研究デザインと参加者
図1
研究フロー図と参加者の選択プロセス。 2 つの独立した母集団からの参加者の選択を示すフローチャート
この発見は、2017 年から 2018 年のサイクルの NHANES データの分析を通じて、さまざまな集団で検証されました。 2017～2018年のNHANESの初期集団からは、肝臓超音波検査所見、TG、HDL-C、空腹時血糖（FBG）レベル、TyHGBの計算に必要なBMIに関する完全なデータを持つ成人参加者3,286人が含まれた（図1）。中国人コホートで使用されたものと同様の除外基準が適用されました。大量のアルコール摂取、ウイルス性肝炎、またはその他の肝臓の病状が確立されている個人は、脂肪肝や代謝に影響を与える可能性のある薬を服用している個人と同様に除外されました。 BMI > 25 kg/m2 の患者は NHANES コホートから除外されませんでした。NHANES コホートは、より多様な体組成プロファイルを持つ検証集団として機能し、さまざまな身体習慣表現にわたる TyHGB の一般化可能性を評価することを可能にしました。したがって、BMIが高い参加者（肥満参加者を含む）、LDL-Cレベルが上昇している参加者、および代謝的により多様な集団において、TyGよりもTyHGBの優れたパフォーマンスが持続するかどうかを直接テストすることができました。不均一性が増加したにもかかわらず、TyHGB がその優位性を維持したため、このアプローチは我々の発見を強化します。国立保健統計センターの研究倫理審査委員会は NHANES プロトコルを承認し、すべての参加者は書面によるインフォームドコンセントを提出しました。これは公的に利用可能な匿名化されたデータセットであるため、この分析には治験審査委員会のさらなる承認は必要ありませんでした。
NAFLDの超音波診断
中国の病院コホートでは、中国肝疾患協会のガイドラインに従って、超音波検査による評価によって NAFLD の診断が確立されました。 [22]。参加者の臨床情報や検査情報にアクセスできない資格のある技術者が超音波評価を実施しました。 NAFLD は、肝臓における近接場エコー発生性のびまん性増強（腎臓および脾臓を超える）と、これらの特徴のいずれかを伴う場合の進行性遠距離場エコー減衰を特徴とします：（1）不明瞭な肝臓内の血管構造の視覚化、（2）丸みを帯びた鈍い縁を伴う軽度から中等度の肝臓肥大、（3）正常な血流パターンが保存された血流信号の減少、 (4) 肝右葉境界と横隔膜界面の描写が不十分または不完全。 NAFLD は、少なくとも 2 人の経験豊富な超音波検査技師が所見に同意したときに診断されました。不一致な所見が生じた場合、3 人目の上級超音波検査技師が合意を確立するために従事しました。
NHANES コホートでは、FibroScan モデル 502 V2 Touch による一過性エラストグラフィーが肝脂肪症の評価に採用されました。 FibroScan デバイスは、振動制御された過渡エラストグラフィーを利用して肝硬さの測定値を生成し、同時に制御された減衰パラメーター (CAP) を通じて脂肪肝に関連する超音波減衰を評価します。確立された診断閾値に従って、NAFLD は、重大なアルコール摂取 (男性では 1 日あたり 3 杯以上、女性では 1 日あたり 2 杯以上と定義) およびウイルス性肝炎 (B 型肝炎ウイルスなど) を含む他の既知の肝疾患の原因がない場合の CAP スコア ≥ 248 dB/m と定義されました。 [HBV] またはC型肝炎ウイルス [HCV] 感染症) [23,24,25]。 HBV または HCV 感染症の参加者は、陽性の血清学的検査結果または自己申告の診断に基づいて特定されました。
共変量
中国の病院コホートでは、健康診断中に臨床パラメータと生化学パラメータの包括的なデータが収集されました。血液検体は、最低 8 時間の一晩絶食後に採取され、標準化された方法を使用して病院の検査室で分析されました。人口統計情報には、年齢と性別のデータが含まれていました。人体測定評価には、参加者が履物を履かずに最小限の衣服を着た状態で得られた体重と身長の測定が含まれていました。 BMIは、体重（キログラム）を身長の二乗メートル（kg/m2）で割ったものとして計算されました。血圧は、自動血圧計を使用して 5 分間の休息後、座位で記録されました。臨床検査評価には、アラニンアミノトランスフェラーゼ（ALT）、アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ（AST）、ガンマグルタミルトランスフェラーゼ（GGT）、総タンパク質、アルブミン、グロブリン、総ビリルビン、および直接ビリルビンレベルを測定するための肝機能検査が含まれていました。腎機能は血中尿素窒素、クレアチニン、尿酸値に基づいて評価されました。脂質パラメーターの評価には、TC、TG、HDL-C、および LDL-C の測定が含まれます。 FBGレベルも測定されました。すべての生化学分析は、自動分析装置 (Abbott AxSYM) および標準的な方法を使用して実施されました。
NHANES コホートでは、アンケート、身体的評価、検査室測定などの標準化されたプロトコルを使用して、人口統計、社会経済、臨床変数の包括的なセットが収集されました。人口統計情報には、年齢、性別 (男性、女性)、人種/民族 (非ヒスパニック系白人、非ヒスパニック系黒人、メキシコ系アメリカ人、その他に分類される) のデータが含まれていました。教育成績（高校以下、高校、高校以上に分類）、婚姻状況（未婚か既婚に分類）、世帯収入などの社会経済的要因も記録された。人体測定には、腹囲とBMIの測定が含まれます。臨床変数には、参加者が報告した心不全、冠状動脈性心疾患、狭心症、心筋梗塞、または脳卒中の診断として特徴付けられる心血管疾患（CVD）が含まれていました。糖尿病は、医師によって診断されたか、空腹時血糖値が 126 mg/dL 以上であると定義されます。高血圧は、現在降圧薬を服用していない参加者の血圧測定値が140/90 mmHg以上、または以前に高血圧と診断されたことと定義されました（降圧療法中の参加者は分析から除外されたため）。喫煙パターンは、非喫煙者、元喫煙者、または現在喫煙者としてグループ化されました。血圧評価は、座位で5分間の安静後に実施し、3回の測定値の平均値を分析に利用しました。一晩絶食した後に血液検体を採取し、NHANES 健康栄養検査センターで分析しました。臨床検査値には、肝臓酵素 (ALT および AST)、脂質プロファイル (TC、HDL-C、LDL-C、およびトリグリセリド)、FBG、および糖化ヘモグロビン (HbA1c) レベルの測定が含まれます。血圧、糖尿病、コレステロールの治療薬などの処方薬の使用状況は、自己申告書と薬剤目録を通じて文書化されました。多量のアルコール摂取、ウイルス性肝炎、追加の確認された肝臓障害、または脂肪肝や代謝機能に影響を与える可能性のある薬物療法を示した場合、研究参加者は除外されました。両方の研究集団に対する臨床検査評価は、それぞれの施設のガイドラインに従って標準化されました。 TyHGB 指数は、TG/HDL-C + 0.7*FBG (mmol/L) + 0.1*BMI (kg/m²) の計算によって導出され、一方、比較マーカー TyG 指数は ln として計算されました。[TG (mg/dL) × FBG (mg/dL)/2]。
統計分析
正規分布する連続変数は平均 ± 標準偏差を使用して記述され、非正規分布データは四分位範囲の中央値として表現されました。 [Q1, Q3]。カテゴリデータは頻度 (パーセンテージ) として表示されました。 TyHGB 四分位数間のベースライン特性の変動は、非正規分布データの場合はクラスカル・ワリス検定を使用し、正規分布データの場合は一元配置分散分析を使用して評価し、カテゴリ変数はカイ二乗検定を使用して分析しました。欠損データは、利用可能なデータを最大限に活用するために、k 近傍 (KNN) 補完によって処理されました。一次分析を実行する前に、分散膨張係数 (VIF) 方法論を使用して、共変量間の多重共線性評価が実行されました。 VIF 値が 5 を超える共変量は実質的な共線性を示しているとみなされ、最終モデルに含めるために慎重な評価が行われました。
TyHGB 指数は、カテゴリ変数 (四分位数) と連続変数の両方として分析されました。 TyHGB と NAFLD の間の関連性を調べるために、多変量ロジスティック回帰モデルが利用され、オッズ比 (OR) と 95% 信頼区間 (95% CI) が計算されました。 3 つの段階的な調整モデルが確立されました。モデル I (未調整)。モデル II (中国人コホートの場合は性別、年齢、BMI、NHANES コホートの場合は性別、年齢、BMI、人種/民族を調整)。モデル III (中国人コホートの場合: 性別、年齢、BMI、GGT、ALT、TC、AST、LDL-C、総タンパク質、総ビリルビン、直接ビリルビン、血中尿素窒素、クレアチニン、尿酸について完全に調整済み。NHANES コホートの場合: 性別、年齢、BMI、人種/民族、婚姻状況、血中尿素窒素について完全に調整済み、 CVD、喫煙状態、AST、糖尿病、アルブミン、高血圧、クレアチニン、ALT、尿酸、TC、LDL-C レベル）。線形傾向は、各 TyHGB 四分位の中央値を回帰分析内の連続変数として組み込むことによって実行されました。
TyHGB と NAFLD リスクの間の非線形関連の可能性を調査するために、TyHGB 分布の 5、35、65、および 95 パーセンタイルにノットを配置して制限付き 3 次スプライン (RCS) モデリングを実行しました。非線形関係の重要性は、線形項モデルとスプライン項モデルを比較する尤度比検定を使用して評価されました。 NAFLD に対する TyHGB の予測性能は、受信者動作特性 (ROC) 曲線分析を使用して評価され、ROC 曲線下面積 (AUC) は 95% CI で計算されました。 DeLong の検定を使用して、TyHGB インデックスと TyG インデックスの AUC を比較しました。純再分類改善 (NRI) および統合識別改善 (IDI) の計算は、TyHGB または TyG をベースライン リスク評価モデルに組み込むことによる増分価値を定量化するために、カテゴリーの制約なしで実行されました。
中国人コホートのベースライン予測モデルには、性別、年齢、総タンパク質、BMI、総ビリルビン、GGT、血中尿素窒素、ALT、直接ビリルビン、AST、クレアチニン、TC、尿酸、LDL-C レベルが含まれていました。 NHANES コホートのベースライン モデルには、性別、年齢、BMI、人種/民族、婚姻状況、CVD、喫煙状況、糖尿病、高血圧、ALT、AST、アルブミン、クレアチニン、尿酸、血中尿素窒素、TC、LDL-C レベルが含まれていました。データ分析は、R ソフトウェア (バージョン 4.1.0; R Foundation for Statistical Computing、ウィーン、オーストリア) および EmpowerStats ソフトウェア (http://www.empowerstat.org/en/）。統計的有意性は次のように定義されました。 P
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2025-10-23 12:15:00