在人体这个复杂的 “小宇宙” 里，甲状腺激素就像一个神秘的 “指挥官”，它的一举一动都牵一发而动全身。其中，甲状腺功能减退（hypothyroidism，简称甲减）就是一种常见的内分泌失调状况，在全球范围内影响着不少人的健康。

甲减是一种甲状腺激素异常的疾病，由于它的临床表现十分隐匿，很容易被忽视，进而导致严重后果。就像潜伏在身体里的 “小怪兽”，初期症状可能只是轻微的体重增加、疲劳、便秘或者记忆力减退，这些症状很容易被当成生活中的小毛病而被忽视。据统计，大约 5% 的人患有甲减，还有另外 5% 的人可能没有被诊断出来。如果不及时治疗，甲减会引发一系列健康问题，尤其是心血管疾病，比如影响心脏的收缩能力，导致心脏输出量和心率下降，严重时甚至会引发心力衰竭，还可能引起心律失常等问题。此外，甲减还和糖尿病、肾功能障碍以及癌症的发展密切相关，其背后的分子机制复杂得如同一个神秘的迷宫。

甲状腺激素对身体的脂质和葡萄糖代谢有着重要影响。它可以通过对肝脏和脂肪组织的作用，影响脂质的生成、运输和代谢。甲减常常伴随着血脂异常，总胆固醇（TC）和低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）水平会升高。同时，甲减还会干扰葡萄糖代谢，降低葡萄糖的摄取、糖异生和糖原分解，这些都与糖尿病的发生息息相关。

虽然甲状腺功能和脂质、葡萄糖代谢之间的关系已经有所了解，但关于代谢指标和甲减之间的具体联系，我们知道的还很少。目前，甲状腺功能的检测主要依赖于实验室指标，比如游离三碘甲状腺原氨酸（FT3）和游离甲状腺素（FT4），但这些指标往往不在常规体检项目中，这就导致很多甲减患者容易被漏诊。所以，迫切需要更多的研究来帮助我们更好地评估和管理甲减，减轻临床负担。

为了解开这些谜团，南京医科大学附属无锡人民医院的研究人员 Xinyi Huang、Hengzheng Cheng 等人在《Lipids in Health and Disease》期刊上发表了一篇名为 “Associations between indicators of lipid and glucose metabolism and hypothyroidism” 的论文。他们通过研究发现，脂质和葡萄糖代谢指标，特别是甘油三酯 - 葡萄糖指数（TyG）、残余胆固醇（RC）和传统指标甘油三酯（TG），与甲减有着密切的正相关关系，这些指标在评估和管理甲减方面具有潜在的应用价值。这一发现就像在黑暗中点亮了一盏灯，为甲减的研究和治疗开辟了新的方向。

研究人员在开展这项研究时，主要运用了以下几种关键技术方法：首先，他们从美国国家健康与营养检查调查（NHANES）数据库中筛选出 2007 - 2012 年的数据，经过层层筛选，最终确定了 3254 名参与者。接着，依据美国临床内分泌学家协会和美国甲状腺协会制定的临床实践指南来诊断甲减。然后，收集参与者的基线特征数据，包括人口结构、疾病史等信息，并测量了相关的实验室指标。最后，运用复杂抽样权重、多种统计检验方法以及构建逻辑回归模型等方式，对数据进行深入分析，以此来探究代谢指标与甲减之间的关系。

下面我们来详细看看研究结果。

研究涉及 3254 名参与者，其中 280 人患有甲减，2974 人未患甲减，这些人代表了约 2.8 亿美国人。研究发现，基线参数，比如性别、年龄、种族、高血压、糖尿病和心血管疾病等，都与甲减有着显著的关系（）。患有甲减的人，其合并症的发生率比没有甲减的人更高。而且，在甲状腺功能以及一些脂质和葡萄糖代谢指标方面，两组之间存在明显差异（），尤其是一些非常规参数，这表明代谢紊乱在探索甲减方面具有一定的价值。这就像是发现了一条隐藏在身体数据里的线索，暗示着代谢指标和甲减之间可能有着千丝万缕的联系。

研究人员通过逻辑回归分析了甲减与多个代谢指标（TyG、TG、RC、TC、HDL-C 和 non-HDL-C）之间的关系。结果发现，TC、HDL-C 和 non-HDL-C 与甲减的关联并不显著，不需要进一步分析。而 TyG、TG 和 RC 则表现出与甲减显著的正相关关系。在未调整模型中，它们与甲减的关系就十分明显（），即使在控制了关键的人口统计学特征后，这种正相关关系依然存在。研究人员还将这些指标按四分位数进行分类，发现随着脂质和葡萄糖代谢指标水平的升高，甲减的患病率也在逐渐增加。例如，TyG 最高四分位数组的甲减患病率比最低四分位数组高很多，调整后的优势比（OR）为 1.95（95% 置信区间为 1.24 - 3.07），TG 和 RC 也是类似的情况。这就好比是在甲减和这些代谢指标之间发现了一座 “桥梁”，指标越高，通过这座 “桥梁” 患上甲减的可能性就越大。

研究人员还利用限制立方样条（RCS）来展示甲减与代谢指标之间的非线性关系。结果显示，甲减患病率与 TyG、TG 和 RC 之间的非线性关系在统计学上是显著的（），但非线性成分并不占主导地位（）。随着指标的增加，甲减的 OR 值会先稳步上升，在指标中位数附近会出现变化，TyG 是趋于平稳，TG 和 RC 则是略有下降，之后又继续上升，这与指标四分位数的逻辑回归结果是一致的。这就像是画出了一条独特的曲线，生动地展现了甲减和这些代谢指标之间复杂而微妙的关系。

为了探究不同人群中 TyG、TG、RC 与甲减之间的差异，研究人员进行了亚组分析，并以森林图的形式展示结果。分析发现，性别、年龄、烟酒使用情况以及常见疾病对 TyG、TG 或 RC 与甲减的关联并没有显著影响（），这意味着这些因素对甲减的影响是相对独立的。在不同年龄组的比较中，代谢指标的升高都与甲减患病率的增加有关，只是程度有所不同。而且，在没有常见疾病、不饮酒和不吸烟的人群中，TyG、TG 和 RC 的升高对甲减的提示作用更为明显。这就像是在不同的人群 “小世界” 里发现了一些规律，某些特定人群中这些代谢指标和甲减的关系更加紧密。

研究人员构建了因果中介研究模型，以探究甲减如何影响健康结局（包括心血管疾病、高血压和糖尿病），以及代谢指标（TyG、TG 和 RC）是否起到中介作用。结果发现，甲减对健康结局有着显著的总体影响（），通过代谢指标的间接影响也很显著（）。与 TyG 介导的比例（分别为 17.2%、19.6% 和 57.1%）以及 TG 介导的比例（分别为 10.0%、12.0% 和 26.0%）相比，RC 介导甲减与心血管疾病、高血压和糖尿病之间关联的比例分别为 9.9%、11.9% 和 25.7%。这表明代谢指标在解释甲减与健康结局之间的潜在关联中起着重要作用，其中 TyG 的表现更为突出。这就像是找到了一条隐藏在身体内部的 “因果链条”，代谢指标在其中扮演着关键的 “中介者” 角色，帮助我们更好地理解甲减是如何影响健康的。

在讨论部分，研究人员进一步阐述了这些发现的重要意义。这次针对 3254 名参与者的研究，清晰地揭示了甲减与脂质和葡萄糖代谢指标之间存在着显著的正相关关系，随着代谢指标的升高，甲减的患病率大幅增加。通过逻辑回归筛选出的 TyG、TG 和 RC 等指标，在各种调整模型中都表现出稳定的关联，特别是在指标较高的人群中，这种关联更为明显。RCS 展示的非线性关系也与逻辑回归结果相契合。亚组分析发现，在一些特定人群中，这些代谢指标对甲减的提示作用更有价值。因果中介研究则表明，代谢指标在甲减影响健康结局的过程中起着至关重要的中介作用。

这些研究结果充分展示了脂质和葡萄糖代谢指标与甲减之间的紧密联系，强调了关注代谢紊乱在甲减评估和管理中的重要性。对于临床医生来说，这意味着他们可以通过关注患者的这些代谢指标，更敏锐地察觉甲减的可能性，为诊断和治疗提供有力的帮助。例如，当发现患者的 TyG、TG 或 RC 指标升高时，医生就可以提高警惕，进一步检查患者是否患有甲减，从而实现早发现、早治疗。

不过，这项研究也存在一些局限性。由于这是一项特定时间的调查，无法确定明确的因果关系，还需要更多的前瞻性研究和机制探索来填补这个空白。而且，甲状腺功能参考范围的应用存在很大争议，甲减的定义在实际操作中也面临挑战，这可能会影响甲减人群的筛查准确性。此外，NHANES 数据也有一些不足，比如实验室数据只收集了一次，可能导致血液相关结果不稳定，在收集疾病数据时也可能存在回忆偏差。而且，研究虽然选择了一些有代表性的代谢指标，但可能还有更优的参数等待挖掘和评估。

尽管如此，这项研究仍然为甲减的研究和临床实践提供了重要的参考。它让我们更加深入地了解了甲减与代谢指标之间的关系，为未来的研究指明了方向。相信在未来，随着研究的不断深入，我们能够更好地攻克甲减这个难题，为人们的健康保驾护航。