《Frontiers in Endocrinology》：Propensity score analysis of triglyceride-glucose index in newly diagnosed patients with essential hypertension as a predictor of microalbuminuria
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本研究通过倾向性评分匹配（PSM）与逆概率处理加权（IPTW）等高级统计方法，在新诊断、未治疗的原发性高血压人群中首次系统性证实，甘油三酯-葡萄糖（TyG）指数是预测早期肾脏损伤标志物——微量白蛋白尿（MAU）的独立、稳健的生物标志物。其关联呈现非线性剂量反应关系，最佳截断值为9.125。这为高血压起始管理中识别代谢性肾损伤高风险人群提供了简单、可及的评估工具，具有重要的早期干预价值。
文章内容归纳
引言
微量白蛋白尿（Microalbuminuria, MAU）是肾脏损伤的早期标志物，也是高血压患者心血管事件和慢性肾脏病进展的强预测因子。早期识别MAU对于及时启动干预、延缓肾功能衰退至关重要。胰岛素抵抗（Insulin Resistance, IR）通过内皮功能障碍、氧化应激和足细胞损伤等机制参与高血压相关的微血管损伤。甘油三酯-葡萄糖（Triglyceride-Glucose, TyG）指数作为一种由空腹甘油三酯和血糖水平计算得出的指标，已成为评估IR可靠且易于获取的替代标志物。然而，在新诊断、未经治疗的原发性高血压患者中，TyG指数与MAU的关联仍未得到充分阐明。此前的研究常纳入已患糖尿病、已接受降压治疗或存在其他并发症的患者，可能混淆两者的真实关系。本研究旨在填补这一空白，利用倾向性评分匹配（Propensity Score Matching, PSM）控制混杂因素，评估TyG指数对这一特定、干净人群MAU的预测价值。
研究对象与方法
本研究纳入了2020年1月至2024年12月期间在中国常德医院心血管内科收治的新诊断原发性高血压患者。纳入标准包括：明确诊断高血压、年龄≥18岁、既往未使用降压药物。排除了糖尿病、肾脏疾病、近期中风、恶性肿瘤等可能影响结果的患者，最终共2052名参与者纳入最终分析。通过流程图清晰展示了参与者的筛选过程。
TyG指数的计算公式为：TyG指数 = Ln[空腹甘油三酯(mg/dL) × 空腹血糖(mg/dL) / 2]。MAU根据KDIGO指南，通过尿白蛋白肌酐比值（UACR）在30-299 mg/g范围内来定义。研究通过ROC曲线分析确定了TyG指数预测MAU的最佳截断值为9.125，并据此将患者分为低TyG指数组（<9.125）和高TyG指数组（≥9.125）。
为控制两组患者之间在基线特征（如年龄、性别、BMI、血压、血脂等）上的非随机差异，研究采用了PSM方法进行1:1最近邻匹配，以模拟随机化比较，减少选择偏倚。此外，还使用了限制性立方样条（Restricted Cubic Spline, RCS）分析探索TyG指数与MAU的非线性关系，并进行了包括逆概率处理加权（Inverse Probability of Treatment Weighting, IPTW）在内的多种敏感性分析来验证结果的稳健性。
结果
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基线特征与关联分析：在2052名患者中，高TyG指数组的患者更年轻、男性比例更高，并且具有更高的BMI、血压水平（包括诊室血压和动态血压）、UACR、尿酸、总胆固醇、2小时餐后血糖等。PSM后，两组在多数匹配变量上达到了良好的平衡。RCS分析揭示，TyG指数与MAU风险之间存在显著的正向剂量反应关系，并且这种关系呈现非线性特征，特别是在TyG指数较高时，MAU风险显著增加。
- 2.
主要发现：在PSM匹配后的队列中，多因素logistic回归分析显示，高TyG指数是MAU的独立危险因素。在完全调整了BMI、年龄、吸烟、eGFR、性别、血压、心率、血脂、肾素活性等多重混杂因素后，高TyG指数组患者发生MAU的风险是低TyG指数组的2.37倍（比值比OR = 2.37, 95% 置信区间CI: 1.73–3.26）。当将TyG指数作为连续变量分析时，其每增加一个标准差，MAU风险增加64%。将TyG指数按三分位数分组后，最高三分位数组的MAU风险是最低组的3.33倍。
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敏感性分析与稳健性检验：为了确保结果的可靠性，研究进行了严格的敏感性分析。无论是在原始队列还是在通过IPTW构建的加权队列中，高TyG指数与MAU风险增高的关联始终显著且效应大小相近。例如，在加权队列的完全调整模型中，高TyG指数组的OR为2.16。此外，E值分析表明，需要存在一个与暴露和结局均具有较强关联（OR约2.45）的未测量混杂因素，才能完全解释所观察到的关联，这进一步支持了研究结论的稳健性。
- 4.
亚组分析：研究在多种亚组（如不同性别、年龄、BMI、吸烟状态、血脂、尿酸水平等）中进行了分析。结果显示，高TyG指数与MAU风险增高的关联在所有亚组中均一致存在，且未发现显著的交互作用。这表明TyG指数对MAU的预测价值在不同特征的患者中具有普遍性。
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预测性能：虽然单独使用TyG指数预测MAU的判别能力一般（曲线下面积AUC = 0.572），但当将其与BMI、年龄、性别、尿酸、肌酐、血压、心率等关键临床变量整合构建预测模型时，预测性能得到显著提升（AUC = 0.723）。这提示TyG指数更适合作为综合风险分层工具的一部分。
讨论
本研究的主要发现是，在新诊断、未治疗的原发性高血压患者中，较高的TyG指数与MAU风险独立增加显著相关。这一结论在经过多种高级统计方法验证后依然稳健。研究的创新性在于首次在这样一个排除了大量混杂因素的“干净”队列中系统建立了此关联，强调了在高血压管理起始阶段评估代谢性肾风险的价值。
该发现为IR在高血压性肾损伤早期阶段的关键作用提供了临床流行病学证据。高TyG指数可能通过多种机制促发MAU，包括：内皮功能障碍和微炎症、氧化应激导致的足细胞和肾小管上皮损伤，以及由IR伴随的高胰岛素血症和肾素-血管紧张素-醛固酮系统激活引起的肾小球血流动力学改变。
尽管TyG指数单独用于诊断MAU的效能有限，但其作为一种简单、经济、易于获取的风险分层工具具有重要潜力。在临床实践中，特别是在基层医疗或资源有限的环境中，计算TyG指数可以帮助快速识别出应优先进行尿白蛋白肌酐比值（UACR）检测的高风险患者。对于TyG指数升高的患者，临床医生可以更积极地启动生活方式干预，并考虑选用对代谢有益的降压药物。
研究局限与展望
本研究存在一些局限性，包括单中心设计可能限制结果的外推性、使用替代标志物而非胰岛素敏感性金标准测量IR、回顾性研究设计无法获取所有潜在混杂因素信息等。未来研究需要在更大规模、更多样化的人群中进行前瞻性验证，并探索将TyG指数整合到多因素风险预测模型中，以及评估通过干预降低TyG指数是否能预防MAU的发生发展。
结论
总而言之，在新诊断的原发性高血压患者中，较高的TyG指数是MAU风险增加的独立且稳健的预测因子。虽然其单独的判别能力一般，但TyG指数作为一个易于获取的代谢紊乱标志物，将其纳入高血压的初始评估，有助于识别早期肾损伤高风险个体，从而为实施及时、有针对性的管理策略提供信息，以改善肾脏和心血管结局。
