前性队列研究强调了异常血糖指标与所有原因和特定原因死亡率的关联

科学领域:

• 代谢健康和长寿研究
• 慢性疾病的流行病学.
• 用于死亡率预测的生物标志物.

背景情况:

• 关键的代谢标记的预测价值,如空腹血葡萄糖 (FPG),糖化血红蛋白 (HbA1c) 和甘油三糖 (TyG) 指数的死亡率尚未完全理解.
• 了解这些关系对于公共卫生战略和临床风险评估至关重要.

研究的目的:

• 调查FPG,HbA1c和TyG指数与所有原因和特定原因死亡率之间的关联.
• 评估这些标记物在增强现有的心血管疾病 (CVD) 风险预测模型中的有用性.

主要方法:

• 分析了来自上海群体和英国生物银行 (UKB) 的384,420名成年人的数据.
• 利用多变量考克斯回归模型来评估与不同水平的FPG,HbA1c和TyG指数相关的死亡风险.
• 在已建立的风险模型中检查了FPG和HbA1c的增量预测值.

主要成果:

• 升高的FPG (≥7.0 mmol/L) 或HbA1c (≥6.5%) 与增加的全因死亡率相关.
• 特定的FPG (≥5.6 mmol/L) 和HbA1c (≥5.7%或≥6.5%) 值与较高的CVD相关死亡率有关.
• 观察到TyG指数的U形关系,其中低 (<8.31) 和高 (≥9.08) 值都与所有原因和心血管疾病死亡率的增加有关.
• 在两个队列中,FPG和HbA1c改善了所有原因和心血管疾病死亡率的预测准确度.

结论:

• 高水平的FPG和HbA1c是所有原因和心血管疾病相关死亡率的重要风险因素.
• 泰格指数表明与死亡率的非线性关联,突出显示低和高指数值的潜在风险.
• 将FPG和HbA1c纳入风险评估模型可以提高死亡率的预测,特别是在心血管事件中.