Cardiometabolic Index（CMI）：预测胆结石风险的新 “利器”

　　为探究传统胆结石风险标志物的不足，温州医科大学附属温州市人民医院研究人员开展了 “Cardiometabolic index as a predictor of gallstone risk: evidence from NHANES 2017–2020” 研究。结果发现 CMI 与胆结石风险正相关，女性更显著。这为胆结石早期筛查和预防提供新依据。

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　　在人体的 “健康版图” 中，胆结石是常见的 “麻烦制造者”。它是全球常见的慢性消化系统疾病，在美国，约 10 - 20% 的人口受其困扰，每年相关的直接和间接成本高达 62 亿美元。胆结石不仅会引发腹部不适、恶心、呕吐等症状，严重影响生活质量，还可能导致胆管炎、胰腺炎甚至胆囊癌等危及生命的并发症。而且，它与冠心病、糖尿病、自身免疫性疾病也存在关联，因此对其进行预测和预防意义重大。

传统的胆结石风险标志物，如体重指数（BMI）和腰围（WC），存在明显缺陷。BMI 无法区分瘦体重和内脏脂肪，WC 则忽视了血脂异常（如高甘油三酯血症或低高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）水平），这些都是导致胆汁胆固醇过饱和的关键因素，并且它们难以识别体重正常但代谢肥胖的胆结石高危人群。

为了突破这些困境，温州医科大学附属温州市人民医院的研究人员开展了一项重要研究。他们利用美国国家健康和营养检查调查（NHANES）2017 - 2020 年的数据，探究了 Cardiometabolic Index（CMI，一种综合了腰围身高比（WHtR）和甘油三酯与 HDL-C 比值（TG/HDL-C）的复合指标）与胆结石患病率之间的关系，并与 Triglyceride-glucose（TyG）指数进行比较。

研究人员首先对数据进行筛选，从最初的 15560 名参与者中，排除了因数据不完整、缺失相关信息以及极端异常值等因素的个体，最终确定了 2692 名参与者。在研究过程中，他们采用了多种关键技术方法：一是通过对参与者的代谢指标和身体测量数据计算 CMI 和 TyG 指数；二是依据医学状况问卷数据来定义胆结石；三是运用多种统计分析方法，如 Shapiro-Wilk 正态性检验、方差膨胀因子（VIF）和容忍度评估变量、多元 Logistic 回归分析等。

研究结果如下：

• 基线特征：在 2692 名参与者中，293 人（10.9%）有胆结石病史。与无胆结石组相比，有胆结石组女性更多、年龄更大、BMI≥25 的比例更高，CMI 值也更高，同时高血压和糖尿病的患病率也更高。
• CMI 与胆结石的关联：多变量 Logistic 回归分析显示，CMI 与胆结石风险显著相关。未调整模型中，CMI 每增加 1 个单位，胆结石发病几率增加 50%；完全调整潜在混杂因素后，该关联仍显著。将 CMI 作为分类变量分析发现，CMI 最高四分位数组的个体比最低四分位数组的胆结石风险更高。
• 阈值效应分析：通过平滑曲线拟合和广义相加模型（GAM）发现，CMI 与胆结石风险存在非线性关系和潜在饱和效应。CMI 阈值为 0.85，低于此阈值时，胆结石发病几率显著增加；高于此阈值时，关联不显著。
• 亚组分析：除性别亚组外，其他亚组（年龄、种族、BMI、糖尿病状态等）中 CMI 与胆结石风险的关联方向和程度基本一致，表明 CMI 作为预测标志物具有稳健性。在性别亚组中，女性的正相关性更显著。
• 预测价值：ROC 曲线显示，CMI 对胆结石的诊断准确性略高于 TyG 指数，CMI 的 AUC 值为 0.606，TyG 指数为 0.599。

研究结论和讨论部分指出，该研究首次揭示了 CMI 与胆结石之间的关联，为将 CMI 纳入无症状胆结石的早期筛查和预防策略提供了新的科学依据。CMI 能整合腹部肥胖和血脂异常这两个胆结石发病的关键驱动因素，比传统指标更全面地评估代谢健康。不过，由于研究是观察性的，存在报告偏倚和潜在混杂因素，且部分亚组样本量较小，限制了统计效能。未来需要纵向研究进一步证实这些发现，并探索结合 CMI、TyG 和其他生物标志物的先进预测工具，开发个性化风险分层模型，以指导对高危人群进行针对性的超声筛查，优化早期诊断和预防。该研究成果发表在《BMC Gastroenterology》，为胆结石研究领域提供了重要参考，有望推动相关临床实践的发展 。

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