ベースライン特性
分析コホートは2,486人の適格な参加者で構成され、そのうち804人（32.3％）が肝脂肪症を経験しました。 NAFLDの個人は、NAFLDのない人と比較して異なる代謝特性を示しました（表1）。 NAFLDグループは、平均年齢、糖尿病、高血圧、喫煙状態、高コレステロール、より大きなウエスト周囲、およびBMI、SBP、DBP、BUN、UA、ALT、AST、GGT、空腹時グルコース、HBA1C、TG、TG、TG、TG、TG、TG、TG、HBA1C、TG、HBA1C、HBA1C、AST、AST、AST、AST、AST、TG、HBA1C、ASTを示しました。 Mets-IRはグループ間で大幅に異なり、NAFLD参加者はコントロールよりも39％高い値を示しています（51.43±12.6対36.92±9.4; p
表1 NAFLDおよび非NAFLDグループのコホート特性と代謝プロファイル
表2は、Mets-IR四分位数によって層別化された参加者の臨床的特性を示しています。特定の人口統計学的特性は、女性の参加者と非ヒスパニック系白人の割合が高いことを含め、糖尿病の併存疾患、高血圧、喫煙歴の大幅な上昇を含む、高METS-IRコホート（Q4）で大幅に異なりました（喫煙史（pp p
表2メッツ・イルの四分位層全体にわたる人口統計および臨床パラメーター
METS-IRレベルとNAFLDの関係
回帰モデルは、METS-IRレベルとNAFLD有病率の間に有意な関連性を示しました。 METS-IRの1％の増加は、調整されていない分析でNAFLDのリスクが12％高いことと関連していました（オッズ比[OR]= 1.12; 95％信頼区間 [CI]：1.10–1.13）、およびこの関連性は、完全な共変量調整後7％で有意なままでした（OR = 1.07; 95％CI：1.04–1.10）。
多変量回帰モデルの代謝共変量（BMI、ウエスト周囲、および脂質など）の多重共線性を評価しました。分散インフレ係数（VIF）分析では、すべての変数が共線性リスクのしきい値を下回るVIF値を持っていることが示されました（VIF 1）。
METS-IRカテゴリの分布パターンを表3に示します。初期粗回帰分析の結果は、最高のMETS-IR層の個人が参照グループよりも62.5倍のNAFLDを発症する可能性が高いことを示しました（OR = 63.51; 95％CI：39.45–102.25; p
表3重回帰モデルにおけるMets-IR四分位数とNAFLDの関係
年齢、生物学的性別、民族的背景を含む人口統計上の交絡因子の連続的な調整に続いて（モデル2）、協会は堅牢なままでした（OR = 57.03; 95％CI：35.10–92.66）。モデル3は、糖尿病の歴史、高血圧、高コレステロール血症、婚status状態、および喫煙状況についてさらに調整され、MetS-IRの上昇とNAFLDリスクの持続的な関連性を明らかにしました（OR = 39.27; 95％CI：22.65–68.08; pp 2）
METS-IRとNAFLDの間の非線形および重要なしきい値の分析
Mets-IRとNAFLDの間の非線形関連と飽和しきい値を調査するために、一般化された添加剤モデルを使用して、平滑化された曲線適合を生成しました（図2）。多変数調整後、関係は研究集団全体に非線形のJ字型パターンを示し、識別可能なターニングポイントは46.73のMetS-IRしきい値で現れました（表4）。このしきい値以下では、NAFLDで1.14（95％CI）の有意なリスク推定値が観察されました。逆に、METS-IRレベルを> 46.73> 46.73に有意な関連性は見つかりませんでした。これは、代謝リスクプロファイルのプラトー効果を示しています。
図2
滑らかな曲線フィッティングを介したMets-IRとNAFLDの間の関連。 Mets-IR、インスリン抵抗性の代謝スコア。 NAFLD、非アルコール性脂肪肝疾患
10倍の交差検証を使用して、変曲点値のパフォーマンスを確認しました。結果は次のとおりです。曲線下面積（AUC）値は0.819、感度は0.766、特異性は0.705、ブートストラップ分析も実行され、0.8009〜0.8379の範囲です。これらの結果は、変曲点の安定性を示しています（追加ファイル3を参照）。
表4 Mets-IRおよびNAFLDのしきい値効果
サブグループ分析
相互作用テストを使用して層状分析を実行し、人口統計サブグループ全体でMETS-IR-NAFLDリスク関連の安定性を評価しました。モデル4には、成層変数を定義するものを除くすべての共変量が含まれていました。結果は、性別、民族性、糖尿病状態、婚status状態、高血圧、高脂血症、喫煙行動、年齢、およびBMIを含むMETS-IRと変数との関連の均一性が確認され、有意な相互作用は観察されませんでした（すべて相互作用はありません。 p> 0.05;図3）。
図3
Mets-IRとNAFLDリスクの関係の層別分析
Mets-IR、インスリン抵抗性の代謝スコア。 NAFLD、非アルコール性脂肪肝疾患
サブグループ分析では、複数の仮説検定の問題に対処するために、誤検出率（FDR）メソッドを使用してp値を修正しました。複数のテストの結果から、P値（FDR_P）は各可変サブグループで0.05を超えており、統計的に有意ではありませんでした。全体として、サブグループと露出変数（METSIR）の間の修正された関連付けのいずれも、統計的に有意なレベルに達しなかったことが示されました。これにより、誤検知のリスクが効果的に減少し、METSIRの予測効果がサブグループ間で一貫しており、有意なサブグループの違いが示されていなかったことを示しています（追加ファイル4を参照）。
受信者動作特性（ROC）曲線分析
NAFLDのMETS-IRの診断パフォーマンスは、回帰モデル全体のROC曲線を使用して評価されました（図4）。粗モデルでは、連続METS-IRは0.835のAUCを示しました（95％CI：0.819–0.851; pP P P P
図4
モデル1〜4のMets-IRとNAFLDの関係のROC曲線。モデル1は調整されていません。モデル2には、性別、年齢、人種の調整が含まれていました。モデル3は、モデル2の共変量、および糖尿病状態、婚status状態、高血圧、高コレステロール、喫煙のために調整されました。モデル4は、モデル3プラスBMI、SBP、DBP、BUN、CR、UA、ALT、AST、ALP、ALB、GLB、GGT、TP、HBA1C、TC、LDL-C、およびウエスト周囲の共変量に対して調整されました。 alb、アルブミン; ALP、アルカリホスファターゼ; ALT、アラニンアミノトランスフェラーゼ; AST、アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ。 BMI、ボディマス指数; BUN、血液尿素窒素; CI、信頼区間; CR、クレアチニン; DBP、拡張期血圧; GGT、ガンマ – グルタミルトランスフェラーゼ; GLB、グロブリン; HBA1C、ヘモグロビンA1c; LDL-C、低密度リポタンパク質コレステロール; Mets-IR、インスリン抵抗性の代謝スコア。 NAFLD、非アルコール性脂肪肝疾患;または、オッズ比。 SBP、収縮期血圧; TC、総コレステロール; TP、総タンパク質; ua、尿酸
4つのモデルの予測性能は、10倍の交差検証を使用して評価されました。結果は、基本モデルのAUC（METSIRのみ）が0.835であることを示しました。人口統計学的変数やその他の臨床指標が徐々に追加されると、モデルのパフォーマンスは着実に向上しました。最終的に、完全なモデル（モデル4）は最適に実行され、0.856（±0.021）の交差検証AUCを達成しました。完全なデータセットに基づくAUCはさらに高かった。すべてのモデルにわたるAUCの標準偏差は小さく（0.021〜0.023）、良好なモデルの安定性を示しています（追加ファイル5を参照）。
仲介効果の分析
HDL-Cの調停分析では、経路分析では、メディエーター変数HDL-C（β= -0.86、曝露変数METSIRの有意な悪影響が示されました。 pP p = 0.04）。媒介効果の分析により、間接効果のp値は0.04であり、媒介効果は14.66％であり、直接効果は85.34％を占めていることが示されました。これは、HDL-CがMETSIRとNAFLDの関連性において部分的な媒介役割を果たしていることを示しています。ただし、全体的な媒介効果は弱く、NAFLDに対するMETSIRの影響は主に直接的なままです。 （表5および6）。
表5高密度リポタンパク質媒介分析の結果：経路分析表6高密度リポタンパク質媒介分析の結果：調停分析表7トリグリセリド調停分析の結果：パス分析表8トリグリセリド調停分析結果：調停分析
#インスリン抵抗性の代謝スコアと非アルコール性脂肪肝疾患の間の非線形関連米国国民健康および栄養調査データの分析20172020 #BMC内分泌障害