Nat Commun：中国成人年龄、性别、种族特异性代谢综合征评分的建立与验证

代谢综合征(MetS)主要表现为一系列代谢功能障碍，包括糖耐量受损、血脂异常、高血压和中枢性肥胖。这些代谢功能障碍，也称为代谢障碍成分，被认为是心血管疾病(CVD)的相关危险因素。

MetS通常定义为存在五种常见代谢功能障碍中的三种或三种以上，即腰围(WC)升高、甘油三酯(TG)升高、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)降低、血压(BP)升高和空腹血糖(FBG)升高。然而，这种对MetS的二分类定义，虽然有助于确定某些未来可能患心血管疾病的人群，但不能反映MetS的严重程度。

先前的研究已经在西方国家开发了一个连续的MetS评分来确定MetS的严重程度。但在东方国家，由于不同的遗传、人口统计学、社会经济和生活方式特征，MetS的组成和进展可能有所不同，因此没有相匹配的评分方式。这在中国等人口众多的东方大国尤其重要，因为中国一直面临着越来越多CVD负担。因此，迫切需要在中国人口的基础上建立一个连续的MetS评分。

最近的一些流行病学研究表明性别、年龄和种族等因素会影响MetS成分与心血管疾病风险之间的关联程度。而中国约有十分之一的人口是少数民族。因此，考虑MetS定义中的人口统计学差异对于个性化心血管疾病预防策略至关重要。

为了证明MetS评分在指示未来心血管疾病风险方面的临床有效性，研究者在中国多民族队列研究(CMEC)的基础上开发了一个连续的、年龄、性别、种族特定的MetS评分，以评估中国MetS的严重程度。同时促进心血管疾病风险的早期识别，并在更广泛的范围内促进预防医学和可持续发展目标。

研究方法

在中国多民族队列研究(CMEC)的基础上开发了一个连续的、年龄、性别、种族特定的MetS评分，以评估中国MetS的严重程度。CMEC是中国最大的多民族前瞻性队列研究，其中约44%的参与者是少数民族。

为了确保MetS评分在所有人口亚群(尤其是少数民族)更广泛的临床应用中的稳健性，在中国云南、湖北和福建省的134,403名居民的三个独立建立的队列中进一步验证了它。

进行了验证性因素分析（CFA），以促进MetS评分的建立评估和该MetS严重程度评估工具在临床实践中的使用。该分析由以下步骤展开：

1. 模型设定

在开始验证性因素分析之前，根据一定的理论假设，定义观测变量（题项）与因素/潜变量之间的关系、因素/潜变量之间的关系以及误差项之间的关系。

2. 模型识别

在进行参数估计前，对所定义的模型进行识别（模型识别是指判断模型参数是否有唯一解）。

3. 模型估计（参数估计）

通过比较模型导出的总体协方差矩阵与样本协方差矩阵的接近程度来反映理论模型与数据的吻合程度，通过特殊的拟合函数使二者之间的差异最小化即可获得参数的估计值。

4. 模型评价

对模型与数据间是否拟合进行评价，可以通过拟合指数来评价一个模型与数据的拟合程度。

5. 模型修正

如果模型不能很好地拟合数据，就需要对模型进行修正和再次设定。在这种情况下，需要决定如何删除、增加和修改模型参数，通过模型修正增加模型的拟合程度。

表1：代谢综合征(MetS)成分的因子负荷和模型拟合评估

模型对比分析：

TG在五种MetS成分中具有最高的因子负荷(0.75)，其次是HDL-C(0.59)，WC(0.47)，MAP(0.30)和FBG(0.25)。

除了FBG (P = 0.115)外，八个亚组中MetS成分的因子负荷存在显著差异。

模型2在人口统计子组中具有不同的MetS成分的因子负载，优于模型1，从而产生较小的总体AIC和一些年龄-性别-种族特定的子模型，这些子模型得出的数据更精确。

在线工具：中国成人年龄、性别、种族特异性代谢综合征评分（MetS score）

对于计算给定个体的MetS分数，给出了适用于总体人群和年龄-性别-种族特定亚人群的方程。

表3：中国多民族队列(CMEC)随访调查中代谢综合征(MetS)评分与心血管疾病(CVD)相关危险因素和危险标志物的关系

随访调查分析：

在CMEC随访中，每一单位MetS分数的增加都与心血管疾病相关的因素等相联系,包括高脂血症、糖尿病和高血压，以及高水平的所有CVD相关风险标志，如：糖化血红蛋白、胆固醇、BMI和血清尿酸。这些关联在年龄、性别、种族特异性亚组中同样存在异质性。

其他一些模块包括，高脂血症和糖尿病风险的增加，以及随MetS每单位增加而增加的血清尿酸水平，在年轻人中普遍大于老年人。

图1 |中国多民族队列(CMEC)数据集中总体、年龄、性别、种族特异性代谢综合征(MetS)评分和传统定义的MetS的受试者工作特征(ROC)曲线

图3 |在CMEC数据集中，传统定义的代谢综合征(MetS)与二元代谢综合征评分在检测心血管疾病(CVD)相关危险因素和危险标志物方面的比较

二分法MetS评分与传统MetS评分的对比： 

总体和年龄-性别-种族特异性MetS得分转换为二元MetS变量后，表明除了老年汉族(男性和女性)具有高度可接受的准确性外，传统定义的MetS具有较高的准确性。 

与传统定义的MetS相比，二分法总体和年龄-性别-种族特异性MetS评分在预测CMEC基线中存在≥1个cvd相关危险因素和≥1个异常危险标志物方面具有更高的敏感性和AUC(均p值< 0.05)。

MetS评分主要基于传统的MetS成分，导致TG、HDL-C和WC权重较高。中国的一项前瞻性研究表明，HDL-C、TG和WC比BP和FBG更能预测MetS，这支持了本研究中发现的MetS成分的权重模式。此外，MAP和FBG表现出比其他成分更低的权重是因为与MetS无关的原发性高血压和糖尿病的发病率相对较高。既往研究也显示收缩压和FBG的负荷因子较低(<0.3)。它们仍然存在于方程中的原因是可以为MetS评分评估心血管疾病风险的能力提供附加效应。

年龄、性别、种族特异性MetS评分的差异也可以用不同人群的中心性肥胖和脂质测量来解释。与少数民族相比，汉族高水平的血脂标记物可能与MetS更密切相关，这可能是汉族TG和HDL更重的原因。

年轻人中TG的重量可能部分解释为代谢疾病复杂病理生理机制的衰老效应，血脂被认为是胰岛素抵抗的前兆，在年轻人中更接近MetS（权重更高）。

此外，男性较高的腰围重量表明，中心性肥胖可能是男性MetS更敏感的标志物。与其他国家不同，近年来中国的中心性肥胖在男性中越来越普遍。与汉族相比，少数民族较高的WC可能与他们的生活方式和周围的自然环境有关。

这项研究提供了一个连续的、可靠的、年龄、性别、种族特异性的MetS评分，以反映MetS的严重程度，并预测不同人口亚人群的心血管疾病风险。这种连续的MetS评分也将有利于监测MetS的发展，并改善中国和其他东方国家的总体人口健康状况。更广泛地说，这项研究将促进预防医学和可持续发展目标(SDGs)的实现。

在线工具：中国成人年龄、性别、种族特异性代谢综合征评分（MetS score）

中国成人年龄、性别、种族特异性代谢综合征评分（MetS score）-平均动脉压版

原文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-023-42423-y