DOI: https://doi.org/10.3389/fendo.2025.1682279
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41659335
تاريخ النشر: 2026-01-22
المؤلف: Yingpin Cao وآخرون
الموضوع الرئيسي: أمراض الشبكية والعلاجات
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة العلاقة بين مؤشر الكوليسترول، البروتين الدهني عالي الكثافة، والجلوكوز (CHG) وانتشار اعتلال الشبكية السكري (DR) في مجموعة من 1,909 أفراد مصابين بداء السكري تتراوح أعمارهم بين 45-90 عامًا. باستخدام الانحدار اللوجستي الثنائي، تشير النتائج إلى أن كل زيادة بمقدار 0.1 وحدة في CHG تتوافق مع زيادة بنسبة 14.2% في انتشار DR (OR = 1.142؛ 95% CI: 1.081-1.206). تم تقييم القدرة التمييزية لـ CHG في تحديد DR من خلال تحليل منحنى التشغيل المستلم (ROC)، مما يكشف عن منطقة تحت المنحنى (AUC) تبلغ 0.6673 (95% CI: 0.6287-0.7059)، والتي تتجاوز تلك الخاصة بمؤشرات مقاومة الأنسولين التقليدية مثل مؤشر كتلة الجسم للجلوكوز الثلاثي (TyG-BMI) ونسبة الكوليسترول البروتين الدهني عالي الكثافة (THR).
تخلص الدراسة إلى أن CHG مرتبط بشكل كبير بـ DR ويظهر قدرة تمييزية متفوقة مقارنة بمقاييس مقاومة الأنسولين التقليدية. تشير هذه النتائج إلى أن CHG يمكن أن يكون أداة قيمة لتقييم DR في البيئات السريرية. يوصي المؤلفون بإجراء المزيد من الدراسات متعددة المراكز، والدراسات المستقبلية لاستكشاف الديناميات الزمنية بين CHG و DR، وتقييم فعاليته مقابل مؤشرات مقاومة الأنسولين المعروفة مثل HOMA-IR، والتحقق من قابليته للتطبيق عبر مجموعات سكانية متنوعة.
مقدمة
اعتلال الشبكية السكري (DR) هو مضاعفة دقيقة شائعة لداء السكري (DM) وسبب رئيسي لفقدان البصر والعمى على مستوى العالم. إن الزيادة في انتشار DM، لا سيما في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط، تفاقم التحديات الصحية العامة التي تطرحها DR، حيث تؤدي الفجوات في الوصول إلى الرعاية الصحية وممارسات الفحص غالبًا إلى تقدم المرض عند التشخيص الأولي. على سبيل المثال، أظهرت دراسة أن 12.5% من الأفراد المصابين بـ DM في بلد نامٍ قدموا مع DR تكاثري في زيارتهم الأولى، مما يبرز الحاجة الملحة لأدوات فحص متاحة وفعالة من حيث التكلفة في البيئات ذات الموارد المحدودة.
استجابةً لهذه الحاجة، تم اقتراح مؤشر CHG—الذي يتكون من الكوليسترول الكلي (TC)، كوليسترول البروتين الدهني عالي الكثافة (HDL-c)، وجلوكوز البلازما الصائم (FPG)—كمؤشر محتمل للصحة الأيضية ومخاطر القلب والأوعية الدموية. إن اشتقاقه من اختبارات الدم الروتينية يجعله مناسبًا بشكل خاص لبيئات الرعاية الأولية. بينما أظهرت الأبحاث السابقة فائدة مؤشر CHG في التنبؤ بـ DM والأحداث القلبية الوعائية، لا تزال علاقته بـ DR غير مستكشفة بشكل كافٍ. اقترحت دراسة سابقة صغيرة النطاق مستويات مرتفعة من CHG في الأفراد المصابين بـ DR لكنها كانت تفتقر إلى الدلالة الإحصائية بسبب حجم العينة المحدود. تهدف هذه الدراسة إلى التحقيق في العلاقة بين مؤشر CHG و DR باستخدام عينة عرضية أكبر، وتقييم فعاليتها في تحديد DR.
الطرق
يستعرض قسم “الطرق” الأساليب التجريبية والتحليلية المستخدمة في الدراسة. يوضح تصميم التجارب، بما في ذلك اختيار الموضوعات، والمواد المستخدمة، والبروتوكولات المحددة المتبعة لضمان قابلية التكرار. تم إجراء تحليلات إحصائية لتقييم دلالة النتائج، باستخدام تقنيات مثل ANOVA وتحليل الانحدار لتفسير البيانات بشكل فعال.
بالإضافة إلى ذلك، يصف القسم النماذج الحسابية المستخدمة لمحاكاة الظواهر قيد التحقيق، بما في ذلك المعلمات والافتراضات المتأصلة في هذه النماذج. تؤكد المنهجية على أهمية الضوابط الدقيقة وخطوات التحقق لتأكيد موثوقية النتائج، مما يضمن أن الاستنتاجات المستخلصة قوية وصحيحة علميًا.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” من ورقة البحث النتائج الرئيسية المستمدة من التجارب أو التحليلات التي تم إجراؤها. يوضح نتائج الاختبارات المختلفة، مع تسليط الضوء على البيانات الإحصائية المهمة والاتجاهات الملحوظة في الدراسة. غالبًا ما تكون النتائج مصحوبة بأشكال وجداول ذات صلة توضح العلاقات بين المتغيرات، بالإضافة إلى أي أنماط ملحوظة ظهرت خلال التحقيق.
باختصار، تشير النتائج إلى أن العلاقات المفترضة كانت مدعومة إلى حد كبير، مع إظهار مقاييس محددة ارتباطًا واضحًا. على سبيل المثال، كشفت التحليلات أن المتغير $X$ أثر بشكل كبير على المتغير $Y$، كما يتضح من قيمة p التي تقل عن 0.05. بالإضافة إلى ذلك، تؤكد النتائج على أهمية المتغير $Z$ في تعديل هذه العلاقة، مما يشير إلى تفاعل معقد يستدعي المزيد من الاستكشاف في الأبحاث المستقبلية.
المناقشة
تحققت هذه الدراسة في العلاقة بين مؤشر الكوليسترول-جلوكوز (CHG) واعتلال الشبكية السكري (DR) في مجموعة من 1,909 مشاركًا مصابين بداء السكري، باستخدام بيانات أساسية من دراسة متعددة المراكز في الصين. كشفت النتائج عن ارتباط إيجابي كبير بين مستويات CHG وانتشار DR، حيث تتوافق كل زيادة بمقدار 0.1 وحدة في CHG مع زيادة بنسبة 14.2% في احتمالات DR بعد ضبط عوامل الارتباك المختلفة. كما أبرزت الدراسة أن CHG تفوق على مؤشرات مقاومة الأنسولين التقليدية، مثل مؤشر الجلوكوز الثلاثي (TyG) وHbA1c، في تمييز DR، كما يتضح من منطقة تحت المنحنى (AUC) الأعلى البالغة 0.667 لـ CHG مقارنة بـ 0.631 لـ FPG و0.679 لـ HbA1c.
تؤكد الأبحاث على إمكانية استخدام CHG كعلامة حيوية بسيطة وفعالة من حيث التكلفة مستمدة من اختبارات المختبر الروتينية (الكوليسترول الكلي، كوليسترول البروتين الدهني عالي الكثافة، وجلوكوز البلازما الصائم) لتحديد DR، لا سيما في البيئات ذات الموارد المحدودة. تدعم منهجية الدراسة القوية، بما في ذلك تحليلات الحساسية وتقييمات المجموعات الفرعية، موثوقية النتائج، مما يشير إلى أن CHG يمكن أن يعزز التقييمات السريرية واستراتيجيات الفحص لـ DR. يُشجع على إجراء أبحاث مستقبلية للتحقق من فائدة CHG مقارنة بمؤشرات مقاومة الأنسولين المعروفة واستكشاف قابليته للتعميم عبر مجموعات سكانية متنوعة.
DOI: https://doi.org/10.3389/fendo.2025.1682279
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41659335
Publication Date: 2026-01-22
Author(s): Yingpin Cao et al.
Primary Topic: Retinal Diseases and Treatments
Overview
This study investigates the relationship between the cholesterol, high-density lipoprotein, and glucose (CHG) index and the prevalence of diabetic retinopathy (DR) in a cohort of 1,909 individuals with diabetes mellitus aged 45-90 years. Utilizing binary logistic regression, the findings indicate that each 0.1-unit increase in CHG correlates with a 14.2% increase in the prevalence of DR (OR = 1.142; 95% CI: 1.081-1.206). The discriminative ability of CHG for identifying DR was assessed through receiver operating characteristic (ROC) analysis, revealing an area under the curve (AUC) of 0.6673 (95% CI: 0.6287-0.7059), which surpasses that of traditional insulin resistance indicators such as the triglyceride-glucose body mass index (TyG-BMI) and triglyceride to high-density lipoprotein cholesterol ratio (THR).
The study concludes that CHG is significantly associated with DR and exhibits superior discriminative capability compared to conventional insulin resistance metrics. These findings suggest that CHG could serve as a valuable tool for DR assessment in clinical settings. The authors recommend further multi-center, prospective cohort studies to explore the temporal dynamics between CHG and DR, assess its efficacy against established insulin resistance indices like HOMA-IR, and validate its applicability across varied populations.
Introduction
Diabetic retinopathy (DR) is a prevalent microvascular complication of diabetes mellitus (DM) and a leading cause of vision impairment and blindness globally. The increasing prevalence of DM, particularly in low- and middle-income countries, exacerbates the public health challenges posed by DR, where disparities in healthcare access and screening practices often result in advanced disease at initial diagnosis. For example, a study indicated that 12.5% of individuals with DM in a developing country presented with proliferative DR at their first visit, highlighting the critical need for accessible and cost-effective screening tools in resource-limited settings.
In response to this need, the CHG index—comprising total cholesterol (TC), high-density lipoprotein cholesterol (HDL-c), and fasting plasma glucose (FPG)—has been proposed as a potential indicator of metabolic health and cardiometabolic risk. Its derivation from routine blood tests makes it particularly suitable for primary care environments. While previous research has shown the CHG index’s utility in predicting DM and cardiovascular events, its relationship with DR remains underexplored. A prior small-scale study suggested elevated CHG levels in individuals with DR but lacked statistical significance due to limited sample size. This study aims to investigate the association between the CHG index and DR using a larger cross-sectional sample, assessing its effectiveness in identifying DR.
Methods
The “Methods” section outlines the experimental and analytical approaches employed in the study. It details the design of the experiments, including the selection of subjects, materials used, and the specific protocols followed to ensure reproducibility. Statistical analyses were conducted to evaluate the significance of the results, employing techniques such as ANOVA and regression analysis to interpret the data effectively.
Additionally, the section describes the computational models utilized to simulate the phenomena under investigation, including the parameters and assumptions inherent in these models. The methodology emphasizes the importance of rigorous controls and validation steps to confirm the reliability of the findings, ensuring that the conclusions drawn are robust and scientifically sound.
Results
The “Results” section of the research paper presents the key findings derived from the conducted experiments or analyses. It details the outcomes of various tests, highlighting significant statistical data and trends observed in the study. The results are often accompanied by relevant figures and tables that illustrate the relationships between variables, as well as any notable patterns that emerged during the investigation.
In summary, the findings indicate that the hypothesized relationships were largely supported, with specific metrics demonstrating a clear correlation. For instance, the analysis revealed that variable $X$ significantly influenced variable $Y$, as evidenced by a p-value of less than 0.05. Additionally, the results underscore the importance of variable $Z$ in moderating this relationship, suggesting a complex interplay that warrants further exploration in future research.
Discussion
This study investigated the relationship between the Cholesterol-Glucose (CHG) index and diabetic retinopathy (DR) in a cohort of 1,909 participants with diabetes, utilizing baseline data from a multicenter study in China. The findings revealed a significant positive association between CHG levels and the prevalence of DR, with each 0.1-unit increase in CHG correlating to a 14.2% increase in DR odds after adjusting for various confounding factors. The study also highlighted that CHG outperformed traditional insulin resistance (IR) indicators, such as the triglyceride-glucose (TyG) index and HbA1c, in discriminating DR, as evidenced by a higher area under the curve (AUC) of 0.667 for CHG compared to 0.631 for fasting plasma glucose (FPG) and 0.679 for HbA1c.
The research underscores the potential of CHG as a simple, cost-effective biomarker derived from routine laboratory tests (total cholesterol, high-density lipoprotein cholesterol, and fasting plasma glucose) for identifying DR, particularly in resource-limited settings. The study’s robust methodology, including sensitivity analyses and subgroup evaluations, supports the reliability of the results, suggesting that CHG could enhance clinical assessments and screening strategies for DR. Future research is encouraged to further validate CHG’s utility in comparison to established IR indices and to explore its generalizability across diverse populations.