背景：近年來(lái)已發(fā)現(xiàn)胰島素抵抗（IR）與抑郁癥之間存在關(guān)聯(lián)。本研究的目的是探討一般人群中IR與抑郁癥之間的關(guān)系。

方法：這項(xiàng)橫斷面研究的人群包括 2005 年至 2018 年間參加國(guó)家健康和營(yíng)養(yǎng)檢查調(diào)查 (NHANES) 的成年人。使用 IR 代謝評(píng)分 (METS-IR) 指數(shù)評(píng)估胰島素敏感性，而使用 IR 代謝評(píng)分 (METS-IR) 指數(shù)評(píng)估抑郁癥患者健康調(diào)查問(wèn)卷 (PHQ-9)。進(jìn)行邏輯回歸分析、亞組分析和劑量反應(yīng)曲線(xiàn)來(lái)評(píng)估 METS-IR 指數(shù)與抑郁癥之間的關(guān)聯(lián)。

結(jié)果：這項(xiàng)研究共有 13,157 名 20 歲以上的成年人參與。調(diào)整潛在的混雜因素后，發(fā)現(xiàn) METS-IR 指數(shù)每增加一個(gè)單位，抑郁癥患病率就會(huì)增加 1.1 個(gè)百分點(diǎn)（OR = 1.011；95% CI：1.008，1.014）。與第一四分位數(shù)的患者相比，METS-IR 指數(shù)第四分位數(shù)的患者患抑郁癥的可能性更高（OR = 1.386，95% CI：1.239，1.549）。分層分析表明，除男性、40 歲以下患者和有癌癥病史的患者外，所有亞組的結(jié)果都是一致的。劑量反應(yīng)曲線(xiàn)表明METS-IR指數(shù)與抑郁風(fēng)險(xiǎn)之間存在非線(xiàn)性關(guān)系，根據(jù)閾值效應(yīng)分析，拐點(diǎn)值為32.443。

結(jié)論：我們的研究結(jié)果表明，較高的 METS-IR 分?jǐn)?shù)與美國(guó)成年人出現(xiàn)抑郁癥狀的可能性增加有關(guān)。

2.1 研究參與者的基線(xiàn)特征

表 1總結(jié)了參與者的特征。在 13,157 人中，男性 6599 人（50.2%），女性 6588 人（49.8%），平均年齡為 50.24 ± 17.68 歲。其中，1140人（8.66%）出現(xiàn)抑郁癥狀。大多數(shù)抑郁癥患者為女性、受教育程度較高、獨(dú)居、家庭 PIR 較低、目前吸煙、缺乏體力活動(dòng)、體重指數(shù)較高、同時(shí)患有睡眠障礙，并與高血壓、糖尿病等基礎(chǔ)疾病有關(guān)、冠狀動(dòng)脈疾病、中風(fēng)和高膽固醇水平。抑郁組的METS-IR指數(shù)為47.39±15.09，高于非抑郁組的43.14±12.42。

2.2 METS-IR指數(shù)與抑郁癥的關(guān)系

在多因素回歸分析中，我們發(fā)現(xiàn)在調(diào)整模型4中的混雜因素后，METS-IR指數(shù)與抑郁癥之間存在顯著的正相關(guān)（OR = 1.011，95% CI：1.008，1.014）。為了進(jìn)一步分析 METS-IR 指數(shù)，我們將其分為四分位數(shù)。在模型4調(diào)整模型下Q1和Q2的比較沒(méi)有顯示出顯著差異（OR = 0.932，95％CI：0.828，1.05），以Q1作為參考組。然而，我們觀(guān)察到，與 Q1 相比，Q3 和 Q4 抑郁癥患病率顯著增加，分別增加了 18.5% 和 38.6%（OR = 1.185，95% CI：1.057、1.328），（OR = 1.386， 95% CI: 1.239, 1.549)，如表 2所示。

此外，根據(jù)模型 4 調(diào)整混雜因素后，我們觀(guān)察到 METS-IR 指數(shù)與抑郁癥發(fā)生率之間存在非線(xiàn)性關(guān)系（非線(xiàn)性，p = 0.022）（圖 2）。通過(guò)閾值分析，我們計(jì)算出拐點(diǎn)值為32.443。我們的結(jié)果表明，當(dāng) METS-IR 高于閾值時(shí)，抑郁癥的風(fēng)險(xiǎn)隨著 METS-IR 指數(shù)評(píng)級(jí)的升高而增加（OR = 1.017，95% CI：1.01，1.024）。這意味著 METS-IR 指數(shù)每增加一個(gè)單位，抑郁風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)增加 1.7%。相反，對(duì)于METS-IR指數(shù)值<32.443，觀(guān)察到負(fù)相關(guān)曲線(xiàn)（參見(jiàn)圖2），而閾值分析結(jié)果表明METS-IR指數(shù)與患抑郁癥的風(fēng)險(xiǎn)之間沒(méi)有顯著相關(guān)性（參見(jiàn)表3））。

2.3 亞組分析

為了評(píng)估 METS-IR 指數(shù)與抑郁癥之間關(guān)聯(lián)的可靠性，我們根據(jù)性別、年齡、婚姻狀況、家庭 PIR、睡眠障礙、中風(fēng)、糖尿病和癌癥進(jìn)行了亞組分析。除男性亞組、40歲以下個(gè)體亞組和癌癥診斷亞組外，所有其他亞組均表現(xiàn)出METS-IR指數(shù)與抑郁癥風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)（見(jiàn)圖3，表S2） ）。在任何亞組中均未觀(guān)察到顯著的相互作用（所有相互作用的p值均 > 0.05）。

2.4 敏感性分析

為了評(píng)估結(jié)果的穩(wěn)定性，進(jìn)行了敏感性分析。我們比較了完整數(shù)據(jù)集和多重插補(bǔ)后的數(shù)據(jù)集之間的基線(xiàn)信息，發(fā)現(xiàn)兩個(gè)數(shù)據(jù)集之間的差異不具有統(tǒng)計(jì)顯著性（表S3-S4）。此外，我們使用完整的數(shù)據(jù)集進(jìn)行了多重回歸分析，得到了與表 2一致的結(jié)果，這些結(jié)果是從多重插補(bǔ)后的數(shù)據(jù)集獲得的（表 S5）。

P：2005年至2018年的NHANES受訪(fǎng)者

E：胰島素抵抗代謝評(píng)分 (METS-IR)

O：抑郁癥狀

S：一項(xiàng)橫斷面、多階段、分層、聚類(lèi)概率調(diào)查

使用卡方檢驗(yàn)呈現(xiàn)并比較基線(xiàn)特征的分類(lèi)變量的比例（%）。如果正態(tài)分布，連續(xù)變量以平均值（標(biāo)準(zhǔn)差，SD）報(bào)告；如果呈偏態(tài)分布，則以中位數(shù)（四分位距，IQR）報(bào)告。采用單向方差分析或 Kruskal-Wallis H 檢驗(yàn)來(lái)比較這些變量。

使用邏輯回歸模型來(lái)評(píng)估與 METS-IR 指數(shù)、METS-IR 指數(shù)四分位數(shù)和抑郁癥之間的關(guān)聯(lián)相關(guān)的比值比 (OR) 和 95% 置信區(qū)間 (CI)。為了解決混雜變量，構(gòu)建了四個(gè)多變量調(diào)整模型。模型 1 將年齡、性別和種族作為調(diào)整因素。模型 2 納入了對(duì)教育水平、婚姻狀況和家庭 PIR 的額外調(diào)整。模型3進(jìn)一步包括對(duì)個(gè)人習(xí)慣的調(diào)整，例如飲酒、吸煙狀況、睡眠障礙和體力活動(dòng)。最后，模型 4 在模型 3 中進(jìn)行的調(diào)整的基礎(chǔ)上，將調(diào)整范圍擴(kuò)大到涵蓋病史因素，包括血清膽固醇水平、高血壓、糖尿病、冠心病、中風(fēng)和癌癥。

利用限制三次樣條 (RCS) 模型來(lái)檢查 METS-IR 指數(shù)和抑郁癥之間任何可能的劑量反應(yīng)關(guān)系。 METS-IR 指數(shù)被視為連續(xù)變量，位于第 5、35、65 和 95 個(gè)百分位數(shù)。如果存在非線(xiàn)性關(guān)聯(lián)，則利用似然比檢驗(yàn)來(lái)確定 METS-IR 指數(shù)和抑郁癥之間的閾值效應(yīng)。

為了探討不同情況下 METS-IR 指數(shù)與抑郁癥之間的關(guān)系，我們按性別（男性或女性）、年齡（<40、40-60 或 ≥ 60）、婚姻狀況（同居或獨(dú)居）、家庭 PIR 進(jìn)行分層（低、中或高）、睡眠障礙（是或否）、中風(fēng)（是或否）、糖尿?。ㄊ腔蚍瘢┖桶┌Y（是或否），并進(jìn)行了交互分析。

在本研究中，我們利用多重插補(bǔ)來(lái)處理協(xié)變量的缺失值，并創(chuàng)建了三個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。為了評(píng)估研究結(jié)果的穩(wěn)健性，對(duì)多重插補(bǔ)前后的數(shù)據(jù)集以及排除缺失值后的完整數(shù)據(jù)集進(jìn)行了敏感性分析。本研究的樣本量是根據(jù) NHANES 提供的數(shù)據(jù)確定的，沒(méi)有進(jìn)行預(yù)先的統(tǒng)計(jì)估計(jì)。

這篇研究采用的是橫斷面研究設(shè)計(jì)，利用國(guó)家健康和營(yíng)養(yǎng)調(diào)查（NHANES）2005至2018年的數(shù)據(jù)。統(tǒng)計(jì)分析采用了多元邏輯回歸模型來(lái)評(píng)估METS-IR與抑郁癥狀之間的關(guān)系，并考慮了多種可能的混雜因素。此外，研究使用限制性立方樣條回歸（RCS）來(lái)探索METS-IR與抑郁癥狀之間可能的非線(xiàn)性關(guān)系，并且尋找到閾值，增加了本研究的臨床意義和價(jià)值。最后文章還對(duì)比了缺失值插補(bǔ)前后數(shù)據(jù)集的結(jié)果，以增加本文的可信度。事實(shí)上，本研究的統(tǒng)計(jì)分析思路和方法都是公共數(shù)據(jù)庫(kù)挖掘的基本套路，結(jié)局指標(biāo)也是老生常談的抑郁癥狀，但是暴露變量確實(shí)比較新穎，大家都可以用起來(lái)！

參考文獻(xiàn)：

Huang Q, Wang D, Chen S, Tang L, Ma C. Association of METS-IR index with depressive symptoms in US adults: A cross-sectional study. J Affect Disord. 2024 Mar 28:S0165-0327(24)00552-4. doi: 10.1016/j.jad.2024.03.129. Epub ahead of print. PMID: 38554881.