估计葡萄糖处置率与冠状动脉狭窄严重程度关系的横断面研究.pdf

第 45卷 第1期2024 年 1月Vol.45 No.1January 2024中山大学学报（医学科学版）JOURNAL OF SUN YATSEN UNIVERSITY（MEDICAL SCIENCES）估计葡萄糖处置率与冠状动脉狭窄严重程度关系的横断面研究吴育彬1，陈志腾2，吴茂雄2，刘文浩2，陈倩2，周仕熠1，陈样新2，夏敏1（1.中山大学公共卫生学院，广东 广州510080；2.中山大学孙逸仙纪念医院心内科，广东 广州510120）摘要：【目的】探讨估计葡萄糖处置率（eGDR）与冠心病（CAD）严重程度的关联。【方法】采用以医院为基础的横断面研究设计，纳入因疑似冠心病而接受冠状动脉造影检查的患者共1 258人（平均年龄：62（5368）岁；男性占53.9%）。按照eGDR公式计算胰岛素抵抗水平（IR）：eGDR=21.158-0.09腰围（WC，cm）-3.407高血压（hypertension，是/否）-0.551糖化血红蛋白（HbA1c，%）。根据eGDR三分位数对研究对象进行分组。冠心病的严重程度由狭窄血管的数量决定：无明显CAD组（所有冠脉狭窄均50%，n=704），单支血管CAD组（只有一条受累的主要冠脉狭窄50%，n=205），多支血管CAD组（两条或两条以上受累的主要冠脉存在狭窄50%，n=349）；以无明显CAD作参照，采用多因素logistic回归模型分析eGDR与CAD严重程度之间的关联。采用限制性立方样条分析eGDR和CAD在整个eGDR范围内的线性关联。采用亚组分析评估不同糖尿病状态下eGDR和CAD严重程度之间的关联。受试者工作特征（ROC）曲线分析eGDR对提高CAD筛查模型的价值。【结果】eGDR降低与CAD严重程度的风险增加显著相关。（OR：2.79；95%CI：1.724.55；P0.001）。多因素logistic回归模型中，eGDR最低分位（T1）的个体患多支血管CAD的风险是eGDR最高分位（T3）的2.79倍。（OR：2.79；95%CI：1.724.55；P0.001）。限制性立方样条分析显示，eGDR与CAD以及多支血管CAD之间存在负线性关联（P-linearity0.05）。在非糖尿病患者中，与参照组（T3）相比，T1组患CAD和多支血管CAD的风险显著增加，OR分别为1.42（95%CI：1.002.01；P0.05）和1.86（95%CI：1.212.86；P0.05）。ROC曲线分析，eGDR加入到CAD传统筛查模型中时，AUC、IDI、NRI的结果显示，模型对CAD和多支血管CAD的筛查有显著改善。【结论】eGDR与CAD及CAD严重程度呈负相关。eGDR作为一种无创且易于获取的非胰岛素测量指标，具有筛查大规模人群中CAD严重程度的潜在价值。关键词：冠心病；葡萄糖处置率；冠心病严重程度；多支血管病变冠心病；冠状动脉狭窄；横断面研究中图分类号：R181.2 文献标志码：A 文章编号：1672-3554（2024）01-0136-10DOI：10.13471/ki.j.sun.yat-sen.univ（med.sci）.20240004.010Association of Estimated Glucose Disposal Rate With the Stenosis Severity of Coronary Artery Disease：A Cross-sectional StudyWU Yubin1，CHEN Zhiteng2，WU Maoxiong2，LIU Wenhao2，CHEN Qian2，ZHOU Shiyi1，CHEN Yan-xin2，XIA Min1（1.School of Public Health，Sun Yat-sen University，Guangzhou 510080，China；2.Department of Cardiology，Sun Yat-sen Memorial Hospital，Guangzhou 510120，China）Correspondence to：XIA Min；E-mail：Abstract：【Objective】To investigate the association between estimated glucose disposal rate（eGDR）and the severity of coronary heart disease.【Methods】We conducted a hospital-based cross-sectional study that included 1258 patients（mean age：62（53-68）years）who underwent coronary angiography for suspected coronary artery disease（53.9%were 临床研究 收稿日期：2023-11-03 录用日期：2023-12-21基金项目：广州市科技计划项目（202206080014）作者简介：吴育彬，第一作者，研究方向：营养与慢性病防治，E-mail：；夏敏，通信作者，教授，博士生导师，E-mail：第1期吴育彬，等.估计葡萄糖处置率与冠状动脉狭窄严重程度关系的横断面研究male）.Insulin resistance level（IR）was calculated according to eGDR formula：eGDR=21.158-（0.09 WC）-（3.407 hypertension）-（0.551 HbA1c）hypertension（yes=1/no=0），HbA1c=HbA1c（%）.Subjects were grouped according to the eGDR quantile.CAD severity was determined by the number of narrowed vessels：no-obstructive CAD group（all coronary stenosis were50%，n=704），Single-vessel CAD group（only one involved major coronary artery stenosis50%，n=205），Multi-vessel CAD group（two or more involved major coronary arteries stenosis50%，n=349）；Multivariate logistic regression model was used to analyze the association between eGDR and CAD severity.The linear relationship between eGDR and CAD in the whole range of eGDR was analyzed using restricted cubic spline.Subgroup analyses were used to assess the association between eGDR and CAD severity in different diabetic states.Receiver operating characteristic（ROC）curve analysis were used to evaluate the value of eGDR in improving CAD recognition.【Results】A decrease in the eGDR index was significantly associated with an increased risk of CAD severity（OR：2.79；95%CI：1.724.55；P0.001）.In multivariate logistic regression models，individuals with the lowest quantile of eGDR（T1）were 2.79 times more likely to develop multi-vessel CAD than those with the highest quantile of eGDR（T3）（OR：2.79；95%CI：1.724.55；P0.05）.In non-diabetic patients，compared with the reference group（T3），the T1 group had a significantly increased risk of CAD（OR：1.42；95%CI：1.002.01；P0.05）and multi-vessel CAD（OR：1.86；95%CI：1.212.86；P0.05）.No statistical association was found between eGDR and CAD in diabetic patients.In ROC curve analysis，when eGDR was added to traditional model for CAD，significant improvements were observed in the models recognition of CAD and multi-vessel CAD.【Conclusion】Our study shows eGDR levels are inversely associated with CAD and CAD severity.eGDR，as a non-insulin measure to assess IR，could be a valuable indicator of CAD severity for population.Key words：coronary artery disease；estimated glucose disposal rate；stenosis severity of CAD；multi-vessel coronary artery disease；coronary artery stenosis；cross-sectional studyJ SUN Yatsen Univ（Med Sci），2024，45（1）：136-145冠心病（coronary artery disease，CAD）是指冠状动脉发生粥样硬化引起管腔狭窄或闭塞，导致心肌缺血、缺氧或坏死的心血管疾病（cardiovascular disease，CVD）。CAD的发病率和死亡率居高不下，是世界范围内人群的首要死因1-2。胰岛素抵抗（insulin resistance，IR）已被证实是CAD的主要危险因素之一，高 IR 水平与 CAD 的严重程度密切相关3-4。测量胰岛素是国际公认的评估 IR的金标准，然而，测量胰岛素具有侵入性且成本高，因此不适合临床大规模使用。因此，一些基于非胰岛素检测的IR替代指标被开发出来，用于量化人体外周胰岛素敏感性。甘油三酯-葡萄糖指数（TyG）是目前最常用的非胰岛素测量指数，已被证实可作为IR的替代标志物3。但TyG指数容易受到高脂血症和糖尿病的影响，在甘油三酯或空腹血糖水平很高的患者中，TyG指数与CVD之间的关联会产生较大的偏倚4-5。因此，有研究团队建立了估计葡萄糖处置率（estimated glucose disposal rate，eGDR），eGDR是一种新的非胰岛素测量的IR替代指标，基于腰围（WC）、高血压和糖化血红蛋白（HbA1c）综合计算得出6。eGDR的组成参数不仅是CAD的危险因素且易于从临床中获得，还具有较好的稳定性。高血压和腰围能反映个体长期的身体状态，HbA1c能反映个体长期（23个月）的血糖水平，不受一次血糖波动的影响，受饮食、运动、药物、情绪波动的影响也较小。因此，eGDR能综合反映个体长期的IR水平7-8。有研究表明，eGDR在评估IR程度方面比稳态模型评估的IR水平（HOMA-IR）表现出更高的准确性9-10。eGDR还可以提高人群中 CAD的识别率11-12。因此 eGDR是测量大规模群体IR水平的绝佳工具。病变血管的数量可以反映CAD严重程度，CAD严重程度是影响CAD患者预后不良风险的关键因素13-14。与单支血管病变CAD患者相比，多支血管病变CAD患者发生重大心血管不良事件的风险更大15。因此，运用eGDR对CAD严重程度进行评估并分级，对CAD病人进行早期识别和危险分层，可预防CAD的发生和改善CAD患者的预后。然而，目前尚无关于eGDR指137第45卷中山大学学报（医学科学版）数与CAD严重程度关联的研究。因此，本研究旨在探讨中国成年人群中eGDR指数与CAD严重程度之间的关联。1 材料与方法1.1研究对象本研究是一项基于医院的横断面调查，研究对象为2017年11月至2021年6月在中山大学孙逸仙纪念医院心内科接受冠状动脉造影的住院患者。纳入标准包括：基线调查年龄为3080岁；完成了冠状动脉造影且造影信息完整。在2 882名符合纳入标准的调查对象中，进一步排除：既往或新诊断的严重肝肾功能衰竭、恶性肿瘤、传染性疾病等疾病患者；缺失腰围、高血压、HbA1c数据的患者。最终，1 258名研究对象被纳入最终分析。招募过程见图 1。所有的研究对象均签署知情同意书，调查获得中山大学公共卫生学院医学伦理委员会批准（中大公卫医伦 2018 第021号）。1.2研究方法1.2.1问卷调查采用自行设计的调查问卷，通过面对面方式收集研究对象的人口学特征（性别、年龄、文化、职业等）、个人及家庭健康状况（疾病史、药物史、家族史）和生活方式（吸烟、饮酒、体力活动等）。1.2.2体格检查包括身高、体质量、腰围和血压等。调查对象脱帽、赤足、脱去外衣、取出口袋所有重物，采用身高测量仪和体质量秤测量身高和体质量，分别精确到0.1 cm和0.1 kg。腰围测量采用标准非弹性皮尺，在患者自然呼气末，肚脐上方1 cm，轻贴皮肤水平环绕一周测量，精确到0.1 cm。采用OMRON J710上臂式电子血压计测量血压，要求调查对象休息5 min后取坐位，测量2次，间隔2 min，2 次收缩压（SBP）或舒张压（DBP）差异超过 10 mmHg，则进行第3次测量。取最接近的两次测量值的平均值作为最终结果。体质量指数（body mass index，BMI）为体质量（kg）除以身高（m）的平方。1.2.3实验室检测次日清晨采集研究对象空腹8 h后的静脉血。使用全自动生化分析仪测定血清甘油三酯（triglyceride，TG）、空腹血糖（fasting plasma glucose，FPG）、总胆固醇（total cholesterol，TC）、高密度脂蛋白胆固醇（high-density lipoprotein cholesterol，HDL-c）、低密度脂蛋白胆固醇（low density lipoprotein cholesterol，LDL-c）、血尿酸（uric acid，UA）等血液指标。采用高效液相色谱法测定糖化血红蛋白（HbA1c）水平。估算肾小球滤过率（eGFR）使用慢性肾脏病流行病学协作方程16计算。eGDR【mg/（kgmin）】的计算算式为：eGDR=21.158-【0.09腰围（waist circumference，cm）】-【3.407高血压（hypertension，是/否）】-【0.551糖化血红蛋白（HbA1c，%）】。eGDR越低，表示机体对于葡萄糖的处理能力越低，机体的胰岛素抵抗水平越高。图1研究对象招募流程图Fig.1Flowchart for the patient recruitment138第1期吴育彬，等.估计葡萄糖处置率与冠状动脉狭窄严重程度关系的横断面研究1.3冠心病诊断标准美国心脏病学会和美国心脏协会联合发布的CAD诊断标准17：根据冠脉造影结果，当至少一条主要冠状动脉（左前降支、左旋支和右冠状动脉）管腔狭窄50%定义为 CAD。CAD 的严重程度由狭窄程度50%的病变血管数量决定。只有一条主要冠状动脉狭窄50%的患者被定义为单血管冠心病，两条或以上的冠状动脉狭窄50%则定义为是多血管冠心病。糖尿病定义为FPG7.0 mmol/L或HbA1c6.5%，既往诊断为糖尿病患者或接受降糖药物治疗。血脂异常定义为TG1.7mmol/L或接受降血脂治疗；男性HDL-c1.0 mmol/L，女性HDL-c1.0 mmol/L或接受调血脂药物治疗。高血压定义为收缩压135 mmHg或舒张压85 mmHg或接受降压药治疗。1.4统计学分析采用R 4.0.3软件进行数据分析。符合正态分布的计量资料用均数标准差（x s）表示，组间比较若方差齐，采用单因素方差分析，若方差不齐则采用Kruskal-Wallis检验；非正态分布的计量资料用中位数和四分位数间距 M（P25P75）表示，组间比较采用 Kruskal-Wallis 检验；计数资料用频数（%）表示，组间比较用2检验。根据eGDR的三分位数将研究对象分为 T1T3 组，采用 Cochran-Armitage趋势性检验分析组间CAD患病率的趋势性。采用Pearson相关、点双列相关和Spearman秩分析评估eGDR与CAD严重程度的相关性。采用限制性立方样条分析评估 eGDR 和 CAD 的线性关联。采用多因素logistic回归模型进行eGDR与CAD的关联性分析，结果以OR和95%置信区间（95%CI）表示。模型1：未调整混杂因素；模型2：调整性别、年龄；模型3：在模型 2 的基础上进一步调整吸烟、饮酒、BMI、TG、LDL-c、HDL-c、eGFR、FPG、降血压药物、降血糖药物。采用模型3进一步开展亚组分析，探索不同糖尿病患病情况的研究对象eGDR与CAD严重程度之间的关联。计算E值用于评估未测量混杂因素（饮食和体力活动）对结果的潜在影响。此外，采用受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic，ROC），获得区分 CAD患者的曲线下面积（area under the curve，AUC）评估eGDR在区分不同CAD严重程度方面的筛查能力。采用净重新分类指数（Net Reclassification Improvement，NRI）和整体鉴别指数（Integrated Discrimination Improvement，IDI）评估加入eGDR的新区分模型比旧模型对于提高CAD筛查能力的价值。双侧检验，检验水准为=0.05。2 结 果2.1研究对象的基本特征本研究共纳入1 258名研究对象，中位数年龄为 62（5368）岁，其中男性 678 名（占 53.9%）。根据eGDR的三分位水平将研究对象分为三组（T1：1.046.59；T2：7.009.72；T3：9.7312.80），中位eGDR值为7.8（6.210.2）mg/（kgmin）。随着eGDR三分位数的减小，男性患者、吸烟者、抗血小板、降血压药物使用、糖尿病、高血压、血脂异常、CAD患者的占比增大，BMI、SBP、FBG、TG水平升高，而年龄、eGFR和HDL-c水平降低（P-trend0.05；表1）。T1T3组 CAD 的患病率分别为：58.7%（246/419），45.6%（191/419），27.9%（117/420）。eGDR 水平的越低，CAD、多支血管 CAD 的患者比例越高（P-trend0.001；表1）。表1以eGDR三分位分组的研究对象的基本特征Table 1Clinical and biological characteristics according to eGDR index tertile （x s），M（P25 P75），n（%）Male/%Age/yearsSmoking/%Drinking/%Drug therapyAntidiabetic/%Antiplatelet/%259（61.8）65（5771）176（42.0）176（42.0）123（29.4）114（27.2）223（53.2）63（5468）147（35.1）147（35.1）57（13.6）82（19.6）196（46.7）57（4865）126（30.0）126（30.0）19（4.5）60（14.3）0.0010.0010.0010.6420.0010.001VariablesT1（1.046.59）（n=419）T2（7.009.72）（n=419）T3（9.7312.80）（n=420）P139第45卷中山大学学报（医学科学版）ACEI/ARB（%）Betablocker/%Chronic diseaseDyslipidemia/%Hypertension/%Diabetes/%CAD/%CAD severityNo-obstructive CAD/%Single-vessel CAD/%Multi-vessel CAD/%Clinical characteristicsBMI/（kg/m2）SBP/mmHgDBP/mmHgFPG/（mmol/L）HbA1c/%WC/cmTG/（mg/dL）TC/（mg/dL）HDL-c/（mg/dL）LDL-c/（mg/dL）eGFR/mL/（min1.73 m2）eGDR/mg/（kgmin）153（36.5）110（26.3）99（23.6）415（99.1）169（40.3）246（58.7）173（41.2）68（16.2）178（42.4）26.4 3.5134（121151）79（7286）5.3（4.76.3）6.2（5.87.0）95（91100）1.56（1.122.09）4.45（3.765.26）1.01（0.891.17）2.8（2.33.3）71.0（60.579.7）5.8（5.16.2）71（17.0）92（22.0）74（17.7）241（57.5）76（18.1）191（45.6）228（54.4）79（18.8）112（26.7）23.9 3.4130（117147）79（7286）4.9（4.55.5）5.7（5.46.2）86.5（8195）1.33（0.941.92）4.53（3.865.3）1.12（0.941.30）2.8（2.33.3）74.0（64.683.8）7.8（7.29.0）17（4.1）33（7.9）74（17.6）0（0.0）24（5.7）117（27.9）303（72.1）58（13.8）59（14.0）22.6 3.4118（109130）75（6882）4.6（4.35.0）5.5（5.35.8）83（7787）1.13（0.841.58）4.74（4.015.49）1.13（1.001.35）2.9（2.43.5）77.5（68.586.8）10.6（10.211.2）0.0010.0010.0420.0010.0010.0010.0010.2050.0010.0010.0010.0010.0010.0010.0010.0010.0020.0010.0070.0010.001续表VariablesT1（1.046.59）（n=419）T2（7.009.72）（n=419）T3（9.7312.80）（n=420）PComparisons were performed using ANOVA or Kruskal-Wallis tests and Chi-square tests；N refers to the total number of each group.ACEI：angiotensin-converting enzyme inhibitor；ARB：Angiotensin Receptor Blocker；WC：waist circumference；CAD：coronary artery disease；BMI：body mass index；SBP：systolic blood pressure；DBP：diastolic blood pressure；FPG：fasting plasma glucose；HbA1c：glycated hemoglobin A1c；TG：triglycerides；TC：total cholesterol；HDL-c：high-density lipoprotein cholesterol；LDL-c：low-density lipoprotein cholesterol；eGFR：estimated glomerular filtration rate；eGDR：estimated glucose disposal rate.2.2eGDR与心血管疾病危险因素及CAD严重程度的相关性分析采用 Pearson、点双列和 Spearman 秩相关分析结果显示，男性、年龄、BMI、FPG、血压、TG、LDL-c、吸烟、高血压、糖尿病、血脂异常、CAD严重程度与eGDR均呈负相关（P 0.05），与eGFR、HDL-c呈正相关（P 0.01）。其中，eGDR与高血压的关联性最强（r=-0.866；P 0.01），与 BMI 的关联性较强（r=-0.434；P 0.01）与血脂异常的关联性最弱（r=-0.074；P 0.01；表2），2.3eGDR与冠心病严重程度之间的关联多因素logistic回归模型分析结果显示，调整混杂因素前后，eGDR指数均与CAD严重程度之间存在负关联（P0.001；表3）。eGDR指数作为连续变量分析时，以无明显 CAD 作为参照，结果显示，eGDR 与单支血管 CAD（OR：0.87；95%CI：0.800.96；P=0.003；模型 3）、多支血管 CAD（OR：0.82；95%CI：0.75-0.90；P0.001；模型3）的患病风险独立相关。当 eGDR 指数作为分类变量分析时，以 T3 组140第1期吴育彬，等.估计葡萄糖处置率与冠状动脉狭窄严重程度关系的横断面研究（最低级别IR水平）为参照，T1组患者发生多血管CAD 的风险是 T3 组的 2.79 倍（OR：2.79，95%CI 1.724.55，P0.001；模型 3）。然而，eGDR 和单血管CAD之间没有明显的关联。多变量调整的限制性立方样条分析显示，eGDR与CAD和多血管CAD之间存在负线性关联（P-linearity0.05；图2）。2.4不同糖尿病状态下eGDR与冠心病严重程度之间的关联IR与糖尿病密切相关，为了探讨糖尿病状态对 eGDR 与 CAD 及严重程度关联的影响，根据是否患糖尿病进行分层分析，结果显示，eGDR 指数与冠心病严重程度之间存在相关性（图3）。在非糖尿病患者中，eGDR与CAD、单血管CAD和多血管CAD的风险增加呈负相关（P0.05）。T1组（最高级别 IR 水平）发生 CAD、多支血管 CAD 风险分别是 T3组（最低级别 IR 水平）的 1.42倍和 1.86倍（P0.05）。进一步探讨服用降糖药和降压药对糖尿病患者eGDR与冠心病严重程度关联的影响，在糖尿病患者中根据是否服用降糖尿病、降压药进行分层分析。结果显示，糖尿病患者中接受降压药物治疗的患者eGDR 与 CAD 和多支血管 CAD 患者风险增加呈负相关（P0.05；表 4）。eGDR 与糖尿病分层、药物分层均无交互作用，分层分析的结果可靠（P-interaction0.05）。The OR were adjusted for sex，age，BMI，smoking，drinking，TG，HDL-c，LDL-c，FPG，eGFR.图2eGDR与CAD严重程度关联的限制性立方样条分析Fig.2Restricted cubic splines for the odds ratio of eGDR associated with CAD severity表2eGDR与心血管危险因素及CAD严重程度的相关性分析Table 2Correlation analysis of eGDR with CVD risk factors and CAD severity VariablesSex（male）AgeBMISBPDBPFPGTGHDL-cLDL-ceGFRSmoking（Yes）Drinking（Yes）Hypertension（Yes）Dyslipidemia（Yes）Diabetes（Yes）CAD severityr-0.121-0.321-0.434-0.329-0.188-0.368-0.1630.195-0.0650.219-0.102-0.016-0.866-0.074-0.393-0.287P0.0#0.01*0.01*0.01*0.01*0.01*0.01*0.01*0.021*0.01*0.01*0.574*0.01*0.01*0.01*0.01*Pearson correlation analysis；#Point-biserial correlation analysis；*Spearman rank correlation analysis；BMI：body mass index；SBP：systolic blood pressure；DBP：diastolic blood pressure；FPG：fasting plasma glucose；HbA1c：glycated hemoglobin A1c；TG：triglycerides；TC：total cholesterol；HDL-c：high-density lipoprotein cholesterol；LDL-c：low-density lipoprotein cholesterol；eGFR：estimated glomerular filtration rate；CAD severity：indicated by no-obstructive CAD，single-vessel CAD and multi-vessel CAD.141第45卷中山大学学报（医学科学版）2.5eGDR对冠心病严重程度的筛查能力通过 ROC 曲线分析，获得区分 CAD 患者的AUC，NRI和IDI，结果显示，当eGDR加入到传统模型中（包含变量见表5表注）时，能显著改善eGDR对 CAD 的 筛 查 能 力（AUC：0.746 vs.0.779，P=0.028）。筛查多支血管CAD的AUC由原来的0.769提升至 0.781（P-comparison 0.001；表 5）。此外，NRI和 IDI均大于 0，显示为正改善，加入 eGDR的新模型比传统模型的筛查CAD、多血管CAD的能力要好。但未发现eGDR在筛查单支血管CAD时对模型有显著改善。3 讨 论本研究发现eGDR与CAD严重程度之间呈负关联，揭示了不同糖尿病状态、使用药物都会影响eGDR与CAD严重程度之间的关联。将eGDR纳入传统筛查模型能显著提高对CAD，特别是对多血管CAD的筛查能力。eGDR是新提出的基于非胰岛素的IR替代指DM(+):diabetic group;DM(-):non-diabetic group.图3根据糖尿病状态对eGDR与冠心病严重程度的关联进行亚组分析的森林图Fig.3Subgroup analysis for associations between eGDR and CAD severity according to diabetes status表3多因素Logistic回归分析中eGDR与CAD严重程度关联的OR值Table 3OR of eGDR associated with CAD severity in multivariate Logistic regression analysis GroupsCADSingle-vessel CADMulti-vessel CADModels123123123T3（n=420）Ref.Ref.Ref.Ref.Ref.Ref.Ref.Ref.Ref.OR（95%CI）*T2（n=419）2.17（1.63，2.89）1.71（1.27，2.32）1.53（1.10，2.14）2.05（1.38，3.05）1.44（0.97，2.14）1.37（0.83，1.91）2.52（1.76，3.61）2.02（1.38，2.95）1.86（1.21，2.87）T1（n=419）3.68（2.76，4.91）2.46（1.81，3.34）1.72（1.15，2.55）1.81（1.24，2.65）1.39（0.91，2.11）0.99（0.59，1.66）5.28（3.73，7.49）3.56（2.46，5.15）2.79（1.72，4.55）P-trend0.0010.0010.0080.0010.0010.9670.0010.0010.001eGDR index0.79（0.75，0.83）0.85（0.80，0.90）0.91（0.85，0.99）0.87（0.80，0.93）0.88（0.82，0.94）0.87（0.80，0.96）0.75（0.70，0.79）0.80（0.75，0.86）0.82（0.75，0.90）P0.0010.0010.0200.0010.0010.0030.0010.0010.001*compared with control，P0.01；Model 1：unadjusted；Model 2：adjusted for age and sex；Model 3：adjusted for sex，age，BMI，smoking，drinking，TG，HDL-c，LDL-c，eGFR，FPG，Antidiabetic，Betablocker，Antiplatelet，and ACEI/ARB drug thearpy.142第1期吴育彬，等.估计葡萄糖处置率与冠状动脉狭窄严重程度关系的横断面研究标，已在多项研究中用于评估糖尿病患者的临床慢性并发症18-19。研究表明，eGDR可作为动脉粥样硬化的标志物20。瑞典的一项回顾性研究表明，eGDR 指数最低组患脑卒中和心肌梗死的风险更高7。同样，来自中国农村人群队列的研究结果表明，在中国普通人群中，eGDR低的个体患心血管疾病、中风和其他主要心血管不良事件的风险较高11-12。另有研究表明，与单支冠心病相比，多支冠心病预后不良的风险更大，即使在经皮冠状动脉介入治疗后的情况下21。多支CAD增加了经皮冠状动脉介入治疗的难度，反映了冠心病的严重程度，在临床实践中一直受到关注。一项队列研究表明，糖尿病与多血管冠心病和严重冠心病的风险增加独立相关13。与这些研究相一致，本研究发现，与单血管CAD相比，多血管CAD患者中男性、老年人、糖尿病、高血压、吸烟的占比更高，较低的eGDR指数与CAD严重程度之间存在显著关联。本研究中，与一般人群相比，临床和生化指标异常的患者比例更高22。这可能是由于住院患者具有更多的CAD危险因素，包括高血压、糖尿病、血脂异常和肥胖。为了评估eGDR与CAD关联结果的稳健性，考虑潜在未调整的混杂因素，如饮食习惯和体力活动，我们计算了患者单血管CAD和多血管 CAD 的 E 值23。计算得到的 E 值分别为1.80和5.02。根据既往研究报道，公认的CVD危险因素如血脂异常、吸烟等的OR值均小于2.7124-25。因此，饮食习惯或体力活动的影响不太可能推翻eGDR与多血管CAD之间关联的结论。表4糖尿病患者不同药物组中eGDR与CAD严重程度关联的OR值Table 4OR of eGDR associated with CAD severity in dia