Association of TyG and TyG-BMI with Hypertension in an Elderly Population: A Retrospective Cohort Study

기술 요약: 노인 인구에서 TyG 및 TyG-BMI와 고혈압의 연관성

문제 제기
고혈압은 전 세계적으로 유병률이 증가하고 있는 만성 비전염성 질환이며, 특히 고령 인구에서 더욱 두드러진다. 인슐리나 저항성(IR)은 고혈압에 기여하는 잘 알려진 병태생리학적 기전이지만, 인슐리나 저항성을 평가하는 "골드 스탠다드"(고인슐린-정상혈당 클램프법)는 대규모 역학 연구에 사용하기에는 너무 복잡하고 비용이 많이 든다. 중성지방-포도당 지수(TyG)와 그 파생 지표인 중성지방-포도당-체질량지수(TyG-BMI)가 인슐리나 저항성의 간단한 대리 표지자로 부상했으나, 노인 인구에서 이들의 예측 성능과 고혈압과의 인과 관계에 관한 기존 증거는 제한적이다. 대부분의 선행 연구는 단면 연구(cross-sectional) 형태이므로 시간적 인과 관계를 추론하는 데 한계가 있으며, 성별에 따른 용량-반응 패턴의 차이를 동시에 고려하면서 TyG와 TyG-BMI를 비교한 연구도 드물다.

연구 방법
본 연구는 2012년부터 2018년까지 중국 우한시의 한 구역에서 실시된 "국가 기본 공공 보건 서비스 프로젝트"의 건강 검진 데이터를 활용하여 후향적 코호트 설계를 적용하였다.

• 대상: 기초 코호트는 2012년 기준 65세 이상의 참가자 3,792명으로 구성되었다. 기초 조사 당시 정상 혈압이었던 하위 그룹 중 1,341명이 2018년에 성공적으로 추적 관찰되었다.
• 변수: TyG는 $Ln[TG(mg/dL) \times FPG(mg/dL)/2]$로 계산되었으며, TyG-BMI는 $TyG \times BMI$로 도출되었다. 고혈압은 2024년 중국 가이드라인(수축기 혈압 ≥140 mmHg 및/또는 이완기 혈압 ≥90 mmHg, 또는 자가 보고된 병력/약물 복용 여부)에 따라 정의되었다.
• 통계 분석:
  • 예측 성능: ROC 곡선을 사용하여 TyG와 TyG-BMI의 곡선 아래 면적(AUC), 민감도 및 특이도를 비교하였다.
  • 위험 연관성: 다변량 로지스틱 회귀 분석(연령, 성별, 교육 수준, 혼인 상태, 운동, 흡연 및 생화학적 지표 조정)을 통해 TyG/TyG-BMI의 사분위수와 고혈압 위험 사이의 연관성을 분석하였다.
  • 용량-반응: 제한적 삼차 스플라인(RCS) 모델을 적용하여 선형 및 비선형 관계를 조사하였으며, 성별에 따라 층화 분석을 수행하였다.
  • 인과 추론: 기초 데이터(2012년)와 추적 관찰 데이터(2018년)를 사용하여 자기회귀 교차 지연 모델(ARCLM)을 구축함으로써, TyG/TyG-BMI와 혈압(SBP/DBP) 사이의 시간적 인과 방향을 조사하였다.

주요 기여

1. 비교 예측 효능: 본 연구는 노인 코호트에서 TyG와 TyG-BMI를 직접 비교함으로써, BMI의 포함이 예측 능력을 유의하게 향방시킨다는 점을 입증하였다.
2. 성별 특이적 용량-반응 패턴: 이 지표들과 고혈압 사이의 구별되는 비선형 및 선형 용량-반응 관계를 식별하였으며, 특히 남성에서의 비선형적 연관성과 여성에서의 선형적 연관성을 강조하였다.
3. 종단적 인과 증거: ARCLM을 활용함으로써, 본 연구는 단순한 단면적 상관관계를 넘어 높은 TyG 및 TyG-BMI 수치가 혈압 상승보다 앞서 발생한다는 시간적 인과 관계의 증거를 제시하였다.

결과

• 예측 성능: TyG-BMI는 고혈압에 대해 TyG보다 우수한 예측 능력을 보였다. TyG-BMI의 AUC는 0.613(민감도: 0.617, 특이도: 0.560)이었던 반면, TyG의 AUC는 0.552(민감도: 0.409, 특이도: 0.699)였다.
• 위험 연관성: 교란 변수를 조정한 후, 두 지표 모두 고혈압 위험과 유의한 양의 상관관계 경향을 보였다 ($P_{trend} \le 0.001$). 가장 낮은 사분위수(Q1)와 비교했을 때, TyG의 가장 높은 사분위수(Q4)는 1.602(95% CI: 1.140–2.251)의 오즈비(OR)를 보였으나, TyG-BMI는 3.148(95% CI: 2.229–4.445)의 더 강한 연관성을 나타냈다.
• 성별 층화:
  • 남성: TyG-BMI는 고혈압 위험과 유의한 양의 경향을 보였다. TyG는 Q3 그룹에서만 유의한 경향을 보였다.
  • 여성: TyG와 TyG-BMI 모두 사분위수 전반에 걸쳐 유의한 양의 경향을 보였다. 여성의 경우 가장 높은 TyG-BMI 사분위수가 가장 높은 위험(OR = 3.986)을 나타냈다.
• 용량-반응 관계:
  • 전체: 고혈압에 대해 TyG와 TyG-BMI 모두 선형 관계가 관찰되었다.
  • 남성: TyG와 고혈압 사이에는 비선형 관계가 발견된 반면 ($P_{non-linear}=0.040$), TyG-BMI는 선형성을 유지했다.
  • 여성: 두 지표 모두 선형 용량-반응 관계를 나타냈다.
• 시간적 인과성: 교차 지연 분석 결과, 기초 TyG는 추적 관찰 SBP에 유의한 영향을 미쳤으며 ($\beta=1.452, P=0.031$), 기초 TyG-BMI는 추적 관찰 SBP ($\beta=0.049, P<0.001$)와 DBP ($\beta=0.043, P<0.001$) 모두에 유의한 영향을 미쳤다. 기초 혈압은 추적 관찰 시의 TyG 또는 TyG-BMI를 유의하게 예측하지 못했다.

의의 및 주장
저자들은 높은 TyG 및 TyG-BMI 수치가 고혈압 위험 증가와 독립적으로 연관되어 있으며, 이는 전반적인 선형 용량-반응 관계를 특징으로 하되 남성에서는 특정 비선형적 뉘앙스가 존재한다고 결론지었다. 본 연구는 TyG-BMI가 TyG 단독 사용보다 더 나은 예측 성능을 제공하며, 수축기 및 이완기 혈압 모두에 대해 유의한 시간적 인과 효과를 나타낸다고 주장한다.

이러한 발견을 바탕으로, 논문은 TyG-BMI가 노인의 고혈압 조기 선별을 위한 간단하고 효과적인 지표 역할을 할 수 있다고 상정한다. 이는 복잡한 인슐리나 저항성 검사가 불가능한 자원 제한적 환경에서 일차 공공 보건 실무에 참고 자료를 제공할 수 있으며, 이를 통해 고위험군을 위한 개입 전략 수립을 도울 수 있다고 제언한다. 저자들은 단일 도시 인구원을 대상으로 한 점과 6년의 추적 관찰 기간이라는 한계를 인정하면서도, 종단적 접근 방식이 해당 분야에 강력한 역학적 증거를 제공한다고 주장한다.