845）	78.30	26.70	2.76	0.516
METS-IR指数	0.822	（0.786，0.857）	81.80	33.00	36.81	0.488

变量	HUA	NHUA	合计
TyG-WC指数
高	42	371	413
低	32	510	542
合计	74	881	955
Non-HDL-C/HDL-C指数
高	46	430	476
低	28	451	479
合计	74	881	955
METS-IR指数
高	36	318	354
低	38	563	601
合计	74	881	955

[1]	王婷婷, 唐勇, 张文轲, 李志刚. 高尿酸血症运动干预的研究进展[J]. 中国全科医学, 2025, 28(30): 3841-3846.
[2]	许佳兰, 阎红, 文君, 周紫彤, 王思宇. 老年癌症患者潜在不适当用药发生率的Meta分析[J]. 中国全科医学, 2025, 28(30): 3815-3822.
[3]	李玲, 李雅萍, 钱时兴, 聂婧, 陆春华, 李霞. 社区中老年人认知功能影响因素及风险预测研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(30): 3773-3778.
[4]	周鹏龙, 苌静, 丁素英, 陈静锋, 王涛, 李晨阳. 脂肪-肌肉比的年龄分层差异与高尿酸血症的相关性研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(27): 3375-3384.
[5]	张睿敏, 董哲毅, 李爽, 王倩, 陈香美. 基于肾活检病理诊断的糖尿病肾病中医相关因素研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(26): 3307-3313.
[6]	崔宇阳, 程桂荣, 曾燕, 黄招兰, 谭伟. 社区老年人婚姻状况和社会支持及生活习惯与认知障碍的关联：基于湖北老年记忆队列基线调查[J]. 中国全科医学, 2025, 28(26): 3240-3247.
[7]	燕芳红, 彭国恬, 张国莉, 孙瑞仪, 马玉霞, 韩琳. 医联体内老年慢性病管理内容的匹配分析：基于"指南-实践-需求"视角[J]. 中国全科医学, 2025, 28(25): 3119-3126.
[8]	于文华, 李建国, 段文燕, 高旭妍, 李夏夏, 张子龙, 张丽, 马丽娜. 老年人功能受损评估量表在社区老年人中的信效度检验[J]. 中国全科医学, 2025, 28(24): 3000-3004.
[9]	杨晨, 陈瞳, 张利方, 张洪旭, 李鹏飞, 张雪娟. 达格列净对老年乳腺癌幸存者射血分数保留的心力衰竭合并2型糖尿病患者的预后影响研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(24): 3053-3058.
[10]	李嘉欣, 刘钟桧, 谢硕, 付志方, 孙丹, 焦红梅. 分解代谢及炎症状态的生物标志物变化趋势对老年患者慢性危重症的早期预测价值研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(24): 2993-2999.
[11]	刘月影, 王雪丽, 刘雨秋, 魏立民. 空腹C肽与糖尿病病程比值与2型糖尿病发生代谢相关脂肪性肝病的相关性研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(23): 2852-2860.
[12]	赵晓晴, 郭桐桐, 张欣怡, 李林虹, 张亚, 嵇丽红, 董志伟, 高倩倩, 蔡伟芹, 郑文贵, 井淇. 社区老年人认知障碍风险预测模型的构建与验证研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(22): 2776-2783.
[13]	石小天, 王珊, 杨华昱, 杨一帆, 李旭, 马清. 中国老年人体重指数和死亡的相关性：一项队列研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(22): 2791-2797.
[14]	陈琳凤, 王晨霞, 贺金鹏. 糖尿病共同照护模式下门诊规律随访和院外APP活跃度对2型糖尿病患者代谢指标的影响研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(22): 2762-2768.
[15]	刘美霞, 尹金念, 吴玫, 杨星, 周全湘, 杨敬源. 体重指数对三酰甘油葡萄糖指数与认知功能关联的影响：一项贵州农村老年人群的现况研究[J]. 中国全科医学, 2025, 28(22): 2806-2812.