本研究由复旦大学附属华东医院内分泌科的Yu Jing、Ben Lin、Chen Yang Ge以及Bin Lu等人完成，其中Bin Lu为通讯作者。Yu Jing和Ben Lin为共同第一作者。该研究发表于Cardiology Research期刊2026年第17卷第5期，文章标题为“Association Between Cholesterol–HDL–Glucose Index and Stroke Risk in Middle-Aged and Elderly Adults Without Diabetes: Evidence From Two National Cohort Studies”。
本研究属于流行病学与心脑血管疾病风险预测领域。脑卒中（stroke）是全球范围内导致死亡和长期残疾的主要原因之一，造成了沉重的家庭和社会经济负担。尽管一级预防和治疗手段不断进步，但卒中的绝对发病人数仍在持续增加。因此，识别可干预的危险因素对于降低卒中发病率具有重要意义。胰岛素抵抗（insulin resistance, IR）已被证实是卒中的独立危险因素，但传统评估胰岛素抵抗的方法如高胰岛素-正葡萄糖钳夹试验（hyperinsulinemic-euglycemic clamp, HEC）和胰岛素抵抗稳态模型评估（homeostasis model assessment of insulin resistance, HOMA-IR）因操作复杂、成本高且具有侵入性，不适用于大规模临床和流行病学研究。近年来，甘油三酯-葡萄糖指数（triglyceride–glucose index, TyG index）等替代指标受到关注。胆固醇-高密度脂蛋白-葡萄糖指数（cholesterol–HDL–glucose index, CHG index）是一种新型代谢紊乱指标，最初由Mansoori等人提出用于诊断2型糖尿病，其在心血管疾病和肾功能下降等方面的预测价值也陆续被报道。然而，CHG指数与卒中风险之间的关系，尤其是在非糖尿病人群中的关联尚不明确。本研究旨在利用中国健康与养老追踪调查（China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS）和美国国家健康与营养调查（National Health and Nutrition Examination Survey, NHANES）两个大型队列数据，探讨中老年非糖尿病人群中CHG指数与卒中风险的关系。
研究纳入了CHARLS数据库2011至2020年间的8,376名45岁及以上、无糖尿病且有完整CHG指数及卒中相关数据的中国中老年参与者。CHG指数的计算公式为：CHG指数 = ln（总胆固醇（mg/dL）×空腹血糖（mg/dL）/2×高密度脂蛋白（mg/dL））。研究的主要结局为新发卒中事件，卒中诊断依据参与者自我报告的医生诊断。研究首先将参与者按CHG指数四分位数分为四组，比较各组基线特征。结果显示，CHG指数较高组参与者年龄更大，高血压、血脂异常、心脏病等慢性病患病率更高，腰围、体重指数、收缩压、舒张压、总胆固醇、甘油三酯、低密度脂蛋白胆固醇、糖化血红蛋白和空腹血糖水平更高，而高密度脂蛋白胆固醇水平更低。在长达9.0年的随访期间，共记录651例新发卒中，卒中发生率为7.77%。四分位数组中卒中发生率分别为5.36%、6.94%、8.73%和10.18%，呈现明显递增趋势。
研究采用Cox比例风险回归模型分析CHG指数与卒中风险的关系。在未经调整的模型1中，CHG指数每增加1个单位，卒中风险增加25.8%（HR 1.258，95% CI 1.065–1.486）；在调整年龄和性别的模型2中，风险比为1.264（95% CI 1.070–1.493）；在进一步调整婚姻状况、居住地、教育水平、吸烟状况、饮酒状况和高血压的模型3中，风险比为1.255（95% CI 1.038–1.518）。以CHG指数四分位数组进行分析时，模型3中第二至第四四分位数组的卒中风险比分别为1.378（95% CI 1.073–1.771）、1.447（95% CI 1.137–1.842）和1.463（95% CI 1.147–1.868），趋势性检验显著。限制性立方样条（restricted cubic spline, RCS）分析显示CHG指数与卒中风险之间存在显著线性关系，非线性检验P值均大于0.05。受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve, ROC curve）分析显示，CHG指数预测卒中发生的曲线下面积（area under the curve, AUC）为0.571（95% CI 0.548–0.594），与传统TyG指数的AUC（0.570，95% CI 0.547–0.592）相当，表明CHG指数对卒中具有中等程度的预测能力。
中介分析发现，糖化血红蛋白（glycated hemoglobin A1c, HbA1c）部分介导了CHG指数与卒中风险之间的关联，中介比例为13.33%。亚组分析按年龄（<60岁/≥60岁）、性别、居住地（农村/城市）、教育水平、吸烟、饮酒和高血压分层，结果显示CHG指数与卒中风险的关联在各亚组间基本一致，未发现显著交互作用。敏感性分析分别排除了有缺失数据的参与者、基线使用降脂药物的参与者、基线使用降压药物的参与者以及随访时间不足2年的参与者，结果均与主分析一致，证实了主要发现的稳健性。
为了进一步验证主队列结果的可靠性，研究还利用NHANES 2011–2018年数据进行了外部验证。NHANES队列共纳入5,057名45岁及以上非糖尿病参与者，加权平均年龄为61.57岁。加权逻辑回归分析显示，在未经调整的模型1中，CHG指数与卒中患病率呈显著正相关（OR 2.853，95% CI 1.851–4.398）；在调整年龄、性别、婚姻状况、教育、吸烟、饮酒和高血压的模型3中，CHG指数每增加1个单位，卒中风险增加1.610倍（OR 2.610，95% CI 1.729–3.937）。以四分位数组分析时，模型3中第二至第四四分位数组的卒中风险比值比分别为1.738（95% CI 1.179–2.562）、1.901（95% CI 1.234–2.931）和2.467（95% CI 1.685–3.613）。ROC曲线分析显示CHG指数在NHANES队列中预测卒中的AUC为0.561（95% CI 0.539–0.584），进一步支持了CHG指数对卒中的预测价值。
本研究的结论是：在中老年非糖尿病人群中，CHG指数水平升高与卒中风险增加显著相关，且二者之间存在线性剂量-反应关系。CHG指数有望作为一种新型且有前景的卒中预测指标。研究的科学价值在于首次在非糖尿病人群中系统评估了CHG指数与卒中风险的关系，拓展了CHG指数在心血管脑血管疾病领域的应用范围。其应用价值在于CHG指数计算简便，仅需总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇和空腹血糖三项常规生化指标，成本低廉且无创，适合在基层医疗和大规模人群筛查中推广使用，有助于卒中的早期识别和预防。
本研究的亮点包括：第一，利用两个具有全国代表性的大型队列CHARLS和NHANES进行相互验证，分别代表中国和美国人群，增强了研究结论的可靠性和外推性。第二，研究聚焦于非糖尿病人群，避免了糖尿病患者中多种危险因素对预测指标的“天花板效应”干扰，为在更广泛人群中识别卒中高危个体提供了新证据。第三，通过中介分析揭示了HbA1c在CHG指数与卒中关联中的部分中介作用，为理解CHG指数影响卒中发生的潜在机制提供了线索。第四，研究采用了多种统计方法，包括Cox回归、RCS、ROC曲线、中介分析、亚组分析和敏感性分析，全面验证了主要发现的稳健性。研究还指出，CHG指数与卒中风险之间的关联可能存在胰岛素抵抗、内皮功能障碍、氧化应激和慢性炎症等多种机制，其中HbA1c反映的血糖代谢紊乱发挥了部分中介作用。然而，研究也存在一定局限性，包括卒中结局基于自我报告可能导致回忆偏倚，卒中分型信息有限，部分亚组卒中事件数较少，以及研究人群主要为中国和美国人群，向其他种族人群推广时需谨慎。