黄茜，郑少燕，张志英，朱丹萍，范雪婷，杜彪，刘松坚

    代谢综合征(metabolic syndrome，MetS)是一种与多种已知心血管危险因素同时发生的疾病，包括胰岛素抵抗、肥胖、致动脉粥样硬化性血脂异常和高血压[1]。随着我国经济的发展和人们生活方式的改变，MetS 的患病率呈快速上升趋势[2]。与欧美人相比，亚洲人更有可能患有MetS[3]。李燕萍等人[4]的研究结果显示，中国老年人MetS 的患病率高达23.9%。许多研究表明[1]，MetS 的发生会增加2 型糖尿病、心血管疾病、肾损害等的风险。因此，MetS 的预测对于上述疾病的早期预防非常重要。

    已有研究证实[5]，三酰甘油(triglyceride，TG)、血清胆固醇、血糖、身高和体质量、血压等常规检查生物标志物可作为MetS 的有效预测因子。许多其他研究[6-9]发现了一些与MetS 相关的生物标志物，为研究者建立MetS 风险评估模型提供了便利。本研究开发了一种新的基于常规生物标志物的老年人MetS 风险预测模型，现报告如下。

    1 资料与方法

    1.1 研究人群 选择2020 年1 月至2021 年12 月到某中心疗养体检的人群作为研究对象。MetS的诊断标准采用中国成人血脂异常防治指南(2016 年修订版)。将研究对象中符合MetS 者纳入为实验组，另根据研究对象的性别和年龄(±5 岁)，匹配非MetS 者为对照组。本研究一共纳入MetS组161 例，非MetS 组192 例。

    1.2 选取标准 纳入标准：年龄≥60 岁；有完整的临床诊疗数据；完成血常规、血脂、空腹血糖(fasting blood glucose，FBG)、超敏C 反应蛋白(highsensitivity C-reactive protein，hs-CRP)检测者；获得研究对象知情同意。排除标准：有严重心血管疾病者；严重肝肾功能不全者；恶性肿瘤者；自身免疫学疾病者；失访、中途退出或者死亡者。

    1.3 资料收集 收集研究对象的人口学特征资料如年龄、性别、吸烟史、饮酒史；测量研究对象的身高、体质量、腰围、血压 ......