慢性心力衰竭患者三酰甘油葡萄糖指數與心房顫動發生的相關性研究

【摘要】 背景 胰島素抵抗（IR）與心房顫動（AF）及心房重構有關，三酰甘油葡萄糖（TyG）指數作為IR新型簡單且有價值的指標與慢性心力衰竭（CHF）患者發生AF相關性的研究甚少。目的 探討CHF患者TyG指數與AF發生風險的相關性。方法 回顧性選取2021年1月—2022年1月在鄭州大學第二附屬醫院心血管內科住院的CHF患者417例為研究對象，根據CHF患者是否發生AF將其分為兩組：AF組（138例）和非AF組（279例）。依據四分位數將TyG指數分為4個水平：Q1（TyG指數≤8.20）、Q2（8.20lt;TyG指數≤8.44）、Q3（8.44lt;TyG指數≤8.84）、Q4（TyG指數gt;8.84）。通過醫院電子病歷系統收集患者基線資料，包括TyG指數及基本資料、實驗室檢查指標、超聲心動圖資料等。利用LASSO回歸分析進行變量篩選，采用多因素Logistic回歸分析探討CHF患者TyG指數與AF發生風險的相關性，并構建回歸模型。同時采用受試者工作特征曲線分析TyG指數對CHF患者發生AF的預測價值。繪制TyG指數與CHF患者AF發生風險相關性的限制性立方樣條圖。結果 AF組患者BMI，美國紐約心臟病學會心功能分級Ⅲ～Ⅳ級、高血壓比例，血尿酸（SUA）、三酰甘油、血尿素氮（BUN）、空腹血糖、N末端B型鈉尿肽前體、TyG指數、左心房內徑（LAD），β受體阻滯劑、鈣拮抗劑、利尿劑使用比例高于非AF組，而總膽固醇（TC）、內生肌酐清除率（Ccr）、左心室射血分數，血管緊張素轉化酶抑制劑/血管緊張素Ⅱ受體拮抗劑（ACEI/ARB）類藥物使用比例低于非AF組（Plt;0.05）。多因素Logistic回歸分析結果顯示，合并高血壓（OR=1.749，95%CI=1.048～2.918，P=0.032）、BUN升高（OR=1.269，95%CI=1.104～1.457，P=0.001）、SUA升高（OR=1.002，95%CI=1.000～1.005，P=0.047）、TyG指數升高（OR=2.360，95%CI=1.397～3.987，P=0.001）、LAD升高（OR=1.065，95%CI=1.034～1.097，Plt;0.001）、使用利尿劑（OR=4.019，95%CI=2.140～7.548，Plt;0.001）是CHF患者發生AF的危險因素；Ccr升高（OR=0.985，95%CI=0.975～0.996，P=0.006）、TC升高（OR=0.587，95%CI=0.445～0.775，Plt;0.001）、使用ACEI/ARB類藥物（OR=0.427，95%CI=0.253～0.718，P=0.001）是CHF患者發生AF的保護因素。充分調整混雜因素后，與Q1水平相比，TyG指數Q2、Q3、Q4水平CHF患者AF發生風險分別是Q1水平的1.902倍、2.060倍和2.841倍（Plt;0.05）。限制性立方樣條分析顯示，TyG指數與AF發生風險呈線性正相關（P非線性=0.494）。TyG指數及LASSO-Logistic回歸模型預測CHF患者發生AF的曲線下面積分別為0.661（95%CI=0.608～0.724，Plt;0.001）、0.843（95%CI=0.803～0.882，Plt;0.001）。TyG指數與AF的相關性在不同亞組中一致。結論 在CHF患者中，TyG指數與AF發生獨立相關，且在識別該類患者AF的發生中具有一定的臨床價值。

【關鍵詞】 心力衰竭；心房顫動；慢性心力衰竭；三酰甘油葡萄糖指數；胰島素抵抗；LASSO回歸

【中圖分類號】 R 541 【文獻標識碼】 A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0100

Correlation between Triglyceride Glucose Index and Atrial Fibrillation in Patients with Chronic Heart Failure

【Abstract】 Background Insulin resistance（IR）is associated with atrial fibrillation（AF）and atrial remodeling，and the correlation of triacylglycerol glucose（TyG）index，a novel，simple，and valuable indicator of IR，with the development of AF in patients with chronic heart failure（CHF）has been poorly studied. Objective To investigate the correlation between TyG index and AF in patients with CHF. Methods A total of 417 CHF patients hospitalized in the Department of Cardiovascular Medicine of the Second Affiliated Hospital of Zhengzhou University from January 2021 to January 2022 were retrospectively selected for the study，and the CHF patients were divided into two groups according to whether they developed AF：the AF group（138 patients）and the non-AF group （279 patients）. The TyG index was categorized into four levels based on quartiles：Q1（TyG index ≤8.20），Q2（8.20lt;TyG index≤8.44），Q3（8.44lt;TyG index≤8.84），and Q4（TyG indexgt;8.84）. Patients' baseline data，including TyG index and basic information，laboratory test indexes，and echocardiographic data，were collected through the hospital's electronic medical record system. The LASSO regression algorithm was used for variable screening，and multivariate Logistic regression was used to analyze the correlation between TyG index and the risk of AF occurrence in patients with CHF and to construct a regression model. The predictive value of TyG index for the occurrence of AF in CHF patients was also analyzed using the subject work characteristics curve. Restricted cubic spline plots of the correlation between TyG index and the risk of developing AF in CHF patients were plotted. Results Patients in the AF group had higher BMI，New York Heart Association cardiac function class Ⅲ-Ⅳ，proportion of hypertension，serum uric acid（SUA），triacylglycerol，blood urea nitrogen（BUN），fasting blood glucose，N-terminal B-type natriuretic peptide precursor，TyG index，left atrial diameter（LAD），the proportions of β-blockers，calcium antagonists，and diuretics were higher than those in the non-AF group；total cholesterol（TC），endogenous creatinine clearance（Ccr），left ventricular ejection fraction，and the proportion of angiotensin-converting enzyme inhibitors/angiotensin Ⅱ receptor blockers（ACEI/ARB）class of drug use was lower than that of the non-AF group（Plt;0.05）. The results of multivariate Logistic regression analysis showed that the combination of hypertension（OR=1.749，95%CI=1.048-2.918，P=0.032），elevated BUN（OR=1.269，95%CI=1.104-1.457，P=0.001），elevated SUA（OR=1.002，95%CI=1.000-1.005，P=0.047），elevated TyG index（OR=2.360，95%CI=1.397-3.987，P=0.001），elevated LAD（OR=1.065，95%CI=1.034-1.097，Plt;0.001），and use of diuretics（OR=4.019，95%CI=2.140-7.548，Plt;0.001）were risk factors for the development of AF in patients with CHF；Ccr（OR=0.985，95%CI=0.975-0.996，P=0.006），TC（OR=0.587，95%CI=0.445-0.775，Plt;0.001），and the proportion of ACEI/ARB class of drug（OR=0.427，95%CI=0.253-0.718，P= 0.001）were protective factors for the development of AF in patients with CHF. After fully adjusting for confounders，the risk of AF occurrence in CHF patients at the Q2，Q3，and Q4 levels of TyG index was 1.902，2.060，and 2.841 times higher than that at the Q1 level（Plt;0.05）. Restricted cubic spline analysis showed a linear positive correlation between TyG index and the risk of developing AF（Pnonlinear=0.494）. The area under the curve of TyG index and LASSO-Logistic regression model for predicting the development of AF in patients with CHF were 0.661（95%CI=0.608-0.724，Plt;0.001），0.843（95%CI=0.803-0.882，Plt;0.001）. In addition，the correlation between TyG index and AF was consistent across subgroups. Conclusion The TyG index is independently associated with the AF in patients with CHF，with significant clinical value in predicting AF.

【Key words】 Heart failure；Atrial fibrillation；Chronic heart failure；TyG index；Insulin resistance；LASSO regression

慢性心力衰竭（CHF）是各種心血管疾病的嚴重表現或晚期階段，有較高的死亡率和再住院率［1］。心房顫動（AF）是一種以快速、無序的心房電活動和異常機械收縮為特征的室上性心律失常，常見于CHF患者，據我國住院心力衰竭患者調查顯示，約24.4%的心力衰竭患者合并AF［2］。且AF增加了CHF患者的死亡和再住院風險［3］，嚴重影響了CHF患者的生活質量，同時也帶來了沉重的經濟負擔。胰島素抵抗（IR）是一種對胰島素作用的敏感度和反應度降低的狀態，早期研究發現以高IR水平為特征的代謝綜合征與AF之間存在關聯［4-5］，越來越多的證據顯示，IR及相關疾病可通過影響心房電重構和結構重構導致AF的發生［6-7］。早穩態模型評估（HOMA-IR）作為評估IR的“金標準”，由于依賴于血清胰島素水平的測量，且價格昂貴，極大限制了HOMA-IR在臨床的應用［8］；而三酰甘油葡萄糖（TyG）指數作為IR的新型替代指標，具有更高的靈敏度和特異度［9-10］。臨床研究表明，TyG指數作為IR的標志在識別與預測動脈粥樣硬化性疾病、心肌梗死、高血壓、卒中等心腦血管疾病的發生及預后方面具有一定的臨床價值［11-13］。有研究發現，TyG指數作為IR的標志與AF之間存在相關性。然而，這種相關性是否適用于CHF患者尚不明確。本研究旨在探究CHF患者TyG指數與AF的關系，為早期識別高危患者、降低AF發生率、改善CHF患者不良預后及個體化管理提供新思路。

1 材料與方法

1.1 研究對象

回顧性選取2021年1月—2022年1月在鄭州大學第二附屬醫院心血管內科住院的CHF患者417例為研究對象。納入標準：（1）年齡≥18歲；（2）符合《中國心力衰竭診斷和治療指南2018》［14］中CHF的診斷標準。排除標準：（1）年齡gt;80歲；（2）由于可逆原因診斷為AF，如急性甲狀腺毒癥、肺栓塞、重大手術、孤立性心房撲動無AF；（3）合并結構性心臟病、嚴重瓣膜病變、急性心肌梗死及其他急性血栓栓塞性疾病、風濕性心臟病等疾病；（4）合并有嚴重肝臟或者腎臟疾病、近期感染、可活動性炎癥等疾病或可能影響IR或TyG指數的風濕性疾病；（5）妊娠或半年內有流產史、輸血史及外科手術史；（6）臨床資料不全。本研究患者均已知情并簽署知情同意書，研究方案通過鄭州大學第二附屬醫院醫學倫理委員會審查同意（審批號：2023191）。

1.2 資料收集

采用醫院電子病歷系統收集研究所需的臨床資料，其中病歷系統包括住院、急診及門診電子病歷系統。包括（1）人口學資料：性別、年齡、BMI、吸煙史、飲酒史、血壓、脈率、合并癥情況、用藥情況、心力衰竭類型及美國紐約心臟病學會（NYHA）心功能分級。（2）實驗室資料：患者均于住院空腹8～10 h后采集靜脈血，檢測總膽固醇（TC）、低密度脂蛋白膽固醇（LDL-C）、高密度脂蛋白膽固醇（HDL-C）、三酰甘油（TG）、空腹血糖（FPG）、內生肌酐清除率（Ccr）、血清肌酐（Scr）、血尿酸（SUA）、血尿素氮（BUN）、糖化血紅蛋白（HbA1c）、N末端B型鈉尿肽前體（NT-proBNP）等實驗室檢查指標。（3）超聲心動圖資料：左心室射血分數（LVEF）、左心房內徑（LAD）、左心室舒張末期內徑（LVED）、室間隔厚度（IVSD）、左心室后壁厚度（IVPW）。

計算公式：（1）BMI=體質量（kg）/身高2（m2）；（2）Ccr（男性）=（140-年齡）×體質量（kg）×88.4/［72×Scr（μmol/L）］，Ccr（女性）=（140-年齡）×體質量（kg）×88.4/［85×Scr（μmol/L）］；（3）TyG指數=ln［TG（mg/dL）×FPG（mg/dL）/2］。

1.3 相關定義及標準

1.3.1 AF：診斷標準參照《2020年歐洲心房顫動診斷指南》［15］，符合標準的12導聯心電圖記錄或≥30 s單根導聯心電圖提示AF心律，即沒有可識別的P波，且RR間期不規則。

1.3.2 根據NYHA心功能分級標準［16］將心功能分為四級。Ⅰ級：在日常體力活動中，心力衰竭患者無癥狀；Ⅱ級：在日常體力活動中，輕微受限，一般的體力活動中可導致氣短、心悸等不適；Ⅲ級：在日常體力活動時，明顯受限，休息時無不適，低于一般體力活動時就會出現氣短、喘憋、心悸等癥狀；Ⅳ級：不能參與任何的日常體力活動。

1.3.3 心力衰竭類型：根據《中國心力衰竭診斷和治療指南2018》［14］將心力衰竭患者根據LVEF分為射血分數降低的心力衰竭（HFrEF）（LVEFlt;40%）、射血分數保留的心力衰竭（HFpEF）（LVEF≥50%）和射血分數中間值的心力衰竭（HFmrEF）（LVEF為40%～49%）。

1.3.4 合并癥：（1）冠心病定義［17］為既往或入院期間行冠狀動脈CT/冠狀動脈造影結果示至少存在1支冠狀動脈主支血管狹窄≥50%；（2）高血壓定義［18］為明確的高血壓既往史，或入院后非同日安靜狀態下3次測量右上臂血壓，收縮壓≥140 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）和/或舒張壓≥90 mmHg；（3）糖尿病符合《中國2型糖尿病防治指南（2020版）》［19］，典型糖尿病癥狀及隨機血糖≥11.1 mmol/L，或FPG≥7.0 mmol/L，或口服葡萄糖耐量試驗2 h血糖≥11.1 mmol/L，或HbA1c≥6.5%。

1.3.5 吸煙史：患者每日抽煙至少1支，且持續半年以上；飲酒史：平均每周飲酒3次，每次超過50 g。

1.4 分組

根據CHF患者是否發生AF將其分為兩組：AF組（138例）和非AF組（279例）。依據四分位數將TyG指數分為4個水平：Q1（TyG指數≤8.20）、Q2（8.20lt;TyG指數≤8.44）、Q3（8.44lt;TyG指數≤8.84）、Q4（TyG指數gt;8.84）。

1.5 統計學方法

采用SPSS 26.0及R 4.3.2程序統計包統計軟件進行數據分析。正態性檢驗采用K-S檢驗，符合正態分布的計量資料以（x-±s）表示，兩組間比較采用獨立樣本t檢驗；不符合正態分布的計量資料以M（P25，P75）表示，組間比較采用非參數秩和檢驗；定性資料以例（%）表示，兩組間比較采用χ2檢驗；采用LASSO回歸分析篩選變量，然后進行二元多因素Logistic回歸分析探究CHF患者TyG指數與AF發生風險的相關性，建立回歸模型并繪制受試者工作特征（ROC）曲線，評估TyG指數對CHF患者發生AF的預測價值。采用限制性立方樣條（RCS）進行評估并繪制TyG指數與CHF患者AF發生風險相關性的RCS圖。以性別（男/女）、吸煙（是/否）、酗酒（是/否）、年齡（lt;60歲/≥60歲）、糖尿病（是/否）、高血壓（是/否）、BMI（lt;24 kg/m2/≥24 kg/m2）、LAD（gt;35 mm/≤35 mm）分組進行亞組分析，檢驗CHF患者TyG指數與AF相關性的穩定性。報告的概率值均為雙尾，以Plt;0.05為差異有統計學意義。

2. 結果

2.1 基本情況

417例CHF患者中男219例（52.5%）、女198例（47.5%），平均年齡為（67.3±10.2）歲。兩組患者年齡、性別、吸煙史、飲酒史、收縮壓、舒張壓、脈率、冠心病比例、糖尿病比例、LDL-C、HDL-C、Scr、HbA1c、LVED、室間隔厚度及降脂藥、醛固酮受體拮抗劑、口服降糖藥、胰島素使用比例比較，差異無統計學意義（Pgt;0.05）；AF組患者BMI，NYHA心功能分級Ⅲ～Ⅳ級、高血壓比例，SUA、TG、BUN、FPG、NT-proBNP、TyG指數、LAD，β受體阻滯劑、鈣拮抗劑、利尿劑使用比例高于非AF組，而TC、Ccr、LVEF，血管緊張素轉化酶抑制劑/血管緊張素Ⅱ受體拮抗劑（AECI/ARB）類藥物使用比例低于非AF組，差異有統計學意義（Plt;0.05），見表1。

2.2 不同類型心力衰竭患者情況

兩組CHF患者HFrEF構成比比較，差異無統計學意義（Pgt;0.05）；AF組患者HFmrEF構成比高于非AF組、HFpEF構成比低于非AF組，差異有統計學意義（Plt;0.05）。兩組中HFrEF患者TyG指數水平比較，差異無統計學意義（Pgt;0.05）；AF組中HFmrEF、HFpEF患者TyG指數水平均高于非AF組，差異有統計學意義（Plt;0.05），見表2。

2.3 LASSO回歸篩選結果

將所有指標納入LASSO回歸進行變量篩選（圖1），通過交叉驗證，當λ=0.043，即lambda.1se時，篩選出10個非零系數變量，即高血壓、Ccr、BUN、SUA、TC、TyG指數、LAD、ACEI/ARB類藥物、鈣拮抗劑、利尿劑。

2.4 CHF患者發生AF影響因素的多因素Logistic回歸模型的構建

以CHF患者是否發生AF為因變量，以LASSO回歸篩選的變量為自變量納入多因素Logistic回歸分析（相關變量賦值見表3），結果顯示，合并高血壓、BUN升高、SUA升高、TyG指數升高、LAD升高、使用利尿劑是CHF患者發生AF的危險因素（Plt;0.05）；Ccr升高、TC升高、使用ACEI/ARB類藥物是CHF患者發生AF的保護因素（Plt;0.05），見表4。將上述因素納入Logistic回歸分析，構建Logistic回歸方程模型：Logit（P）=0.552×高血壓+0.224×BUN-0.015×Ccr+0.002×SUA-0.538×TC+0.902×TyG指數+0.018×LAD-0.318×使用ACEI/ARB類藥物-0.287×使用利尿劑-10.879。

2.5 TyG指數水平與CHF患者AF發生風險的相關性

以CHF患者是否發生AF為因變量（賦值：否=0，是=1），以不同TyG指數水平為自變量（賦值：Q1=0，Q2=1，Q3=2，Q4=3），以Q1水平為參照進行Logistic回歸分析，結果顯示，模型1未調整混雜因素，TyG指數Q2、Q3、Q4水平CHF患者AF發生風險分別是Q1水平的1.914倍、2.097倍和2.878倍（Plt;0.05）；模型2調整了年齡、性別、BMI、吸煙史、飲酒史、NYHA心功能分級、高血壓，TyG指數Q2、Q3、Q4水平CHF患者AF發生風險分別是Q1水平的1.818倍、2.056倍和2.635倍（Plt;0.05）；模型3進一步調整了Ccr、BUN、SUA、TC、LAD及用藥情況，TyG指數Q2、Q3、Q4水平CHF患者AF發生風險分別是Q1水平的1.902倍、2.060倍和2.841倍（Plt;0.05），見表5。

進一步利用RCS驗證TyG指數與CHF患者AF發生風險的相關性，結果顯示，隨著TyG指數增加，CHF患者AF發生風險呈線性增加（P非線性=0.494），見圖2。

2.6 TyG指數及LASSO-Logistic回歸模型對CHF患者發生AF的預測價值

TyG指數預測CHF患者發生AF的ROC曲線下面積（AUC）為0.661（95%CI=0.608～0.724，Plt;0.001），最佳截斷值為8.38，靈敏度為86.2%，特異度為55.7%。LASSO-Logistic回歸模型預測CHF患者發生AF的AUC為0.843（95%CI=0.803～0.882，Plt;0.001），靈敏度為81.0%，特異度為68.9%，見圖3。

2.7 CHF患者TyG指數與AF發生風險相關性的亞組分析

本研究為進一步評估TyG指數與AF發生風險相關性的穩健性，以是否發生AF為因變量（賦值：否=0，是=1），以TyG指數為自變量進行了亞組分析，結果顯示，TyG指數在亞組中均與AF發生風險相關（Plt;0.05），且在亞組中均未發現交互作用（P交互gt;0.05），見表6。

3 討論

AF和CHF是常見的共存疾病，二者相互作用，彼此影響。CHF患者心室充盈增加導致心臟壓力和容量負荷增大，心房的機械性擴張可導致心房不應期縮短、心房傳導時間延長及心房自主節律加快、除極及復極不均，加速心房肌電重構及結構重構，從而促進AF的發生［20］。相反，AF產生異常、不規律的心臟電活動加重左心纖維化導致左心功能降低，同時心房異常不規則收縮導致血流動力學障礙更加劇心力衰竭的發展［21］。研究表明，與單獨疾病相比，合并AF和CHF的患者全因死亡率更高、住院時間更長［22-23］，因此，早期識別高危人群，盡早實施有效的干預措施預防AF的發生，改善CHF患者預后十分必要。

本研究多因素Logistic回歸分析結果顯示，合并高血壓、BUN升高、SUA升高、TyG指數升高、LAD升高、使用利尿劑是CHF患者發生AF的危險因素；Ccr升高、TC升高、使用ACEI/ARB類藥物是CHF患者發生AF的保護因素。

TyG指數是一種簡單且易于計算的指標，與血糖胰島素血癥鉗夾試驗相比，TyG指數有較高的靈敏度（96.5%）和特異度（85.0%）［24］。近來，TyG指數與AF的相關性越來越受到關注。LIU等［25］發現在沒有心血管基礎疾病的人群中，TyG指數與AF的發生獨立相關。SHI等［26］發現，TyG指數與2型糖尿病患者AF發生率之間存在顯著的線性關系。WEI等［27］發現在409例肥厚性梗阻性心肌病行膈肌切除術的患者中，TyG指數與術后AF發生風險之間存在顯著相關性。ZHANG等［28］發現TyG指數與非酒精性脂肪肝患者AF發生密切相關。同樣，本研究發現，在CHF患者中，TyG指數與AF之間存在顯著的相關性，且在整個TyG范圍內，隨著TyG指數的增加，AF的風險呈線性增加。

高血壓是AF常見的獨立危險因素之一，約有26.6%的AF歸因于高血壓［29］。Framingham心臟研究中心發現，高血壓患者較健康人群AF的發生風險增加1倍［30］。一項基于中國高血壓患者的研究結果顯示，舒張壓每增加一個標準差，AF的患病率增加37%［31］。本研究發現AF組患者BUN明顯高于非AF組，Ccr低于非AF組，這表明腎功能的損傷可能會增加AF的風險，這與既往研究結果一致［32］。此外，本研究中AF組患者SUA明顯高于非AF組，且SUA升高與較高的AF發生風險相關。這與DING等［33］的研究結果一致，該研究發現無論是否存在心血管疾病及危險因素，SUA升高與AF風險增加有關。同時本研究發現LAD增大與較高的AF發生風險有關。Frammingham心臟中心研究發現LAD增大與AF的發生率增加有關，LAD每增加5 mm，AF發生率增加1.4倍［34］。

一項薈萃分析［35］結果顯示，血清TC與AF發生風險呈負相關，本研究結果與之一致。較低水平的TC可能損害鈣處理、腎上腺素能信號傳導和肌纖維結構的調節，導致心肌細胞收縮能力受損，促進AF的發生［36］。用藥方面，本研究結果顯示，使用利尿劑可增加AF發生風險。國內一項大型回顧性隊列研究同樣發現，利尿劑是慢性心力衰竭患者發生AF的獨立危險因素，其中氫氯噻嗪gt;40 mg/d和呋塞米≥40 mg/d可顯著增加AF發生風險［37］。ACEI/ARB類藥物可通過改善心肌及血管重構從而減輕AF發生風險，數據顯示，與β受體阻滯劑及利尿劑相比，ACEI可使AF發病率降低88%和49%，ARB類可使AF風險降低90%和57%［38］。

大量研究結果表明，性別、高齡、BMI增大、血壓波動、高血糖與AF的發生密切相關［39-40］。然而TyG指數與AF的此種關系是否適用于糖尿病人群仍存在爭議。CHEN等［41］研究結果提示TyG指數升高與非糖尿病患者AF相關，與糖尿病患者AF并不相關。然而在另一項納入了3 244例糖尿病患者的大型隊列研究中，TyG指數與糖尿病患者AF發生呈強相關性［26］。本研究進一步設計了亞組分析，結果表明，在CHF患者中，TyG指數與AF的相關性在不同亞組中依然成立，且無明顯相互作用。

本研究結果顯示，TyG指數與AF的發生獨立相關，在充分調整基線資料及其他相關危險因素后亦是如此。然而本研究中TyG指數的AUC值僅處于一個臨床中區分度水平，因此查閱了既往的研究資料發現，CHEN等［41］的研究中TyG指數的AUC為0.600。SHI等［26］的研究結果顯示，糖尿病患者TyG指數的AUC也僅有0.631，但將TyG引入心血管疾病的常規危險因素后，可觀察到模型識別AF的能力有了顯著改善。同時在本研究中，將TyG指數聯合其他危險因素后，AUC達到了較高水平。說明TyG指數在協助識別AF方面具有一定的價值。未來的AF預測模型也可以嘗試加入TyG指數來進行綜合評估。

CHF合并AF的患者臨床預后復雜且治療花費高昂，尋找可以預測CHF患者AF發生的臨床指標十分迫切。TyG指數在臨床工作中較易獲取，本研究也表明TyG指數與CHF患者AF的發生獨立相關，同時建立了包括TyG指數在內的回歸模型，并且證實了其對CHF患者AF發生的預測價值。因此，在CHF患者的臨床管理中，可以通過監測TyG指數來協助評估AF發生的可能性，從而更加精確地實施個體化管理，降低AF的發生率。

本研究存在一定的局限性：首先，本研究屬于單中心橫斷面研究，樣本量有限，不能反映TyG指數與AF發生風險的因果關系；其次，本研究沒有區分陣發性和持續性AF，TyG指數與不同類型AF發病率之間是否存在差異，需要進一步研究；最后，本研究ROC曲線分析中得出的AUC值僅達到臨床中區分度，今后需要更大樣本量的多中心前瞻性研究進一步驗證TyG指數評價AF發生及預后的價值。

綜上所述，合并高血壓、BUN升高、SUA升高、TyG指數升高、LAD升高、使用利尿劑是CHF患者發生AF的危險因素；Ccr升高、TC升高、使用ACEI/ARB類藥物是CHF患者發生AF的保護因素。TyG指數水平升高與CHF患者AF發生風險獨立相關。TyG指數有望成為早期識別CHF患者AF發生的有效指標。

參考文獻

WANG H，SHI J J，SHI S Q，et al. Bibliometric analysis on the progress of chronic heart failure［J］. Curr Probl Cardiol，2022，47（9）：101213. DOI：10.1016/j.cpcardiol.2022.101213.

ZHANG Y H，ZHANG J，BUTLER J，et al. Contemporary epidemiology，management，and outcomes of patients hospitalized for heart failure in China：results from the China heart failure（China-HF）registry［J］. J Card Fail，2017，23（12）：868-875. DOI：10.1016/j.cardfail.2017.09.014.

FARMAKIS D，CHRYSOHOOU C，GIAMOUZIS G，et al. The management of atrial fibrillation in heart failure：an expert panel consensus［J］. Heart Fail Rev，2021，26（6）：1345-1358. DOI：10.1007/s10741-020-09978-0.

KUMAR P，GEHI A K. Atrial fibrillation and metabolic syndrome：understanding the connection［J］. J Atr Fibrillation，2012，5（3）：647. DOI：10.4022/jafib.647.

LEE Y G，CHA S J，PARK J H，et al. Association between insulin resistance and risk of atrial fibrillation in non-diabetics［J］. Eur J Prev Cardiol，2020，27（18）：1934-1941. DOI：10.1177/2047487320908706.

ZAKYNTHINOS G E，TSOLAKI V，OIKONOMOU E，et al. Metabolic syndrome and atrial fibrillation：different entities or combined disorders［J］. J Pers Med，2023，13（9）：1323. DOI：10.3390/jpm13091323.

CHAN Y H，CHANG G J，LAI Y J，et al. Atrial fibrillation and its arrhythmogenesis associated with insulin resistance［J］. Cardiovasc Diabetol，2019，18（1）：125. DOI：10.1186/s12933-019-0928-8.

VASQUES A C，NOVAES F S，DE OLIVEIRA M D A S，et al. TyG index performs better than HOMA in a Brazilian population：a hyperglycemic clamp validated study［J］. Diabetes Res Clin Pract，2011，93（3）：e98-100. DOI：10.1016/j.diabres.2011.05.030.

SIMENTAL-MENDíA L E，RODRíGUEZ-MORáN M，GUERRERO-ROMERO F. The product of fasting glucose and triglycerides as surrogate for identifying insulin resistance in apparently healthy subjects［J］. Metab Syndr Relat Disord，2008，6（4）：299-304. DOI：10.1089/met.2008.0034.

NEVáREZ-SIDA A，GUERRERO-ROMERO F. The triglycerides and glucose index：a cost-effectiveness analysis compared with the homeostatic model assessment for insulin resistance［J］. Value Health Reg Issues，2023，37：49-52. DOI：10.1016/j.vhri.2023.05.001.

TAO L C，XU J N，WANG T T，et al. Triglyceride-glucose index as a marker in cardiovascular diseases：landscape and limitations［J］. Cardiovasc Diabetol，2022，21（1）：68. DOI：10.1186/s12933-022-01511-x.

LIU Y H，ZHU B B，ZHOU W C，et al. Triglyceride-glucose index as a marker of adverse cardiovascular prognosis in patients with coronary heart disease and hypertension［J］. Cardiovasc Diabetol，2023，22（1）：133. DOI：10.1186/s12933-023-01866-9.

YANG Y，HUANG X T，WANG Y G，et al. The impact of triglyceride-glucose index on ischemic stroke：a systematic review and meta-analysis［J］. Cardiovasc Diabetol，2023，22（1）：2. DOI：10.1186/s12933-022-01732-0.

中華醫學會心血管病學分會心力衰竭學組，中國醫師協會心力衰竭專業委員會，中華心血管病雜志編輯委員會. 中國心力衰竭診斷和治療指南2018［J］. 中華心血管病雜志，2018，

46（10）：760-789. DOI：10.3760/cma.j.issn.0253-3758.

2018.10.004.

王乃迪，張海澄. 《2020 ESC心房顫動診斷和管理指南》更新要點解讀［J］. 中國心血管病研究，2020，18（11）：966-973. DOI：10.3969/j.issn.1672-5301.2020.11.002.

GIUSTINO G，LINDENFELD J，ABRAHAM W T，et al. NYHA functional classification and outcomes after transcatheter mitral valve repair in heart failure：the COAPT trial［J］. JACC Cardiovasc Interv，2020，13（20）：2317-2328. DOI：10.1016/j.jcin.2020.06.058.

費思杰. 糖化血紅蛋白變異性與2型糖尿病合并射血分數保留心衰患者新發房顫的相關性研究［D］. 鄭州：鄭州大學，2023.

《中國高血壓防治指南》修訂委員會. 中國高血壓防治指南2018年修訂版［J］. 心腦血管病防治，2019，19（1）：1-44. DOI：10.3969/j.issn.1009-816X.2019.01.001.

中華醫學會糖尿病學分會. 中國2型糖尿病防治指南（2020年版）［J］. 中華糖尿病雜志，2021，13（4）：315-409. DOI：10.3760/cma.j.cn115791-20210221-00095.

吳學思. 心衰與房顫［C］//心房顫動新進展研討會. 大連，2003.

PRABHU S，VOSKOBOINIK A，KAYE D M，et al. Atrial fibrillation and heart failure - cause or effect？［J］. Heart Lung Circ，2017，26（9）：967-974.

ZIFF O J，CARTER P R，MCGOWAN J，et al. The interplay between atrial fibrillation and heart failure on long-term mortality and length of stay：insights from the，United Kingdom ACALM registry［J］. Int J Cardiol，2018，252：117-121. DOI：10.1016/j.ijcard.2017.06.033.

MOUNTANTONAKIS S E，GRAU-SEPULVEDA M V，BHATT D L，et al. Presence of atrial fibrillation is independently associated with adverse outcomes in patients hospitalized with heart failure：an analysis of get with the guidelines-heart failure［J］. Circ Heart Fail，2012，5（2）：191-201. DOI：10.1161/CIRCHEARTFAILURE.111.965681.

GUERRERO-ROMERO F，SIMENTAL-MENDíA L E，GONZáLEZ-ORTIZ M，et al. The product of triglycerides and glucose，a simple measure of insulin sensitivity. Comparison with the euglycemic-hyperinsulinemic clamp［J］. J Clin Endocrinol Metab，2010，95（7）：3347-3351. DOI：10.1210/jc.2010-0288.

LIU X，ABUDUKEREMU A，JIANG Y，et al. U-shaped association between the triglyceride-glucose index and atrial fibrillation incidence in a general population without known cardiovascular disease［J］. Cardiovasc Diabetol，2023，22（1）：118. DOI：10.1186/s12933-023-01777-9.

SHI W R，QIN M，WU S H，et al. Usefulness of triglyceride-glucose index for detecting prevalent atrial fibrillation in a type 2 diabetic population［J］. Postgrad Med，2022，134（8）：820-828. DOI：10.1080/00325481.2022.2124088.

TANG Q H，GUO X G，SUN Q，et al. The pre-ablation triglyceride-glucose index predicts late recurrence of atrial fibrillation after radiofrequency ablation in non-diabetic adults［J］. BMC Cardiovasc Disord，2022，22（1）：219. DOI：10.1186/s12872-022-02657-y.

ZHANG Y，WANG L G，QI J X，et al. Correlation between the triglyceride-glucose index and the onset of atrial fibrillation in patients with non-alcoholic fatty liver disease［J］. Diabetol Metab Syndr，2023，15（1）：94. DOI：10.1186/s13098-023-01012-1.

NIE Z Q，XU H B，CHEN C，et al. Population attributable risks of potential modifiable factors for atrial fibrillation in China：a national survey［J］. Risk Manag Healthc Policy，2022，15：1215-1224. DOI：10.2147/RMHP.S360285.

RAHMAN F，YIN X Y，LARSON M G，et al. Trajectories of risk factors and risk of new-onset atrial fibrillation in the Framingham heart study［J］. Hypertension，2016，68（3）：597-605. DOI：10.1161/HYPERTENSIONAHA.116.07683.

WANG C，DU Z，YE N，et al. Prevalence and prognosis of atrial fibrillation in a hypertensive population：a prospective cohort study［J］. J Clin Hypertens，2023，25（4）：335-342. DOI：10.1111/jch.14643.

KIM S M，JEONG Y，KIM Y L，et al. Association of chronic kidney disease with atrial fibrillation in the general adult population：a nationwide population-based study［J］. J Am Heart Assoc，2023，12（8）：e028496. DOI：10.1161/JAHA.122.028496.

DING M Z，VIET N N，GIGANTE B，et al. Elevated uric acid is associated with new-onset atrial fibrillation：results from the Swedish AMORIS cohort［J］. J Am Heart Assoc，2023，12（3）：e027089. DOI：10.1161/JAHA.122.027089.

VAZIRI S M，LARSON M G，BENJAMIN E J，et al. Echocardiographic predictors of nonrheumatic atrial fibrillation. the Framingham heart study［J］. Circulation，1994，89（2）：724-730. DOI：10.1161/01.cir.89.2.724.

LOPEZ F L，AGARWAL S K，MACLEHOSE R F，et al. Blood lipid levels，lipid-lowering medications，and the incidence of atrial fibrillation：the atherosclerosis risk in communities study［J］. Circ Arrhythm Electrophysiol，2012，5（1）：155-162. DOI：10.1161/CIRCEP.111.966804.

HISSA B，OAKES P W，PONTES B，et al. Cholesterol depletion impairs contractile machinery in neonatal rat cardiomyocytes［J］. Sci Rep，2017，7：43764. DOI：10.1038/srep43764.

于勝波，趙慶彥，崔紅營，等. 利尿劑對慢性收縮性心力衰竭患者心房顫動發生的影響［J］. 中華心律失常學雜志，2012，16（2）：98-103. DOI：10.3760/cma.j.issn.1007-6638.2012.02.004.

HECKBERT S R，WIGGINS K L，GLAZER N L，et al. Antihypertensive treatment with ACE inhibitors or beta-blockers and risk of incident atrial fibrillation in a general hypertensive population［J］. Am J Hypertens，2009，22（5）：538-544. DOI：10.1038/ajh.2009.33.

SHI S B，TANG Y H，ZHAO Q Y，et al. Prevalence and risk of atrial fibrillation in China：a national cross-sectional epidemiological study［J］. Lancet Reg Health West Pac，2022，23：100439. DOI：10.1016/j.lanwpc.2022.100439.

CHEUNG C C，NATTEL S，MACLE L，et al. Management of atrial fibrillation in 2021：an updated comparison of the current CCS/CHRS，ESC，and AHA/ACC/HRS guidelines［J］. Can J Cardiol，2021，37（10）：1607-1618. DOI：10.1016/j.cjca.2021.06.011.

CHEN S N，MEI Q，GUO L，et al. Associationbetween triglyceride-glucose index and atrial fibrillation：a retrospective observational study［J］. Front Endocrinol，2022，13：1047927. DOI：10.3389/fendo.2022.1047927.