基于體檢隊列的代謝相關脂肪性肝病與高血糖關聯及聯合預測模型構建研究

【摘要】背景代謝相關脂肪性肝病（MAFLD）與2型糖尿病（T2DM）共存的全球流行率和發生率持續上升，這種共存增加了肝臟相關不良結局的風險。臨床實踐中需要對MAFLD合并高血糖的高風險患者進行篩查和早期診斷，以延緩其進展。目的基于T2DM與MAFLD之間的關系，利用現有大規模體檢數據探究高血糖對MAFLD 肝脂肪變性和肝纖維化的影響，并分析影響MAFLD合并高血糖發生的關鍵因素。方法收集2024年3—7月蘇州大學附屬第一醫院18286名健康體檢者的基本信息、既往史、腹部超聲檢查、生化指標和血常規項目等數據。根據腹部超聲檢查結果及MAFLD診斷標準，篩選出5258例MAFLD患者，將 MAFLD患者根據基于4因子的纖維化指數（FIB-4）水平分為T1組（ FIB-4lt;1.30 ， n=4275 ）、T2組（ 1.30?FIB-4?2.67 ， n=924 ）和T3組（ FIB-4gt;2.67 ， n=59 ），比較三組間各臨床指標差異。進一步根據有無糖尿病史、空腹血糖（FBG） ?7.0mmol/L. 、糖化血紅蛋白（ HbA_lc）≥6.5% （滿足任1項）將MAFLD患者分為MAFLD合并高糖組（ n=752 ）和MAFLD合并無糖組（ n=4506 ），比較兩組肝脂肪變性和肝纖維化相關指標差異。采用單因素及多因素Logistic回歸分析探究影響MAFLD合并高血糖發生的關鍵因素。采用受試者工作特征（ROC）曲線評估聯合預測模型對 MAFLD合并高血糖發生的預測價值。結果T1組、T2組、T3組吸煙、高血壓、糖尿病、高脂血癥、高尿酸血癥、冠心病、年齡、BMI、FBG、 HbA_lc 、血小板計數（PLT）、白細胞計數（WBC）、紅細胞計數（RBC）、血紅蛋白（Hb）、紅細胞分布寬度（RDW）、中性粒細胞計數（NEUT）、淋巴細胞計數（LYM）、單核細胞計數（MONO）、丙氨酸氨基轉移酶（ALT）、天冬氨酸氨基轉移酶（AST）、總膽固醇（TC）、三酰甘油（TG）、高密度脂蛋白膽固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白膽固醇（LDL-C）、白蛋白（ALB）、γ- 谷氨酰轉肽酶（GGT）、尿酸（UA）、肌酐（Cr）、尿素氮（BUN）、總膽紅素（TBIL）、直接膽紅素（DBIL）、間接膽紅素（IBIL）、堿性磷酸酶（ALP）、預估葡萄糖處理率（eGDR）比較，差異均有統計學意義（ Plt;0.05 ）。MAFLD合并高糖組脂肪肝指數（FLI）、肝脂肪變性指數（HSI）、ZJU、FIB-4、AST/PLT比值（APRI）、非酒精性脂肪肝纖維化評分（NFS）和BMI、AST/ALT及糖尿病評分（BARD）均高于MAFLD合并無糖組（ Plt;0.05 ）。將MAFLD合并高糖組和MAFLD合并無糖組分別按 1：1 隨機納入訓練集和測試集，訓練集中所有指標進行單因素及多因素Logistic回歸分析，結果顯示，年齡、腰圍（WC）、高血壓、高脂血癥、TG、GGT、UA、BUN是MAFLD合并高血糖發生的影響因素（ Plt;0.05 ）。進一步將以上指標進行ROC曲線分析，結果顯示年齡、WC、高血壓、高脂血癥、TG、GGT、UA、BUN作為獨立預測因子判斷MAFLD合并高血糖發生具有一定的預測準確度[ 0.53?ROC 曲線下面積（AUC） ?0.75 」。聯合這8項關鍵預測因子構建預測模型并繪制ROC曲線，結果顯示，聯合模型預測準確度達到0.805（ 95%CI=0.781～0.828） ），靈敏度為 75.8% ，特異度為 72.6% 。在測試集中對該聯合模型進行效能驗證，結果顯示陽性預測值為 70.5% ，陰性預測值為 73.1% ，預測準確率為 72.7% 。結論基于FIB-4分組的MAFLD患者，高血壓、FBG、 HbA_lc， PLT、WBC、RBC、LYM、AST、eGDR水平在3組間有顯著差異。機體高血糖能夠加重MAFLD 的肝脂肪變性和肝纖維化程度。此外，年齡、WC、高血壓、高脂血癥、TG、GGT、UA、BUN是導致 MAFLD向MAFLD合SYW2024036）；王寶恩肝纖維化研究基金（CFHPC2025053）；2024年度蘇州市“姑蘇醫星”青年科技人才托舉項目（蘇科協［2024]59號）引用本文：吳莎，張代義，李晉，等.基于體檢隊列的代謝相關脂肪性肝病與高血糖關聯及聯合預測模型構建研究［J].中國全科醫學，

2025，28（23）：2861-2869.DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0527.[www.chinagp.net]WUS，ZHA

a health examinationcohort[J].ChineseGeneralPractice，2025，28（23）：2861-2869.°ledcirc Editorial Offce of Chinese General Practice.This is an open access article under the CC BY-NC-ND 4.0 license.

并高血糖進展的影響因素。聯合上述8項指標構建預測模型能夠增強MAFLD人群合并高血糖發生的預測準確率，可能為臨床上MAFLD人群合并高血糖的早期鑒別提供參考依據。

【關鍵詞】代謝相關脂肪性肝病；高血糖；肝脂肪變性；肝纖維化；預測模型 【中圖分類號】R575.5【文獻標識碼】A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0527

Correlation Analysis and Model Construction of Metabolic Associated FattyLiver Disease and Hyperglycemia Based onaHealth Examination Cohort

WU Sha’，ZHANG Daiyi2，LI Jin’，XUAN Qinkao3，QIAN Xiaodong3，ZHU Chuanwu’，PU Jianhong2，ZHU Li^? （204號

1.DepartmentofInfectiousDseases，heAfiatedInfectiousDiseaseHospital，SuzhouMedicalCollge，Sochow Uniesite

FifthPeople'sHospitalofSuzhou，Suzhou215131，China

2.Health Management Center，theFirstAfiliated Hospitalof Soochow University，Suzhou215oo6，China

3.Department of Cardiovascular Medicine，the First Afliated Hospital of Soochow University，Suzhou 2150o6，China

*Corresponding author：ZHU Li， Chief physician； E -mail：qixi_julie@163.com

WU Sha and ZHANG Daiyi are co-first authors

【Abstract】BackgroundThe global prevalence and incidence of metabolic asociated fatty liver disease（MAFLD） co-occurring withtype2diabetes melitus（T2DM）are increasing，significantlyelevating theriskofliver-related adverse outcomes.Inclinical practice，earlyscreeninganddiagnosisof high-risk MAFLDpatients with hyperglycemiaarecrucialto slowing disease progresion.ObjectiveBasedontherelationship between T2DMand MAFLD，this studyevaluatesthe impact of hyperglycemiaonhepatic steatosisandliverfibrosis inMAFLDusinglarge-scalehealth examinationdataandaims toidentify keyfactors influencingthedevelopmentof MAFLDwith hyperglycemia.MethodsDatafrom18286 individualswho underwent healthexaminationsattheFirstAfiliatedHospitalofSoochowUniversityfromMarchtoJuly2O24wereanalyzed.Thedataset includeddemographicinformation，medical history，abdominalultrasoundresults，biochemicalmarkers，androutineblood tests.Individualsmeting the MAFLDdiagnosticcriteria wereclasifiedintothe MAFLDgroup，which wasfurtherstratified into three subgroups according to the Fibrosis-4 index（FIB-4）scores：T1（FIB-4lt;1.30， n=4275 ），T2（ 1.30? FIB（204號 4?2.67 ，n=924），and T3（FIB-4gt;2.67，n=59）.Clinical indicators among these subgroups were compared.Additionaly， the MAFLD group was divided into two subgroups： MAFLD with hyperglycemia（ n=752 ）and MAFLD without hyperglycemia（ n= 4 506），based on a history of diabetes，fasting blood glucose（FBG） ?7.0 mmol/L，or glycated hemoglobin A1c（ HbA_1c ） ?6.5% （meeting anyone criterion）. Diferences in hepatic steatosis and liver fibrosis-related indicators between these subgroups wereanalyzed.UnivariateandmultivariateLogisticregresionanalyses wereperformedtoidentifykeyfactorsasociated with MAFLDwithhyperglycemia.ThepredictiveperformanceofacombinedmodelforMAFLDwithhyperglycemia was evaluated using the receiver operating characteristic（ROC）curve analysis.ResultsAmong the T1，T2，and T3 groups，significant differences （ Plt;0.05 ）were observed in clinical indicators，including smoking，hypertension，diabetes，hyperlipidemia， hyperuricemia，coronary heart disease，age，BMI，FBG， HbA_1c ，platelet count（PLT），white blood cell count（WBC）， red bloodcellcount（RBC），hemoglobin（Hb），red blood celldistribution width（RDW），neutrophil count（NEUT）， lymphocytecount（LYM），monocyte count（MONO），alanine aminotransferase（ALT），aspartateaminotransferase（AST）， total cholesterol（TC），triglycerides（TG），high density lipoproteincholesterol（HDL-C），lowdensitylipoprotein cholesterol（LDL-C），albumin（ALB），glutamyl transferase（GGT），uric acid（UA），creatinine（Cr），blood urea nitrogen（BUN），total bilirubin（TBIL），direct bilirubin（DBIL），indirect bilirubin（IBIL），alkaline phosphatase （ALP），and estimated glucose processing rate（eGDR）.Moreover，thefaty liver index（FLI），hepatic steatosis index （HSI），and ZJU index were significantly higher inthe MAFLD with hyperglycemia group compared to the MAFLD without hyperglycemia group（ Plt;0.05 ）.Additionally，the FIB-4，AST/PLT ratio index（APRI），non-alcoholic fatty liverdisease fibrosis score（NFS），andBMI，AST/ALTand diabetes score（BARD）were also higher inthe MAFLD with hyperglycemia group （ Plt;0.05 ）.The samples of MAFLD with hyperglycemia and MAFLD without hyperglycemia groups were randomly divided into training and validation sets at 1：1 ratio respectively. In the training set，univariate and multivariate Logistic regression analyses identified age，waist circumference（WC），hypertension，hyperlipidemia，TG，GGT，UA and BUN as key influencing factorsassociatedwithMAFLDwith hyperglycemia（ Plt;0.05 ）.FurtherROC analysis of these factors demonstrated moderate predictive accuracy for MAFLD with hyperglycemia （0.53 ≤ AUC ?0.75 ）.A predictive model incorporating these eight key factors achieved an AUC of O.805（95%CI=0.781-0.828），with a sensitivity of 75.8% and specificity of 72.6% Validation of this combined model in the validation set yielded a positive predictive value of 70.5% ，a negative predictive value of 73.1% ，and anoverall predictive accuracyof 72.7%.ConclusionAmong MAFLD patients stratified by FIB-4，significant differencesinhypertension，FBG， HbA_lc ，PLT，WBC，RBC，LYM，AST，and eGDRwere observed across the three subgroups.Hyperglycemia exacerbates hepatic steatosis and liver fibrosis in MAFLD.Furthermore，age，WC，hypertension， hyperlipidemia，TG，GGT，UAandBUNwereidentifiedassignifcantriskfactorsforthe progresionofMAFLDtoMAFLDwith hyperglycemia.The predictivemodel incorporatingtheseeight indicatorsenhancestheaccuacyofasssinghyperglycemiarisk in MAFLD，potentially providing a reference for the early differential diagnosis in clinical practice.

【KeyWords】Metabolicasociated fatty liverdisease；Hyperglycemia；Hepatic steatosis；Liverfibrosis；Predictive model

代謝相關脂肪性肝病（metabolicdysfunction-associatedfattyliverdisease，MAFLD）是指遺傳易感個體由于營養過剩和胰島素抵抗引起的慢性進展性肝病，目前該病的全球患病率和發病率持續上升，特別是在我國，情況尤為嚴峻[1]。MAFLD 患者常伴隨代謝綜合征，包括肥胖、2型糖尿病（type2diabetesmellitus，T2DM）、高脂血癥以及高血壓等。研究表明，T2DM是發生MAFLD最為密切相關的風險因素，約 70% 的T2DM患者同時患有MAFLD，二者具有明顯的重疊效應[2]。在致病機制上，T2DM能夠促進 MAFLD的進展，從而加快肝臟和肝外不良結局的發展速度；反之，MAFLD也能增加T2DM發病風險，并對T2DM患者的糖代謝產生不利影響[3]。這兩種疾病的共存顯著增加肝臟相關不良后果的風險，并對肝外預后造成更嚴重的負擔，構成了嚴峻的公共衛生問題[4-5］。因此，在臨床實踐中，對MAFLD患者需要進行糖尿病的篩查和早期診斷，同時，對T2DM患者也需及時評估肝臟疾病進展。空腹血糖（FBG）和糖化血紅蛋白（ HbA_lc ）作為T2DM診斷標準的重要組成部分，同樣與MAFLD的疾病進展密切相關[6]。然而，除血糖相關指標外，影響MAFLD患者肝臟病程的其他關鍵因素仍有待研究。更重要的是，MAFLD合并高血糖對肝臟病程進展的影響及危險因素仍不十分清楚。本研究旨在基于T2DM與MAFLD之間的關系，利用現有大規模體檢數據探究機體高血糖對MAFLD肝脂肪變性和肝纖維化的影響，并分析影響MAFLD合并高血糖發生的危險因素，同時構建綜合預測模型以評估MAFLD合并高血糖的發生風險[7]，旨在為臨床提供更為有效的MAFLD風險評估與管理工具。

1對象與方法

1.1 研究對象

選取2024年3—7月在蘇州大學附屬第一醫院體檢中心參加健康體檢的人群，排除臨床資料不完整樣本，納入18286例樣本。依據肝臟B超檢查結果，將資料完整的體檢人群分為脂肪肝患者（6727例）和非脂肪肝患者（11559例）。進一步依據MAFLD診斷標準，排除脂肪肝患者中的非MAFLD病例，最終納入MAFLD患者5258例。

1.2MAFLD納入與排除標準

納入標準：（1）臨床資料完整；（2）實驗室檢查及腹部B超等輔助檢查按要求完成，且B超診斷為脂肪肝；（3）至少1項代謝綜合征（metabolicsyndrome，MetS）組分： ①BMIgtrsim24.0kg/m² ，或者腰圍（WC） ?90cm （男性） 185cm （女性），或者體脂肪含量和體脂百分比超標； ②FBG?6.1mmol/L ，或者糖負荷后 2h 血糖 ?7.8mmol/L ，或 HbA_lc?5.7% ，或者T2DM病史，或者穩態型評估法胰島素抵抗指數?2.5 ； ③ 空腹血清三酰甘油（TG） ?1.70mmol/L ，或者正在接受降脂藥物治療； ④ 血清高密度脂蛋白膽固醇中 （男性） /1.3mmol/L （女性），或者正在接受降血脂藥物治療； ⑤ 血壓 ?130/85mmHg （1mmHg=0.133kPa），或者正在接受降血壓藥物治療[1]。

排除標準：（1）基因3型丙型肝炎病毒（HCV）感染、藥物性脂肪肝、肝豆狀核變性和營養不良等可導致脂肪肝的疾病；（2）有惡性腫瘤及腫瘤手術史；（3）過量飲酒（每周乙醇攝入量男性 ?210_g ，女性 ?140_g ）。

1.3 研究方法

收集患者一般資料及相關臨床檢查指標等，包括性別、吸煙史（吸煙 ?1 支 /d ，連續或累計6個月以上）、飲酒史［包括無飲酒（從未飲酒），偶爾飲酒（少量且不固定頻率飲酒），適量飲酒（固定頻率飲酒，但未達到過量飲酒標準），以及過量飲酒（乙醇攝入量男性?210g/ 周，女性 ?140g/ 周）〕、高血壓史、糖尿病史、高脂血癥史、高尿酸血癥史、冠心病史、腫瘤史、年齡、BMI、WC、FBG、 HbA_lc 、血小板計數（PLT）、白細胞計數（WBC）紅細胞計數（RBC）血紅蛋白（Hb）紅細胞分布寬度（RDW）、中性粒細胞計數（NEUT）、淋巴細胞計數（LYM）、單核細胞計數（MONO）、中性粒細胞百分比（ NEUT% ）、丙氨酸氨基轉移酶（ALT）、天冬氨酸氨基轉移酶（AST）、總膽固醇（TC）、TG、HDL-C、低密度脂蛋白膽固醇（LDL-C）、白蛋白（ALB）、球蛋白（GLB）、 γ- 谷氨酰轉肽酶（GGT）、尿酸（UA）、肌酐（Cr）、尿素氮（BUN）、總膽紅素（TBIL）、直接膽紅素（DBIL）、間接膽紅素（IBIL）、堿性磷酸酶（ALP）、超聲檢查。

其他聯合指標根據以下公式計算獲得：（1）肝脂肪變性相關指數：脂肪肝指數（FLI） =100/ L ¹⁺ e^-z ]， （204號 ；肝脂肪變性指數（HSI） =8×ALT/ （糖尿病） +2 （女性）［8]；ZJU指數（204 =BMI+FPG+TG+3×ALT/AST+2 （女性）[8]。（2）肝纖維化相關指數：AST/PLT比值（APRI） Σ=Σ [（AST/40）/PLT] ×100^[8] ；基于4因子的纖維化指數（FIB-4）= 年齡 ×AST/Ω[PLT×Ω （ALT）2][8]；非酒精性脂肪肝纖維化評分（NFS） 年齡+0.094×BMI+1.13× （FBG異常 糖尿病，是 ⁼¹ 香 =0 ） +0.99×AST/ALT-0.013×PLT-0.66×ALB^[8] BMI、AST/ALT和糖尿病評分（BARD） AST/ALT（若≥0.8=2）+BMI（若≥ 28 kg/m=1）+1（糖尿病）〔8]（3）胰島素抵抗相關指數： ① TG-葡萄糖指數（TyG） （ TG×FBG/2 ）[9]； ② TG-葡萄 糖-BMI（TyG-BMI） τ=TyG×BMI^[9] ; ③ 預估葡萄糖處理率（eGDR）=19.02-0.22×BMI-3.26×HTN-0.61×HbA_Ic ，其中HTN為高血壓（是=1，否=0）[10]。 O

1.4研究分組

根據FIB-4水平分為T1組（ FIB-4lt;1.30 ， n= 4275）、T2組（ 1.30?FIB–4?2.67 ， n=924 ）和T3組（FIB- ?4gt;2.67 ， n=59 ）。

根據有無糖尿病史、 FBG?7.0mmol/L. HbA_lc?6.5% （滿足任一項）分為MAFLD合并高糖組（ n=752 ）和MAFLD合并無糖組（ n=4506 ）。

1.5 統計學分析

采用SPSS27.0和GraphPad9.0軟件進行數據分析，對計量資料進行正態性檢驗，本研究計量資料均不符合正態分布，以 M （ P₂₅ ， P₇₅ ）表示，兩組間比較采用Mann-Whitney U 檢驗，多組間比較采用Kruskal-Wallis H 檢驗。計數資料以相對數表示，組間比較采用χ² 檢驗。采用單因素及多因素Logistic回歸分析探究影響MAFLD合并高血糖發生的關鍵因素，繪制受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線評估聯合預測模型對MAFLD合并高血糖預測價值，并計算ROC曲線下面積（areaunderthecurve，AUC）。以Plt;0.05 為差異有統計學意義。

2結果

2.1不同FIB-4水平分組的研究對象一般資料比較

T1組、T2組、T3組研究對象性別、WC、NEUT% 、GLB、TyG、TyG-BMI比較，差異均無統計學意義（ Pgt;0.05 ）；3組吸煙、高血壓、糖尿病、高脂血癥、高尿酸血癥、冠心病、年齡、BMI、FBG、HbA_lc 、PLT、WBC、RBC、Hb、RDW、NEUT、LYM、MONO、ALT、AST、TC、TG、HDL-C、LDL-C、

ALB、GGT、UA、Cr、BUN、TBIL、DBIL、 IBIL ）ALP、eGDR比較，差異均有統計學意義（ Plt;0.05 ），見表1。

2.2MAFLD合并高糖組與MAFLD合并無糖組肝脂 肪變性與纖維化相關指數比較

MAFLD合并高糖組FLI、HSI、ZJU均高于MAFLD合并無糖組，差異均有統計學意義（ Z= -5.550 ， Plt;0.001 ； Z=-3.505 ， Plt;0.001 ； Z=-14.442 ，Plt;0.001 ），見圖1。MAFLD合并高糖組FIB-4、APRI、NFS、BARD均高于MAFLD合并無糖組，差異均有統計學意義（ Z=-15.518 Plt;0.001 . Z= -3.261 ， Plt;0.001 ； Z=-31.115 ， Plt;0.001 ； Z=-15.286 Plt;0.001 ），見圖2。

2.3MAFLD合并高糖組和MAFLD合并無糖組研究對象一般資料比較

MAFLD合并高糖組和MAFLD合并無糖組研究對象BMI、RBC、Hb、LYM、AST、TBIL、DBIL、IBIL比較，差異均無統計學意義（ Pgt;0.05 ）；MAFLD合并高糖組和MAFLD合并無糖組研究對象性別、吸煙、高血壓、高脂血癥、高尿酸血癥、冠心病、年齡、WC、PLT、WBC、RDW、NEUT、MONO、 NEUT% 、ALT、TC、TG、HDL-C、LDL-C、ALB、GLB、GGT、UA、Cr、BUN、ALP比較，差異均有統計學意義（ Plt;0.05 ），見表2。

2.4MAFLD合并高血糖影響因素的Logistic回歸分析

通過隨機分組方法，將MAFLD合并高糖組與MAFLD合并無糖組的樣本按 1：1 比例分別劃分為訓練集和測試集。MAFLD合并高糖組的752例樣本中，訓練集和測試集各為376例；MAFLD合并無糖組的4506例樣本中，訓練集和測試集各為2253例，訓練集中MAFLD合并高糖組和MAFLD合并無糖組一般資料見

表3。對訓練集中所有指標進行單因素Logistic回歸分析，以MAFLD是否合并高血糖為因變量（賦值：是 ⁼¹ ，否=0 ），以性別（賦值：男 ⁼¹ ，女 =0 ），吸煙（賦值：吸煙 ⁼¹ ，未吸煙 =0 ），飲酒（賦值：適量 ⁼² ，偶爾 ⁼¹ 無 =0 ），高血壓、高脂血癥、高尿酸血癥、冠心病（賦值均為是 ⁼¹ ，否 =0 ），年齡、BMI、WC、PLT、

WBC、Hb、RDW、NEUT、LYM、MONO、 NEUT% ！ALT、AST、TC、TG、HDL-C、LDL-C、ALB、GLB、GGT、UA、Cr、BUN、TBIL、DBIL、IBIL、ALP（賦值均為實測值）為自變量，結果顯示，吸煙、高血壓、高脂血癥、高尿酸血癥、冠心病、年齡、WC、PLT、WBC、NEUT、MONO、NEUT%、TC、TG、HDL-C、

LDL-C、ALB、GGT、UA、BUN、ALP是MAFLD合并高血糖的影響因素（ Plt;0.05 ）。進一步將上述指標進行多因素Logistic回歸分析，結果顯示，高血壓、高脂血癥、年齡、WC、TG、GGT、UA、BUN是MAFLD合并高血糖的影響因素（ Plt;0.05 ）（表4）。

2.5篩選關鍵預測因子構建MAFLD合并高血糖的聯合預測模型并進行效能驗證

針對結果2.4中通過多因素Logistic回歸分析確定的MAFLD合并高血糖的影響因素進行ROC曲線分析，結果顯示：年齡、WC、高血壓、高脂血癥、TG、GGT、UA、BUN作為獨立預測因子在判斷MAFLD合并高血糖發生方面具有一定的預測準確度（ 0.53?AUC?0.75 ）。基于Logistic回歸分析結果，結合這8項關鍵預測因子，在訓練集中構建了用于預測MAFLD合并高血糖發生的模型，預測公式為logit（P）=-7.446+0.046× 年齡 +0.036×WC+0.766× 高血壓（是 ⁼¹ ，否 =0 ） +0.494× 高脂血癥（是 ⁼¹ ，否 =0 ）+0.162×TG+0.005×GGT-0.007×UA+0.279×BUN 聯合模型的預測準確度為0.805（ 95%CI=0.781～0.828 ），靈敏度為 75.8% ，特異度為 72.6% ，截斷值為-1.842（圖3）。在測試集中對該聯合模型的預測效能進行驗證，結果顯示：陽性預測值為 70.5% ，陰性預測值為73.1% ，預測準確率為 72.7% （表5）。

注：A為基于4因子的纖維化指數（FIB-4），B為天冬氨酸氨基轉移酶/血小板計數比值（APRI），C為非酒精性脂肪肝肝纖維化評分（NFS），D為BMI、天冬氨酸氨基轉移酶／丙氨酸氨基轉移酶和糖尿病評分（BARD）。

圖2MAFLD合并高糖組與MAFLD合并無糖組肝纖維化相關指數比較

Figure2Comparisonofliverfibrosis elatedindicesbetweenMAFLDwithhyperglycemia groupandMAFLDwithout hyperglycemia group

表2MAFLD合并高糖組及MAFLD合并無糖組研究對象一般資料比較

able2Comparisonofgeneraldataofsubjectsamong groupswithMAFLDwithhyperglycemiaandMAFLDwithouthyperglycemiapatien

注：“為 x² 值。

3討論

隨著全球肥胖和糖尿病患病率的上升，MAFLD已成為常見的慢性肝病之一，而其合并2型糖尿病的患病率也在逐漸上升，兩種疾病互相推動進展，構成重要公共衛生挑戰[1]。臨床上，亟需明確影響 MAFLD 患者肝臟疾病進展的關鍵因素，目前仍缺乏能夠有效評估

MAFLD合并高血糖發生風險的可靠評價工具。

本研究基于大規模體檢數據，進行回顧性數據分析，探討了影響MAFLD肝纖維化的因素，主要包括高血壓、FBG、 HbA_lc 、PLT、WBC、RBC、LYM、AST、eGDR等。通過MAFLD合并高糖組和MAFLD合并無糖組比較，本研究驗證了T2DM是MAFLD的重要危險因素，與既往研究結果一致[12]。本研究數據顯示MAFLD合并高糖組的肝脂肪變性和肝纖維化相關指數（如FLI、FIB-4等）高于MAFLD合并無糖組，進一步支持了高血糖狀態與MAFLD進展之間的密切關聯，提示血糖控制對于減緩MAFLD的進展至關重要[13］。高血糖不僅通過促進肝臟脂肪沉積加速了肝病的進展，還可能通過加重系統性炎癥和氧化應激，促進肝纖維化的發展[14] O

表5聯合模型預測MAFLD合并高血糖發生的效能驗證（例） Table5Validation of the predictive efficacy of the combined model for the occurrence of MAFLD complicated with hyperglycemia

注：陽性預測值為 70.5% ，陰性預測值為 73.1% ，預測準確率為72.7% 。

本研究進一步通過Logistic回歸分析和ROC曲線評估識別了MAFLD合并高血糖的關鍵影響因素，其中年齡、WC、高血壓、高脂血癥、TG、GGT、UA、BUN是重要的獨立預測因子。這些指標均與代謝綜合征密切相關，尤其是高脂血癥和腹型肥胖是胰島素抵抗的典型特征[15]。TG水平升高與脂肪肝的發生密切相關，同時，GGT、UA、BUN水平上升會加重MAFLD 患病風險［16]這些結果表明，改善代謝狀態，尤其是控制血脂異常和減輕腹部脂肪堆積，可能對預防和管理MAFLD合并高血糖具有重要意義。

最終，本研究成功構建并驗證的MAFLD合并高血糖聯合預測模型，該模型顯示出較高的預測準確度（ AUC=0.805 ），提示年齡、WC、高血壓、高脂血癥、TG、GGT、UA、BUN等指標能夠有效用于臨床早期篩查和風險評估。特別是，該模型利用了除糖代謝相關指標以外的多種代謝因素，全面評估了MAFLD合并高血糖的風險[17]。在測試集中，模型的陽性預測值為70.5% ，陰性預測值為 73.1% ，進一步證明了其在臨床應用中的價值。通過對這些關鍵指標的早期監測和干預，有助于延緩MAFLD患者肝臟疾病的進展，并降低高血糖相關并發癥的發生風險。該聯合預測模型為臨床醫生提供了早期鑒別高風險患者的有效評估方法，有助于及時采取針對性的預防和干預措施，進而為個體化治療方案的制定提供科學依據，優化患者管理和疾病預后。

與既往研究相比，本研究的優勢在于其樣本量較大和回顧性設計，研究結果的普遍性和可靠性較高［18]。本研究的不足之處在于，首先，本研究為橫斷面研究，無法明確高血糖在MAFLD進展中的因果關系[9]；其次，本研究未能納入更廣泛的遺傳及環境因素，未來的縱向研究和多中心研究有望進一步驗證這些影響因素的普遍性和可靠性；最后，由于該研究基于體檢人群，結果的外推性有待進一步驗證。未來擬進一步開展多中心、縱向隊列研究，以全面探索影響MAFLD發生發展病程的重要調控因素，為降低MAFLD發病率及疾病進程發展提供參考依據［20] O

綜上所述，本研究通過大規模人群數據，揭示了MAFLD合并高血糖的關鍵危險因素，并構建了有效的聯合預測模型。未來研究將進一步聚焦探討關鍵影響因素的潛在機制，并在臨床實踐中驗證和優化預測模型，為MAFLD合并高血糖的早期預防和個體化管理提供更精確的臨床指導和理論參考。

作者貢獻：吳莎負責數據整理分析、論文撰寫及修改；張代義負責數據整理及分析；李晉負責數據分析和論文修改；宣勤考、錢曉東負責數據收集；朱傳武、浦劍虹負責研究思路指導；朱莉負責研究設計構思、研究思路指導、數據整體分析、論文修改指導。

本文無利益沖突。

吳莎D https：//orcid.org/0009-0008-3266-8634

張代義D https：//orcid.org/0009-0003-5651-2451

朱莉D https：//orcid.org/0000-0002-0953-5912

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