基于22项非侵入性指标的儿童心血管代谢风险早期识别工具开发与验证

《Pediatric Research》：A non-invasive tool for the early identification of children at risk of cardiometabolic dysfunction: data from the PODiaCar project

　　本刊编辑推荐：为解决儿童心血管代谢疾病早期识别难题，意大利研究团队开发了包含22项临床/营养/生活方式指标的筛查工具。研究显示总分≥7分时工具灵敏度达76.8%，能有效识别代谢综合征（MetS）风险（AUC=0.645），为儿科初级保健提供低成本、非侵入性的风险评估方案。

　　

在全球范围内，非传染性疾病已成为儿科领域面临的重大公共卫生挑战。特别值得关注的是，心血管疾病（CVD）和2型糖尿病（T2D）的风险因素往往从胎儿期开始积累，并持续影响儿童直至成年期。世界卫生组织（WHO）指出，这些疾病的风险源于多种风险因素的叠加效应，而儿童时期正是实施生命周期防控策略的关键阶段。代谢综合征（MetS）作为一组包含内脏肥胖、高血压、血脂异常和血糖调节受损的症候群，显著增加儿童未来发生CVD和T2D的风险。然而令人担忧的是，目前青少年MetS患病率在普通人群中达3.3%，而在超重和肥胖儿童中分别高达11.9%和29.2%。

尽管医学界对MetS的特征已形成共识，但儿科领域仍缺乏国际统一的诊断标准。现有的筛查工具多依赖于简单的 anthropometric indices（人体测量学指标），如腰围或腰围身高比，这些指标虽简便易行，但主要反映当前体型和肥胖程度，无法全面捕捉影响长期心血管代谢风险的代谢和环境因素。更复杂的是，生命早期的影响因素——包括父母健康状况、子宫内环境和胎儿生长模式——在传统人体测量指标中难以体现，而这些因素恰恰在心血管代谢风险形成过程中扮演着关键角色。

为了解决这一临床痛点，由意大利帕维亚大学Valeria Calcaterra教授领衔的研究团队开展了一项创新性研究，旨在开发一种简单、实用且用户友好的工具，用于基于临床特征、病史、营养和生活方式行为来检测儿科患者的心血管代谢风险（CMR）。这项研究是"抗击儿童肥胖：从2型糖尿病和心血管疾病风险预测工具到健康教育计划（PODiaCar）"欧洲项目的重要组成部分，研究成果发表在《Pediatric Research》期刊上。

研究团队采用横断面分析设计，共纳入317名3-18岁的患者（平均年龄11.35±3.62岁），这些患者因体重管理需求被转诊至意大利米兰Buzzi儿童医院和西班牙格拉纳达大学。排除标准包括已知通常与肥胖相关的遗传综合征（如Prader-Willi、Bardet-Biedl）、正在进行的药物治疗以及并发的慢性或急性疾病。

研究的关键技术创新在于同时采用两种风险评估方法：一是基于Gurka等人提出的代谢综合征z评分（MetS z-score），该评分通过 confirmatory factor analysis（验证性因子分析）生成，为每个组分（腰围、甘油三酯、高密度脂蛋白胆固醇、血压、空腹血糖）提供数据驱动的权重，并包含性别特异性方程；二是传统的MetS诊断标准，要求至少满足以下四项风险因素中的三项：BMI z评分≥2和/或腰围身高比>0.515；收缩压≥130mmHg和/或舒张压≥85mmHg；血糖≥100mg/dL和/或HOMA-IR（稳态模型评估的胰岛素抵抗指数）≥2.5（青春期前）或≥4（青春期）；总胆固醇>200mg/dL和/或高密度脂蛋白胆固醇<40mg/dL（女性）/<50mg/dL（男性）和/或甘油三酯≥100mg/dL（<10岁）或≥130mg/dL（≥10岁）。

研究人员基于22个二分变量构建了CMR筛查工具，这些变量涵盖产前因素（如孕周<37周、母亲妊娠期代谢疾病）、出生情况（出生体重小于或大于胎龄、剖宫产）、家族史、当前临床指标（腰围身高比>0.5、BMI z评分≥2）、生活方式（地中海饮食依从性、体育活动水平、睡眠时间）等多个维度。每个参数满足特定条件时计1分，否则计0分，累计得分构成总风险评分。研究选择7分作为临界值，因为这对应于表现出病理性MetS z评分个体中观察到的失调组分中位数。

主要研究结果

代谢风险流行状况

在研究人群中，62.15%的受试者表现出病理性MetS z评分水平，而根据传统标准诊断的MetS患病率为39.4%。MetS严重程度z评分与MetS患病率呈显著相关（Pearson's r=0.581）。CMR工具与MetS严重程度z评分之间的线性关联显示存在适度正相关（Pearson's r=0.334），表明该工具在区分疾病存在与否方面有用，但对代谢风险逐渐变化的敏感性较低。

工具诊断性能

当筛查工具评分≥7分且患者至少满足4项MetS参数中的3项异常时，结果显示良好的敏感性（0.768[0.715, 0.835]）、阴性预测值（0.775[0.702, 0.848]）和准确度（0.618[0.564, 0.672]），尽管特异性（52.1%[0.420, 0.600]）和阳性预测值（0.511[0.439, 0.582]）表现适中。筛查工具评分检测累积生物失调（病理定义为至少4项参数中有3项异常）的受试者工作特征曲线下面积（AUROC）为0.645（95% CI 0.592-0.698）。

高风险与低风险组比较

如表4所示，高CMR评分（得分≥7）和低CMR评分（得分<7）两组患者在多项指标上存在显著差异。高风险组在腰围、BMI、收缩压和舒张压以及除总胆固醇和低密度脂蛋白胆固醇外的所有代谢参数上均表现出更差的结果（p<0.05）。这一发现进一步验证了该工具区分不同风险水平个体的能力。

讨论与结论

本研究提出的CMR评分在检测儿童MetS方面表现出良好的敏感性（76.8%）和令人满意的总体准确度（61.8%），尽管其特异性（52.1%）相对有限。这种性能特征表明该工具更适合作为一级筛查工具而非确诊工具。其价值在于能够最大限度地识别风险个体而不需要血液检测，同时减少漏诊病例。

与成人领域已有的风险评估工具（如美国糖尿病协会的糖尿病风险测试和芬兰糖尿病风险评分）相比，本研究开发的儿科专用工具考虑了心血管代谢慢性疾病发展的全过程风险因素，包括产前、儿童期和成年期的可改变和不可改变风险因素。这种全生命周期视角使其在风险评估的全面性方面具有独特优势。

研究结果与近期Porchia等人的系统评价和荟萃分析一致，后者报告肥胖个体中MetS患病率在2.1%至74.4%之间波动，平均为29.4%。这些数据凸显了对这一问题提高认识和采取行动的紧迫性。

研究的创新点在于将连续性的MetS严重程度评分（MetS z-score）与传统的二分诊断标准相结合，既考虑了代谢风险的连续性本质，又保持了临床实用性。Gurka等人提出的MetS严重程度评分能够监测随时间变化的趋势并检测基于临床状态的变化，已被多项研究证明与不健康行为和升高的心血管代谢风险相关。

研究局限性

作者指出本研究存在若干局限性：首先，纳入的参与者数量相对较少，需要进一步的验证研究来确认和提高工具的准确性；其次，问卷未考虑某些可能增加风险的因素，如种族差异；第三，参与者是从临床环境中招募的，MetS患病率高于一般人群，可能影响工具的预测值；此外，体育活动和睡眠时间信息来自家长或照顾者报告，可能存在回忆偏倚；最后，工具是使用基于固定临床可解释阈值的预设儿科MetS定义开发和评估的，未与其他广泛使用的儿科定义或连续评分进行交叉验证。

实践意义与未来展望

尽管存在这些局限性，该CMR评分作为一种非侵入性、初级风险评估工具，对于早期识别儿童心血管代谢风险具有重要价值。通过及时识别风险个体，该工具可以支持及时干预和更个性化的诊断治疗策略，最终通过早期诊断节省时间和降低医疗成本。未来研究方向包括在更大规模、基于人群的队列中验证该工具，并考虑纳入更多样的风险因素以提高其准确性和普适性。

总之，这项研究为儿科心血管代谢风险的早期识别提供了一种创新性解决方案，将复杂的风险评估转化为临床实用的筛查工具，有望在儿科初级保健中发挥重要作用，为促进儿童健康权利和预防慢性疾病做出贡献。