计算性小而密与大致密低密度脂蛋白胆固醇及其比值在预测泰国人群冠心病风险中的队列研究：比值指标展现卓越预测价值

　　本研究通过泰国大型前瞻性队列（EGAT）发现，采用Sampson方程计算的CsdLDL-C（>1.08 mmol/L）与冠心病风险正相关（HR=1.57），而ClbLDL-C（>2.52 mmol/L）呈负相关（HR=0.72）。CsdLDL-C/ClbLDL-C比值预测效能最强（HR=2.02），联合传统风险模型可显著提升CAD风险分层能力，为血脂精准评估提供经济高效的解决方案。

　　

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研究背景亮点

心血管疾病（CVD）占全球死亡原因的32%，其中冠状动脉疾病（CAD）是致残致死的主要亚型。小而密低密度脂蛋白胆固醇（sdLDL-C）因其更强的动脉粥样硬化潜力被美国胆固醇教育计划（NCEP）列为新兴风险因子，但直接检测成本高昂限制了临床推广。Sampson方程通过常规血脂参数（总胆固醇、HDL-C、甘油三酯）即可推算CsdLDL-C与ClbLDL-C，本研究首次在东南亚人群中验证其临床价值。

方法亮点

纳入泰国发电管理局（EGAT）队列6448名基线无CAD的受试者，通过标准血脂面板计算CsdLDL-C与ClbLDL-C。采用Kaplan-Meier生存分析与Cox比例风险模型评估其与CAD事件的关联，平均随访10.24±1.01年。

结果亮点

? CsdLDL-C最佳截断值为1.08 mmol/L（41.85 mg/dL），高风险组CAD事件发生率显著提升（HR=1.57, 95%CI:1.22-2.02）

? ClbLDL-C最佳截断值为2.52 mmol/L（97.59 mg/dL），高水平反而具有保护效应（HR=0.72, 95%CI:0.56-0.92）

? CsdLDL-C/ClbLDL-C比值展现最强预测力（HR=2.02, 95%CI:1.58-2.60），超越所有单一血脂参数

? 联合传统 pooled cohort equation 风险模型后，比值指标仍保持独立预测价值（P<0.004）

结论亮点

CsdLDL-C与ClbLDL-C呈现相反的CAD风险关联方向，二者比值可作为高效、经济的CAD风险预警指标。推荐将血脂亚组分比值纳入心血管风险评估体系，助力早期识别高风险人群。

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样本人群

EGAT研究是泰国规模最大的成人心血管前瞻性队列，包含EGAT1（1985年）、EGAT2（1988年）和EGAT3（2009年）三个子队列。本研究选取2007-2009年间基线无CAD、血脂数据完整的参与者，最终纳入6448名25-76岁泰国成年人。

参与者基线特征

随访期间共发生262例（4.1%）CAD事件。除BMI外，所有临床指标在CAD组与非CAD组间均存在显著差异（P<0.05）。CAD组呈现典型的致动脉粥样硬化血脂特征：更高水平的甘油三酯、更低水平的HDL-C以及更优的CsdLDL-C/ClbLDL-C比值。

讨论

本研究首次在东南亚人群中验证Sampson方程的应用价值。CsdLDL-C/ClbLDL-C比值的卓越表现可能源于其同时反映致动脉粥样硬化与保护性脂蛋白的平衡状态。与需要额外检测apoB或直接LDL-C的估算方法相比，本方案仅需常规血脂四项，更适用于临床推广。

结论

基于常规血脂面板计算的CsdLDL-C/ClbLDL-C比值是CAD风险的强预测指标，其成本效益优势有望推动血脂亚组分检测在基层医疗机构的普及。