非传统脂质参数与2型糖尿病合并冠心病的关系

目的:通过检测2型糖尿病(T2DM)与合并冠心病(CHD)病人的非传统脂质指标,寻找预测T2DM合并CHD风险更灵敏的脂质参数,为临床预测T2DM病人并发CHD提供更有力的参数指标。方法:收集2022年6月-12月于山西白求恩医院内分泌科及心血管内科住院的T2DM病人303例,根据冠状动脉造影结果分为两组,即单纯T2DM组(150例)和T2DM合并CHD组(153例)。记录两组一般临床资料及实验室指标等,同时根据传统血脂参数计算非传统脂质参数。采用Logistic回归分析及受试者工作特征(ROC)曲线评价非传统脂质参数与T2DM合并CHD的相关性。结果:与单纯T2DM组相比,T2DM合并CHD组病人传统血脂参数高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)水平较低(P<0.05)。然而,非传统脂质参数如总胆固醇(TC)/HDL-C、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)/HDL-C、血浆致动脉粥样硬化指数(AIP)在T2DM合并CHD组均高于单纯T2DM组(P<0.05)。单因素Logistic回归分析显示,HDL-C为T2DM合并CHD的保护因素(OR=0.191),而非传统脂质参数LDL-C/HDL-C(OR=1.376)、AIP(OR=2.215)、脂蛋白联合指数(LCI)(OR=1.009)为T2DM合并CHD的危险因素。进一步行多因素Logistic回归分析显示,HDL-C为T2DM合并CHD的独立保护因素(OR=0.077),而非传统脂质参数LCI为T2DM合并CHD的危险因素(OR=1.023)。ROC曲线显示,HDL-C、TC/HDL-C、LDL-C/HDL-C、AIP的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.386,0.601,0.578,0.572,其中非传统脂质指标预测能力强于传统脂质。同时,LCI联合单因素Logistic回归分析中差异有统计学意义的HDL-C、LDL-C/HDL-C、AIP进行检测时AUC则增大,说明传统HDL-C和非传统脂质参数联合检测进一步提高了T2DM合并CHD的诊断效能。结论:HDL-C、LDL-C/HDL-C、AIP与LCI为T2DM合并CHD的影响因素。LCI为T2DM并发CHD的危险因素。非传统脂质指标对T2DM病人发生CHD的预测能力强于传统血脂参数,同时通过传统脂质参数HDL-C和非传统脂质参数的联合检测进一步提高了T2DM合并CHD的诊断效能。

基于内蒙古地区的非传统脂质参数与脑卒中的关联性研究

目的非传统脂质参数已被证实与心血管疾病有关,而内蒙古地区作为脑卒中高发和特定的血脂特征地区,非传统脂质参数与脑卒中风险的关联性研究较少。本研究利用内蒙古地区"心血管病高危人群早期筛查与综合干预项目"探索内蒙古地区非传统脂质参数与脑卒中的关联。方法 2015―2017年,收集中国北部内蒙古地区35~75岁常住人群的人口学基本信息及各项血脂指标,最终纳入32 518人参与本项研究。将各脂质参数分为四分位,以第1四分位为参照,采用多因素Logistic回归分析模型探索非传统脂质参数与脑卒中的OR值及95%CI值。结果本研究含脑卒中患者1 949人,以脑卒中为因变量,调整相关因素后的Logistic回归分析模型结果表明,以各非传统脂质参数第1四分位为参照,第4四分位的TC/HDL-C、LDL-C/HDL-C、TG/HDL-C与脑卒中有关,其对应OR值分别为1.390(95%CI:1.206~1.601)、1.380(95%CI:1.201~1.585)及1.473(95%CI:1.276~1.699);且随着各脂质参数水平的升高,脑卒中风险增加(均有P<0.001)。在不同性别、年龄中除非高密度脂蛋白胆固醇(Non-high density lipoprotein-cholesterol, Non-HDL-C)外,TC/HDL-C、LDL-C/HDL-C及TG/HDL-C与脑卒中风险相关。结论 TC/HDL-C、LDL-C/HDL-C及TG/HDL-C为脑卒中的危险因素,相比于传统脂质参数,非传统脂质参数与脑卒中的关联更强,其可作为脑卒中风险分层及一级预防的新指标。

non-HDL-C与缺血性心血管病10年发病风险相关性研究

目的评估非高密度脂蛋白胆固醇(non-high density lipoprotein cholesterol,non-HDL-C)与10年缺血性心血管病(ischemic cerebrovas-cular disease,ICVD)发病风险的相关性。方法从2017―2020年度国家心血管病高危人群队列研究中,筛选出安徽省年龄≥35岁人群100893例,记录其基本信息、血压、血脂等,并计算血清non-HDL-C值。利用中国人10年ICVD发病危险度的简易评估模型预测入选者10年内ICVD患病风险,采用多因素logistic回归分析模型和趋势分析方法探究non-HDL-C对ICVD发病风险的意义,同时绘制森林图。结果研究对象平均年龄(57.52±9.94)岁,其中男性40931人占40.57%,女性59962人占59.43%。男性高危发病风险人群占16.94%,高于女性(8.45%),且发病风险随non-HDL-C值、年龄的增加而上升,随教育和收入水平的提高而降低(P<0.001)。non-HDL-C为未来10年ICVD发病风险的独立危险因素(P<0.001)。结论相比传统指标,non-HDL-C对预测未来10年ICVD发病风险有一定意义,且由于其无须考虑禁食状态等独特优势,non-HDL-C在一定程度上优于LDL、TG等传统指标。