胰岛素抵抗新型评价指标对2型糖尿病患者下肢动脉病变的风险预测

doi:10.3969/j.issn.1006-5725.2025.21.011

摘要/Abstract

摘要：

目的探讨胰岛素抵抗（insulin resistance，IR）新型评价指标与2型糖尿病（type 2 diabetes mellitus，T2DM）患者下肢动脉病变（lower extremity arterial disease，LEAD）的预测效能。方法选取2022年1月至2025年4月于菏泽市牡丹人民医院内分泌代谢科住院治疗的T2DM患者1 164例，根据是否患有LEAD分为非LEAD组（n = 694）和LEAD组（n = 470），收集两组一般资料、生化指标，计算三酰甘油葡萄糖指数（TyG）、三酰甘油葡萄糖-体质量指数（TyG-BMI）、估计葡萄糖处置率（eGDR）、三酰甘油/高密度脂蛋白胆固醇指数（TG/HDL-C）、胰岛素抵抗代谢评分指数（METS-IR）。logistic回归分析T2DM患者发生LEAD的影响因素，以及不同四分位数分组的IR新型评价指标与LEAD发病风险的相关性。受试者工作特征曲线（ROC）分析IR新型评价指标对T2DM患者发生LEAD的预测价值。结果 LEAD组TyG、TyG-BMI、TG/HDL、METS-IR显著高于非LEAD组，eGDR低于非LEAD组（P < 0.05）。logistic回归分析显示，TyG、TyG-BMI、METS-IR是T2DM患者发生LEAD的危险因素，eGDR是其保护因素。调整混杂因素后，与Q1组相比，TyG（OR = 3.647，95%CI：1.082 ~ 7.972，P < 0.001）、TyG-BMI（OR = 3.027，95%CI： 1.275 ~ 9.753，P < 0.001）、METS-IR（OR = 4.032，95%CI：1.242 ~ 12.385，P < 0.001）的Q4组发生LEAD的风险显著增加。Q4组eGDR的LEAD发病风险显著下降（OR = 0.225，95%CI： 0.118 ~ 0.429，P < 0.001）。ROC曲线分析显示，METS-IR、TyG、TyG-BMI、eGDR对LEAD均具有预测价值，曲线下面积分别为0.823、0.758、0.773、0.737。亚组分析显示，在年龄≥ 60岁、病程≥ 5年、HbA_1C ≥ 7.0%、有吸烟史、高血压亚组中，METS-IR与LEAD的相关性更显著。结论 TyG、TyG-BMI、METS-IR水平升高、eGDR水平下降与T2DM患者LEAD发病风险增加存在相关性，METS-IR对T2DM患者发生LEAD具有较高预测效能，有望作为其筛查及风险评估工具。

关键词: 2型糖尿病, 胰岛素抵抗, 下肢动脉病变, 胰岛素抵抗代谢评分指数, 疾病风险

Abstract:

Objective To investigate the association between novel evaluation indicators of IR and LEAD in patients with T2DM. Methods A total of 1，164 T2DM patients hospitalized in the Department of Endocrinology and Metabolism of Heze Mudan People's Hospital from January 2022 to April 2025 were enrolled. They were divided into the non-LEAD group （694 cases） and the LEAD group （470 cases） according to the presence of LEAD. General data and biochemical indicators were collected， and the triglyceride-glucose index （TyG）， triglyceride-glucose-body mass index （TyG-BMI）， estimated glucose disposal rate （eGDR）， triglyceride-to-high-density lipoprotein cholesterol ratio （TG/HDL-C）， and Metabolic Syndrome Insulin Resistance index （METS-IR） were calculated. Logistic regression analysis was performed to analyze the influencing factors for the development of LEAD in T2DM patients， as well as the correlation between novel IR assessment indices grouped by different quartiles and the risk of LEAD onset. Receiver operating characteristic （ROC） curve analysis was performed to evaluate the predictive value of these indicators for LEAD. Results Compared with non-LEAD group， the LEAD group had significantly higher TyG， TyG-BMI， TG/HDL-C， and METS-IR， but lower eGDR （all P < 0.05）. Logistic regression analysis showed that TyG， TyG-BMI， and METS-IR were identified as risk factors for the development of LEAD in patients with T2DM， while eGDR was a protective factor against it. After adjusting for confounders， compared with the Q1 group， the Q4 groups of TyG （OR = 3.647， 95%CI： 1.082 ~ 7.972， P < 0.001）， TyG-BMI （OR = 3.027， 95%CI： 1.275 ~ 9.753， P < 0.001）， and METS-IR （OR = 4.032， 95%CI： 1.242 ~ 12.385， P < 0.001） had a significantly increased LEAD risk， while the Q4 group of eGDR had a significantly decreased risk （OR = 0.225， 95%CI： 0.118 ~ 0.429， P < 0.001）. ROC curve analysis showed that METS-IR， TyG， TyG-BMI， and eGDR all exhibit predictive value for LEAD， with areas under the curve being 0.823， 0.758， 0.773， and 0.737， respectively. Subgroup analysis indicated that METS-IR was more strongly correlated with LEAD in subgroups of age ≥ 60 years， disease duration ≥ 5 years， HbA?C ≥ 7.0%， smoking history， and hypertension. Conclusion Elevated levels of TyG， TyG-BMI， and METS-IR， along with decreased levels of eGDR， are associated with an increased risk of LEAD onset in patients with T2DM. METS-IR exhibits high predictive efficacy for the development of LEAD in T2DM patients and may serve as a tool for its screening and risk assessment.

Key words: type 2 diabetes mellitus, insulin resistance, lower extremity arterial disease, metabolic syndrome insulin resistance index, disease risk

中图分类号:

R587.1

于晓濛,王宁. 胰岛素抵抗新型评价指标对2型糖尿病患者下肢动脉病变的风险预测[J]. 实用医学杂志, 2025, 41(21): 3371-3377.

Xiaomeng YU,Ning. WANG. Association between novel insulin resistance indices and lower extremity atherosclerotic disease in patients with type 2 diabetes mellitus[J]. The Journal of Practical Medicine, 2025, 41(21): 3371-3377.

图/表 6

表1

表2

表3

表4

图1

表5

参考文献 28

[1]	PROMPERS L， SCHAPER N， APELQVIST J，et al. Prediction of outcome in individuals with diabetic foot ulcers： Focus on the differences between individuals with and without peripheral arterial disease［J］. Diabetologia，2008，51（5）：747-755. doi:10.1007/s00125-008-0940-0 doi: 10.1007/s00125-008-0940-0
[2]	AGNELLI G， BELCH J， BAUMGARTNER I，et al. Morbidity and mortality associated with atherosclerotic peripheral artery disease： A systematic review［J］. Atherosclerosis，2020，293： 94-100. doi:10.1016/j.atherosclerosis.2019.09.012 doi: 10.1016/j.atherosclerosis.2019.09.012
[3]	MAHÉ G， ABOYANS V， COSSON E，et al. Challenges and opportunities in the management of type 2 diabetes in patients with lower extremity peripheral artery disease： A tailored diagnosis and treatment review［J］. Cardiovasc Diabetol， 2024， 23（1）：220. doi:10.1186/s12933-024-02325-9 doi: 10.1186/s12933-024-02325-9
[4]	ZHANG X M， RAN X W， XU Z R， et al. Epidemiological characteristics of lower extremity arterial disease in Chinese diabetes patients at high risk： A prospective， multicenter， cross-sectional study［J］. J Diabetes Complications，2018，32（2）：150-156. doi:10.1016/j.jdiacomp.2017.10.003 doi: 10.1016/j.jdiacomp.2017.10.003
[5]	中华医学会糖尿病学分会. 胰岛素抵抗相关临床问题专家共识（2022版）［J］. 中华糖尿病杂志，2022，14（12）：1368-1379.
[6]	HILL M A， YANG Y， ZHANG L P，et al. Insulin resistance， cardiovascular stiffening and cardiovascular disease［J］. Metabolism，2021，119：154766. doi:10.1016/j.metabol.2021.154766 doi: 10.1016/j.metabol.2021.154766
[7]	DING X Q， JIAN T Y， WU Y X，et al. Ellagic acid ameliorates oxidative stress and insulin resistance in high glucose-treated HepG2 cells via miR-223/keap1-Nrf2 pathway［J］. Biomed Pharmacother， 2019，110：85-94. doi:10.1016/j.biopha.2018.11.018 doi: 10.1016/j.biopha.2018.11.018
[8]	CHO H， LAI C C， BONNAVION R，et al. Endothelial insulin resistance induced by adrenomedullin mediates obesity-associated diabetes［J］. Science， 2025， 387（6734）：674-682. doi:10.1126/science.adr4731 doi: 10.1126/science.adr4731
[9]	中华医学会糖尿病学分会胰岛素抵抗学组（筹）. 胰岛素抵抗评估方法和应用的专家指导意见［J］. 中华糖尿病杂志，2018，10（6）：377-385.
[10]	ZHAO Y， GU Y， ZHANG B. Associations of triglyceride-glucose （TyG） index with chest pain incidence and mortality among the U.S. population［J］. Cardiovasc Diabetol， 2024， 23（1）：111. doi:10.1186/s12933-024-02209-y doi: 10.1186/s12933-024-02209-y
[11]	LU Z Z， XIONG Y Y， FENG X Y，et al. Insulin resistance estimated by estimated glucose disposal rate predicts outcomes in acute ischemic stroke patients［J］. Cardiovasc Diabetol， 2023，22（1）：225. doi:10.1186/s12933-023-01925-1 doi: 10.1186/s12933-023-01925-1
[12]	中国医疗保健国际交流促进会外周血管医学分会，首都医科大学下肢动脉硬化闭塞症临床诊疗与研究中心，北京华炎血管疾病诊疗产业技术创新战略联盟，等. 中国糖尿病足诊治指南［J］. 中国临床医生杂志，2024，52（11）：1287-1296.
[13]	LUO Y F， GUO Z， HE H H，et al. Predictive Model of Type 2 Diabetes Remission after Metabolic Surgery in Chinese Patients［J］. Int J Endocrinol， 2020，2020：2965175. doi:10.1155/2020/2965175 doi: 10.1155/2020/2965175
[14]	CAI X T， HU J L， ZHU Q，et al. Relationship of the metabolic score for insulin resistance and the risk of stroke in patients with hypertension： A cohort study［J］. Front Endocrinol （Lausanne），2022，13：1049211. doi:10.3389/fendo.2022.1049211 doi: 10.3389/fendo.2022.1049211
[15]	CAI X T， GAO J， HU J L，et al. Dose-Response Associations of Metabolic Score for Insulin Resistance Index with Nonalcoholic Fatty Liver Disease among a Nonobese Chinese Population： Retrospective Evidence from a Population-Based Cohort Study［J］. Dis Markers，2022，2022：4930355. doi:10.1155/2022/4930355 doi: 10.1155/2022/4930355
[16]	DUAN M X， ZHAO X， LI S L，et al. Metabolic score for insulin resistance （METS-IR） predicts all-cause and cardiovascular mortality in the general population： Evidence from NHANES 2001-2018［J］. Cardiovasc Diabetol，2024，23（1）：243. doi:10.1186/s12933-024-02334-8 doi: 10.1186/s12933-024-02334-8
[17]	NISHIKAWA T， KUKIDOME D， SONODA K，et al. Impact of mitochondrial ROS production in the pathogenesis of insulin resistance［J］. Diabetes Res Clin Pract，2007，77（）：S161-164. doi:10.1016/j.diabres.2007.01.071 doi: 10.1016/j.diabres.2007.01.071
[18]	SILVA-VELASCO D L， HONG E， BELTRAN-ORNELAS J H，et al. Hydrogen sulfide ameliorates hypertension and vascular dysfunction induced by insulin resistance in rats by reducing oxidative stress and activating eNOS［J］. Eur J Pharmacol，2024，963：176266. doi:10.1016/j.ejphar.2023.176266 doi: 10.1016/j.ejphar.2023.176266
[19]	AHMED B， SULTANA R， GREENE M W. Adipose tissue and insulin resistance in obese［J］. Biomed Pharmacother，2021，137：111315. doi:10.1016/j.biopha.2021.111315 doi: 10.1016/j.biopha.2021.111315
[20]	LIU J， JAHN L A， FOWLER D E，et al. Free fatty acids induce insulin resistance in both cardiac and skeletal muscle microvasculature in humans［J］. J Clin Endocrinol Metab，2011，96（2）：438-446. doi:10.1210/jc.2010-1174 doi: 10.1210/jc.2010-1174
[21]	KAUR R， KAUR M， SINGH J. Endothelial dysfunction and platelet hyperactivity in type 2 diabetes mellitus： Molecular insights and therapeutic strategies［J］. Cardiovasc Diabetol，2018，17（1）：121. doi:10.1186/s12933-018-0763-3 doi: 10.1186/s12933-018-0763-3
[22]	NAYAK S S， KURIYAKOSE D， POLISETTY L D，et al. Diagnostic and prognostic value of triglyceride glucose index： A comprehensive evaluation of meta-analysis［J］. Cardiovasc Diabetol，2024，23（1）：310. doi:10.1186/s12933-024-02392-y doi: 10.1186/s12933-024-02392-y
[23]	LIU L， LUO Y F， LIU M，et al. Triglyceride glucose-related indexes and lipid accumulation products-reliable markers of insulin resistance in the Chinese population［J］. Front Nutr，2024，11：1373039. doi:10.3389/fnut.2024.1373039 doi: 10.3389/fnut.2024.1373039
[24]	CHEN Q L， HU P P， HOU X X，et al. Association between triglyceride-glucose related indices and mortality among individuals with non-alcoholic fatty liver disease or metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease［J］. Cardiovasc Diabetol，2024，23（1）：232. doi:10.1186/s12933-024-02343-7 doi: 10.1186/s12933-024-02343-7
[25]	聂倩，张雪梅，郝志华，等. 甘油三酯-葡萄糖指数、甘油三酯-葡萄糖-体质量指数与健康体检人群高尿酸血症发生的关系［J］. 实用医学杂志，2025，41（8）： 1192-1198.
[26]	陆燚，戴世龙，王明君，等.甘油三酯-葡萄糖指数及其修正指数与结直肠癌关系的前瞻性队列研究［J］.实用医学杂志，2025，41（15）：2362-2371.
[27]	WILLIAMS K V， ERBEY J R， BECKER D，et al. Can clinical factors estimate insulin resistance in type 1 diabetes？［J］. Diabetes，2000，49（4）：626-632. doi:10.2337/diabetes.49.4.626 doi: 10.2337/diabetes.49.4.626
[28]	GUO L， ZHANG J， AN R，et al. The role of estimated glucose disposal rate in predicting cardiovascular risk among general and diabetes mellitus population： A systematic review and meta-analysis［J］. BMC Med，2025，23（1）：234. doi:10.1186/s12916-025-04064-4 doi: 10.1186/s12916-025-04064-4

组别	T2DM组（n = 694）	LEAD组（n = 470）	χ2/t/Z值	P 值
男性/［例（%）］	364（52.4）	274（58.3）	4.287	0.036
吸烟史/［例（%）］	174（26.2）	223（44.5）	42.280	< 0.001
高血压/［例（%）］	212（30.55）	231（49.15）	42.426	< 0.001
年龄（x ± s）/岁	47.29 ± 13.42	59.64 ± 10.07	-9.589	< 0.001
糖尿病病程/年	5.0（1.0，11.5）	4.0（0.5，9.0）	-1.645	0.100
BMI（x ± s）/（kg/m2）	23.29 ± 3.34	27.43 ± 3.68	-11.580	< 0.001
ALT/（U/L）	20.75（14.20，31.22）	22.65（15.82，34.40）	-1.592	0.111
AST/（U/L）	19.70（16.00，24.20）	22.60（17.90，30.90）	-1.804	0.710
Scr （x ± s）/（μmol/L）	55.78 ± 14.40	53.55 ± 17.68	1.216	0.225
UA （x ± s）/（μmol/L）	252.57 ± 79.93	317.60 ± 95.76	-7.282	< 0.001
TC （x ± s）/（mmol/L）	5.08 ± 1.18	5.40 ± 1.43	-2.401	0.017
TG/（mmol/L）	1.25（0.91，1.74）	2.82（1.87，4.56）	-11.810	< 0.001
HDL-C/（mmol/L）	1.22（1.06，1.43）	0.94（0.83，1.16）	3.845	< 0.001
LDL-C （x ± s）/（mmol/L）	2.84 ± 0.84	2.90 ± 0.88	0.062	0.547
FPG （x ± s）/（mmol/L）	7.59 ± 1.74	8.58 ± 2.02	-5.126	< 0.001
HbA_1C （x ± s）/%	8.57 ± 1.97	9.11 ± 1.99	-2.674	0.004
FINS/（μIU/mL）	5.40（3.34，8.29）	5.09（3.35，9.06）	-0.252	0.801
F-CP/（ng/mL）	1.23（0.70，1.94）	0.87（0.51，1.59）	-8.445	< 0.001
TyG （x ± s）	8.91 ± 0.50	9.87 ± 0.70	-15.714	< 0.001
TyG-BMI （x ± s）	207.72 ± 33.59	270.63 ± 40.19	-16.773	< 0.001
eGDR （x ± s）	7.58 ± 1.92	6.55 ± 2.27	4.812	< 0.001
TG/HDL （x ± s）	1.18 ± 0.70	3.98 ± 1.93	-10.914	< 0.001
METS-IR （x ± s）	36.07 ± 6.10	48.63 ± 7.43	-18.253	< 0.001
HOMA-IR	2.30（1.50，3.50）	2.40（1.60，3.85）	-1.047	0.295

变量	β	SE	Wald χ²	P值	OR（95% CI）
性别	0.527	0.456	1.340	0.247	1.695（0.694 ~ 4.139）
年龄	0.047	0.016	8.290	0.004	1.048（1.015 ~ 1.083）
糖尿病病程	0.142	0.020	48.118	< 0.001	1.153（1.107 ~ 1.200）
高血压	0.170	0.063	7.260	0.007	1.185（1.047 ~ 1.341）
吸烟史	0.064	0.027	5.505	0.019	1.066（1.011 ~ 1.124）
FPG	0.089	0.063	1.958	0.162	1.093（0.965 ~ 1.237）
HbA_1C	0.106	0.051	4.362	0.037	1.112（1.007 ~ 1.229）
TC	0.025	0.153	0.026	0.871	1.025（0.759 ~ 1.384）
TG	0.157	0.085	3.401	0.065	1.170（0.990 ~ 1.383）
HDL-C	-3.712	0.488	57.837	< 0.001	0.024（0.009 ~ 0.064）
LDL-C	-0.244	0.206	1.411	0.235	0.783（0.523 ~ 1.172）
F-CP	0.036	0.367	0.010	0.921	1.037（0.505 ~ 2.130）
TyG	0.501	0.178	7.877	0.005	1.650（1.163 ~ 2.341）
TyG-BMI	0.036	0.159	3.597	0.041	1.372（1.005 ~ 1.872）
eGDR	-0.241	0.050	22.092	< 0.001	0.786（0.711 ~ 0.869）
TG/HDL	0.007	0.062	0.013	0.908	1.007（0.892 ~ 1.138）
METS-IR	0.900	0.304	8.751	0.003	2.460（1.355 ~ 4.466）
HOMA-IR	0.018	0.082	0.046	0.830	1.018（0.866 ~ 1.196）

变量	模型1		模型2		模型3
变量	OR（95% CI）	P值	OR（95% CI）	P值	OR（95% CI）	P值
METS-IR
Q1	-	-	-	-	-	-
Q2	2.492（1.197 ~ 5.191）	0.015	1.300（1.082 ~ 1.562）	0.005	1.024（1.008 ~ 1.040）	0.002
Q3	3.590（1.755 ~ 7.342）	< 0.001	2.283（1.346 ~ 9.623）	< 0.001	1.382（1.296 ~ 1.474）	0.011
Q4	5.701（2.807 ~ 11.579）	< 0.001	4.589（1.274 ~ 16.530）	< 0.001	4.032（1.242 ~ 12.385）	< 0.001
TyG
Q1	-	-	-	-	-	-
Q2	1.786（0.789 ~ 4.046）	0.164	0.916（0.783 ~ 1.072）	0.275	0.995（0.372 ~ 2.569）	0.116
Q3	3.401（1.587 ~ 7.285）	0.002	3.175（1.082 ~ 9.322）	0.001	1.652（1.247 ~ 2.188）	< 0.001
Q4	4.045（1.898 ~ 8.621）	< 0.001	3.462（1.132 ~ 8.162）	< 0.001	3.647（1.082 ~ 7.972）	< 0.001
TyG-BMI
Q1	-	-	-	-	-	-
Q2	2.710（1.124 ~ 6.535）	0.026	1.352（1.141 ~ 1.601）	0.016	1.499（1.342 ~ 1.673）	0.035
Q3	3.458（1.461 ~ 8.184）	0.005	2.801（1.066 ~ 8.721）	< 0.001	1.806（1.066 ~ 3.060）	0.028
Q4	3.863（1.643 ~ 9.079）	0.002	3.541（1.246 ~ 9.167）	< 0.001	3.027（1.275 ~ 9.753）	< 0.001
eGDR
Q1	-	-	-	-	-	-
Q2	0.453（0.225 ~ 0.802）	0.007	0.435（0.244 ~ 0.774）	0.007	0.423（0.234 ~ 0.767）	0.005
Q3	0.388（0.220 ~ 0.685）	0.001	0.324（0.182 ~ 0.579）	< 0.001	0.315（0.147 ~ 0.569）	< 0.001
Q4	0.279（0.151 ~ 0.514）	< 0.001	0.233（0.124 ~ 0.438）	< 0.001	0.225（0.118 ~ 0.429）	< 0.001

变量	AUC	95% CI	灵敏度	特异度	截断值	约登指数
METS-IR	0.823	0.779 ~ 0.866	0.708	0.877	39.53	0.585
TyG	0.758	0.708 ~ 0.807	0.589	0.882	8.27	0.471
TyG-BMI	0.773	0.726 ~ 0.820	0.649	0.813	228.60	0.462
eGDR	0.737	0.688 ~ 0.786	0.703	0.675	7.36	0.378

组别	例数	OR（95% CI）	P值	交互作用P值
整体	1 164	2.026（1.350 ~ 3.309）	< 0.001	-
年龄				0.210
≥ 60岁	491	1.337（1.239 ~ 1.442）	< 0.001
< 60岁	673	1.106（0.948 ~ 1.291）	0.202
病程				0.572
≥ 5年	640	1.689（1.494 ~ 1.910）	< 0.001
< 5年	524	1.180（0.979 ~ 1.422）	0.083
HbA_1C				0.351
≥ 7.0%	749	1.454（1.333 ~ 1.587）	< 0.001
< 7.0%	415	1.005（0.986 ~ 1.024）	0.634
吸烟史				0.492
有	397	1.494（1.339 ~ 1.667）	< 0.001
无	767	1.084（0.910 ~ 1.292）	0.367
高血压				0.627
有	443	1.372（1.219 ~ 1.545）	0.016
无	721	1.116（0.934 ~ 1.334）	0.226