目的探究甘油三酯-葡萄糖体质指数(triglyceride-glucose body mass index,TyG-BMI)、动脉粥样硬化指数(atherogenic index of plasma,AIP)联合餐后血糖波动(postprandial glucose excursions,PPGE)对2型糖尿病(type 2 diabetes mellitu...目的探究甘油三酯-葡萄糖体质指数(triglyceride-glucose body mass index,TyG-BMI)、动脉粥样硬化指数(atherogenic index of plasma,AIP)联合餐后血糖波动(postprandial glucose excursions,PPGE)对2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)患者肌少症的预测价值。方法本研究为观察性横断面研究,选取2023年1月至2024年12月在重庆医科大学附属第一医院内分泌科住院治疗的T2DM患者590例,其中男性322例,女性268例。收集其一般人口学资料及关键代谢指标[空腹血糖(fasting plasma glucose,FPG)、餐后2 h血糖(postprandial 2-hour plasma glucose,PPG)、甘油三酯(triglyceride,TG)等],计算TyG-BMI、AIP和PPGE。按照亚洲肌少症工作组(Asian Working Group for Sarcopenia,AWGS)2019年标准诊断肌少症,并据此将患者分为肌少症组(n=140)与非肌少症组(n=450)。对2组患者进行1∶1倾向性评分匹配(propensity score matching,PSM),匹配后纳入肌少症组与非肌少症组各102例。比较2组FPG、PPG、TyG-BMI、AIP和PPGE等代谢指标的差异,进行Spearman相关分析,并采用条件Logistic回归模型分析T2DM患者肌少症的影响因素,并绘制受试者工作特征(receptor operating characteristic,ROC)曲线评估预测效能。收集2023年1月至2024年12月在陆军军医大学第一附属医院江北院区内分泌科的192例外部数据进行模型验证。结果PSM后,2组的基线资料均衡。肌少症组的PPG、AIP和PPGE水平均值较非肌少症组更高,TyG-BMI指数则更低(P=0.001)。Spearman相关分析显示,TyG-BMI指数与T2DM患者肌少症呈显著负相关(r=-0.404,P=0.001),AIP和PPGE与T2DM患者肌少症均呈显著正相关(r=0.280,P=0.001;r=0.372,P=0.001)。条件Logistic回归分析显示,AIP(OR=14.367)和PPGE(OR=1.245)为T2DM患者肌少症的独立危险因素,TyG-BMI指数(OR=0.966)为T2DM患者肌少症的独立保护因素。ROC曲线显示,联合应用TyG-BMI指数、AIP和PPGE的预测模型曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.918,外部验证中AUC为0.954,敏感度和特异性均优。结论TyG-BMI指数、AIP及PPGE是T2DM患者肌少症的重要代谢预测指标,三者联合应用具有良好的2型糖尿病患者肌少症筛查价值与外部适用性。展开更多
文摘目的探究甘油三酯-葡萄糖体质指数(triglyceride-glucose body mass index,TyG-BMI)、动脉粥样硬化指数(atherogenic index of plasma,AIP)联合餐后血糖波动(postprandial glucose excursions,PPGE)对2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)患者肌少症的预测价值。方法本研究为观察性横断面研究,选取2023年1月至2024年12月在重庆医科大学附属第一医院内分泌科住院治疗的T2DM患者590例,其中男性322例,女性268例。收集其一般人口学资料及关键代谢指标[空腹血糖(fasting plasma glucose,FPG)、餐后2 h血糖(postprandial 2-hour plasma glucose,PPG)、甘油三酯(triglyceride,TG)等],计算TyG-BMI、AIP和PPGE。按照亚洲肌少症工作组(Asian Working Group for Sarcopenia,AWGS)2019年标准诊断肌少症,并据此将患者分为肌少症组(n=140)与非肌少症组(n=450)。对2组患者进行1∶1倾向性评分匹配(propensity score matching,PSM),匹配后纳入肌少症组与非肌少症组各102例。比较2组FPG、PPG、TyG-BMI、AIP和PPGE等代谢指标的差异,进行Spearman相关分析,并采用条件Logistic回归模型分析T2DM患者肌少症的影响因素,并绘制受试者工作特征(receptor operating characteristic,ROC)曲线评估预测效能。收集2023年1月至2024年12月在陆军军医大学第一附属医院江北院区内分泌科的192例外部数据进行模型验证。结果PSM后,2组的基线资料均衡。肌少症组的PPG、AIP和PPGE水平均值较非肌少症组更高,TyG-BMI指数则更低(P=0.001)。Spearman相关分析显示,TyG-BMI指数与T2DM患者肌少症呈显著负相关(r=-0.404,P=0.001),AIP和PPGE与T2DM患者肌少症均呈显著正相关(r=0.280,P=0.001;r=0.372,P=0.001)。条件Logistic回归分析显示,AIP(OR=14.367)和PPGE(OR=1.245)为T2DM患者肌少症的独立危险因素,TyG-BMI指数(OR=0.966)为T2DM患者肌少症的独立保护因素。ROC曲线显示,联合应用TyG-BMI指数、AIP和PPGE的预测模型曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.918,外部验证中AUC为0.954,敏感度和特异性均优。结论TyG-BMI指数、AIP及PPGE是T2DM患者肌少症的重要代谢预测指标,三者联合应用具有良好的2型糖尿病患者肌少症筛查价值与外部适用性。
