Neuer zusammengesetzter Index sagt Sterberisiko bei Patienten mit metabolischem Syndrom dreifach voraus

Cardiovascular-kidney-metabolic (CKM)-Syndrom — ein Kontinuum, das Insulinresistenz, Adipositas, Diabetes, chronische Nierenerkrankung und Herz-Kreislauf-Erkrankungen umfasst — betrifft weltweit mehr als 500 Millionen Erwachsene und ist für mehr als die Hälfte der Erwachsenensterblichkeit verantwortlich. Während der TyG-Index (ein Proxy für Insulinresistenz) und der Frailty-Index (der kumulative physiologische Defizite misst) jeweils unabhängig voneinander ungünstige Outcomes vorhergesagt haben, hatte bisher keine Studie beide zu einem einzigen zusammengesetzten Score kombiniert und diesen gezielt bei CKM-Patienten getestet.

Diese retrospektive Kohortenstudie nutzte NHANES-Zyklen von 2005–2018 und schloss 15.044 Teilnehmer mit CKM-Syndrom ein (Durchschnittsalter 50,62 Jahre, ~51 % Frauen). Der TyGFI wurde als Produkt des TyG-Index [ln(Triglyzeride × Nüchternglukose/2)] und eines 49-Defizit-Frailty-Index berechnet, der Kognition, Aktivitäten des täglichen Lebens, Depression, Komorbiditäten, körperliche Leistungsfähigkeit und Laborbiomarker abdeckt. Mortalitäts-Outcomes wurden mittels Verknüpfung mit dem National Death Index bis zum 31. Dezember 2019 bestätigt. Zu den Analysemethoden gehörten Kaplan-Meier-Überlebenskurven, multivariable Cox-Regression (drei progressiv adjustierte Modelle), Restricted-Cubic-Spline (RCS)-Analyse, Mediationsanalyse mit 1.000 Bootstrap-Resamples sowie Subgruppenanalysen.

Während einer medianen Nachbeobachtungszeit von 82 Monaten (IQR 46–123) traten 1.103 Todesfälle jeglicher Ursache und 353 kardiovaskuläre Todesfälle auf. Die Kaplan-Meier-Analyse bestätigte stark divergierende Überlebenskurven über die TyGFI-Tertile hinweg. In vollständig adjustierten Cox-Modellen hatten Teilnehmer im höchsten TyGFI-Tertil ein mehr als dreifach erhöhtes Risiko sowohl für Gesamtmortalität (HR = 3,14; 95 % KI 2,57–3,83) als auch für kardiovaskuläre Mortalität (HR = 3,14; 95 % KI 2,18–4,52) im Vergleich zum niedrigsten Tertil. Die kontinuierliche Analyse zeigte, dass jede Erhöhung des TyGFI um 1 Einheit das Gesamtmortalitätsrisiko um 56 % und das kardiovaskuläre Mortalitätsrisiko um 52 % erhöhte. Die RCS-Analyse demonstrierte eine nichtlineare, sich beschleunigende Dosis-Wirkungs-Beziehung — das Risiko stieg bei höheren TyGFI-Werten überproportional an. Die Mediationsanalyse ergab, dass das Armuts-Einkommens-Verhältnis (Poverty-Income Ratio, PIR) die Assoziation zwischen TyGFI und Mortalität teilweise mediierte und 7,66 % des Gesamtmortalitäts- sowie 8,48 % des kardiovaskulären Mortalitätsrisikos erklärte, was darauf hindeutet, dass sozioökonomische Benachteiligung die schädlichen Auswirkungen der metabolisch-frailty-bedingten Belastung verstärkt.

Subgruppenanalysen zeigten konsistente Assoziationen über Alter, Geschlecht, ethnische Zugehörigkeit und CKM-Stadium hinweg, mit einer statistisch signifikanten Interaktion für den Familienstand. Sensitivitätsanalysen mittels multipler Imputation fehlender Daten und Reanalyse in vollständigen Fällen bestätigten die Robustheit der Ergebnisse. Die Annahme proportionaler Hazards wurde mittels Schoenfeld-Residualtests überprüft.

Diese Ergebnisse positionieren den TyGFI als praktisches, zugängliches Risikostratifizierungsinstrument, das gleichzeitig metabolische Dysfunktion und funktionellen Abbau erfasst — Dimensionen, die einzeln die Mortalität vorhersagen, in Kombination jedoch aussagekräftiger sind. Die partielle Mediation durch das PIR unterstreicht, dass wirtschaftliche Benachteiligung das biologische Risiko verstärkt, und verweist auf den Wert eines sozioökonomischen Screenings neben klinischen Biomarkern im CKM-Management.