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第45卷第9期
               ·1328 ·                           南 京    医 科 大 学 学         报                        2025年9月


              TC）、低密度脂蛋白胆固醇（low⁃density lipoprotein             关因素。通过建模进一步检验 AI 与 NAFLD 的关
              cholesterol，LDL⁃C）、肾小球滤过率（glomerular filtra⁃      系。模型 1 为初始模型；模型 2 调整年龄、性别；模
              tion rate，GFR）、肱踝脉搏波传导速度（brachial⁃an⁃             型3增加对BMI、AST、FBG 进行的调整；模型4进一
              kle pulse wave velocity，baPWV）、性别、吸烟状况、运          步调整了吸烟情况和运动状态。为了研究 AI 与
              动、脂肪肝、绝经状况、饮酒、踝关节肱指数（ankle⁃                       NAFLD 之间是否存在非线性关系，使用了平滑曲
              brachial index，ABI）、高密度脂蛋白胆固醇（high⁃               线。采用受试者工作特征（receiver operating charac⁃
              density lipoprotein cholesterol，HDL⁃C）和甘油三酯       teristic，ROC）曲线分析评估 AI 作为 NAFLD 风险评
             （triglyceride，TG）。                                 估指标的价值，曲线下面积（area under the curve，
                  Fukuda 等 于 2004 年 3 月—2012 年 12 月在日           AUC）是评估模型整体性能的一个重要指标，AUC
                           ［9］
              本岐阜市村上纪念医院医学健康检查中心进行了                             值越接近 1 表明其预测价值越好。对于不同指标
              横断面研究，探究血清GGT与动脉粥样硬化之间的                           AUC 的差异比较，使用R语言（4.3.0版本）通过安装
              关联。参与者接受了医疗健康检查计划，包括脉搏                            并加载pROC 包，并通过roc.test 函数进行DeLong 检

              波速度和腹部超声检查。根据排除标准，共招募856                          验。该检验方法可直接评估各指标（如AI与baPWV、
              例受试者。排除标准：①接受激素替代治疗的受试                            TC、TG、LDL⁃C）ROC曲线AUC之间的差异是否具有
              者；②服用口服避孕药的受试者；③乙型肝炎病毒抗                           统计学意义，从而进一步支持评估结果的稳健性。
              原和丙型肝炎病毒抗原阳性；④ABI<0.95；⑤男性每                       所有统计检验均采用双侧检验，P < 0.05 为差异有

              周饮酒量超过 140 g 和女性每周饮酒量超过 70 g                      统计学意义。
              的受试者，以满足 NAFLD 诊断标准              ［10］ 。原始研究
                                                                2  结 果
              依据《赫尔辛基宣言》进行，获得了所有参与者的知
              情同意。本研究为该横断面研究的二次分析，使用                            2.1  两组间临床和实验室特征比较
              公开授权数据，不涉及新的受试者干预或隐私信息                                 856 例 参 与 者 中 NAFLD 发 生 率 为 24.42% ，
              获取，不涉及商业利益，可免除伦理审查。                               NAFLD 组和非 NAFLD 组的临床和实验室特征见
              1.2  方法                                           表 1。结果显示 NAFLD 组男性比例显著高于女性
                  资料采集：原始研究脂肪肝的诊断基于腹部超                         （P < 0.001）。 NAFLD 组 的 BMI、SBP、DBP、AST、
              声检查结果，由高年资的技术人员使用 Aloka SSD⁃                      ALT、GGT、FBG、血尿酸、TG、TC、LDL⁃C、baPWV 水
              650CL（Aloka Co公司，日本）进行检查。所有超声图                    平显著高于非NAFLD组（P < 0.001），而HDL⁃C水平
              像都以复印件的形式保存，一位消化科专家在不参                            显著低于非NAFLD组（P < 0.001），运动状态方面存
              考任何参与者其他个人数据的情况下通过分析图                             在显著差异（P=0.001），eGFR 值低于非 NAFLD 组
              像并诊断脂肪肝。在已知的 4 项标准（肝肾回声对                         （P < 0.05），有吸烟习惯或曾经吸烟的占比高于非
              比、肝脏亮度、深度衰减和血管模糊）中，需要进行肝                          NAFLD 组（P < 0.05），而在年龄、eGFR、吸烟情况、
              肾对比和肝脏亮度检查才能诊断脂肪肝。eGFR使用                          饮酒情况方面两组间差异无统计学意义（P > 0.05，
              日本肾脏学会的公式计算             ［11］ ：男性 eGFR=194×Cr-     表 1）。
              1.094×年龄-0.287［mL/min/1.73 m ］，女性eGFR乘以           2.2 两组间AI值和血管硬化率的比较
                                            2
              0.739的校正因子。AI的计算公式是：（TC-HDL⁃C）/                        与正常对照组比较，NAFLD 组的 AI 值显著升
                    ［12］
              HDL⁃C    。baPWV 及其他协变量的测量和评估在                     高（P < 0.001），且基于baPWV值评估动脉硬化率显
              原文中有详细的描述。                                        著高于非NAFLD组，差异均有统计学意义（P=0.001，

              1.3  统计学方法                                        表1）。
                  使用 SPSS 21.0 软件进行统计分析。正态分布                    2.3  NAFLD相关影响因素的二元多因素Logistic回
              的连续变量以均数±标准差（x ± s）表示，两组间比较                       归分析
              采用独立样本 t 检验，偏态分布的连续变量用中位                               排除VIF>5的变量后，以是否为NAFLD为因变
              数（四分位数）［M（P25，P75）］表示，组间比较采用非                     量（赋值：否=0，是=1），以性别（赋值：男性=1，女性=
              参数检验，分类变量则以频率（百分比）表示，组间                           2）以及单因素分析中 P < 0.1 的因素（赋值：无规律
              比较采用χ 检验。排除 VIF>5 的变量后，采用二元                       运动=0、每周至少 1 次运动=1；体重正常=0、超重=
                        2
              多因素Logistic回归分析研究人群发生NAFLD的相                      1、肥胖=2）作为自变量进行二元多因素Logistic回归
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