只知道BMI？肥胖新指标来啦！C-index、RFM——准确预测2型糖尿病风险具有潜力

引言：肥胖新指标C-index、RFM——有望成为预测2型糖尿病风险的有力工具！

糖尿病已成为全球重大的公共卫生问题。国际糖尿病联合会估计，2021年全球成年糖尿病患病人数达到5.37亿，并预计这一数字在2030年和2045年将分别上升至6.43亿和7.83亿。我国是世界上糖尿病患者数量最多的国家，2021年有1.14亿糖尿病患者，成人患病率为12.8%。糖尿病的显著危险因素包括年龄、糖尿病家族史、血脂水平升高、肥胖、饮食习惯和体力活动不足。

肥胖是糖尿病的一个突出风险因素。全球肥胖患病率从1975年的4.7%上升到2016年的13.1%，与糖尿病患病率的上升同步。自1990年代以来，中国肥胖患病率逐渐上升，目前约有一半的成年人口超重或肥胖。

虽然肥胖与糖尿病密切相关，但体质指数（BMI）等传统肥胖评价指标存在诸多局限，如不能有效区分脂肪质量和肌肉质量，也不能准确反映个体的脂肪分布等。迫切需要更好的肥胖指标来识别那些有不良健康结果的高风险人群。近日，南方医科大学公共卫生学院流行病学系毛琛教授、胡贵方教授研究团队开展的一项前瞻性研究发现：C-index（锥度指数）和RFM（相对脂肪质量指数）在预测2型糖尿病（T2DM）风险方面具有潜力。

C-index和RFM是什么？

C-index和RFM是两种用于评估体脂分布和肥胖程度的人体测量指标。

1.C-index

定义：C-index是一种衡量身体脂肪分布的指标，特别是腹部脂肪的积累，数值随着腹部脂肪的增加而增加。

计算公式：

其中，WC代表腰围（米），weight代表体重（千克），height代表身高（米）。

T2DM风险评估：C-index与腹部脂肪量相关，而腹部脂肪与胰岛素抵抗和T2DM风险增加有关。C-index的增加可能表明个体有更高的T2DM风险。

2.RFM

定义：RFM是一种评估全身脂肪百分比的指标，相比BMI能更准确地反映体脂的分布。

计算公式：RFM的计算根据性别不同而有所区别。

T2DM风险评估：RFM提供了一个更精确的全身脂肪百分比估算，与T2DM风险密切相关。较高的RFM值可能表明个体有更高的T2DM风险。

前瞻性研究证实：C-index、RFM预测T2DM具有潜力！

这是一项前瞻性队列研究，旨在评估C-index和RFM与T2DM风险之间的关系，纳入了来自我国广东省深圳市龙华区18岁及以上的社区居民共计10,813名参与者。C-index和RFM被分为四个四分位数（Q1-Q4），以评估不同水平的C-index和RFM与T2DM风险之间的关系。

1.C-index、RFM与T2DM风险呈显著正相关

在调整了年龄、性别、职业、婚姻状况、教育水平、吸烟状态、饮酒、体育锻炼、高血压状态、空腹血糖（FBG）和总胆固醇（TC）等潜在混杂因素后，研究发现C-index和RFM均与T2DM风险呈正相关，随着C-index和RFM水平的升高，T2DM的风险相应增加。

C-index和RFM的第三和第四四分位数（Q3和Q4）与最低四分位数（Q1）相比，T2DM的风险比（HRs）显著增加。具体来说，C-index Q3和Q4的HRs分别为1.50和1.73，而RFM Q2、Q3和Q4的HRs分别为1.94、3.18和4.91。

图1 C-index和RFM与T2DM风险的关系

研究结果表明，在校正潜在混杂因素之前和之后，C-index和RFM与发生T2DM的风险之间均存在一致且显著的正相关（p<0.05）。

2.预测新发T2DM的能力，RFM明显更优

在预测新发T2DM的能力方面，RFM的曲线下面积（AUC）为0.727，高于BMI、WC和腰高比（WHtR），显示了RFM在预测T2DM方面的优越性。而C-index的AUC为0.710，低于其他指标。

本文小结

综上所述，在深圳市龙华区进行的本项基于人群的大型研究中，在18岁及以上的社区居民中，发现较高的C-index和RFM与T2DM风险增加有关。即使在调整了年龄、性别、教育程度、婚姻状况、职业、吸烟状况、饮酒习惯、运动频率、高血压状况、FBG水平和TC水平等各种风险因素后，这些关联仍然显著。

C-index和RFM作为评估T2DM风险的指标，提供了比传统指标（如BMI和WC）更准确的体脂分布信息。这些指标的简单性和低成本特性，使它们在公共卫生领域，特别是在大规模流行病学研究中，具有广泛的应用潜力。研究结果支持将C-index和RFM作为识别T2DM风险的可用工具。

信源

Wang, D., Chen, Z., Wu, Y., Ren, J., Shen, D., Mao, C., & Hu, G. （2024）. Association between two novel anthropometric measures and type 2 diabetes in a Chinese population. Diabetes, Obesity and Metabolism. https://doi.org/10.1111/dom.15651

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