Novo Índice TyG-ABSI Supera Marcadores Tradicionais na Avaliação do Risco de Doenças Cardíacas

Uma análise abrangente de 12.813 americanos com síndrome metabólica revelou que um novo índice composto chamado TyG-ABSI supera significativamente os marcadores de risco tradicionais na predição de doenças cardiovasculares e mortalidade. O estudo, publicado no Cardiovascular Diabetology, utilizou dados do National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) referentes ao período de 2001 a 2018.

O TyG-ABSI combina o índice triglicerídeos-glicose (TyG), que mensura a resistência à insulina, com o A Body Shape Index (ABSI), que captura padrões de obesidade central independentemente do tamanho corporal global. Essa integração aborda uma limitação fundamental dos marcadores existentes, que tipicamente se concentram em aspectos metabólicos isolados, em vez de considerar a complexa interação entre resistência à insulina e distribuição de gordura abdominal.

Os resultados foram expressivos: para cada aumento de 1 unidade no TyG-ABSI, os participantes apresentaram 28% mais risco de doença cardiovascular (HR 1,28; IC 95% 1,19–1,38), 25% mais risco de morte cardiovascular (HR 1,25; IC 95% 1,09–1,43) e 28% mais risco de mortalidade por todas as causas (HR 1,28; IC 95% 1,19–1,38). Essas associações demonstraram relações dose-resposta claras entre os tercis, com o tercil mais elevado apresentando as associações mais fortes.

Na comparação direta com outros índices derivados do TyG — como TyG-BMI, TyG-WC e TyG-WHtR —, o TyG-ABSI demonstrou desempenho preditivo superior em múltiplas medidas estatísticas, incluindo curvas ROC, melhoria líquida de reclassificação (NRI) e análise de curva de decisão (DCA). O índice manteve seu valor preditivo mesmo após ajuste extenso para fatores demográficos, de estilo de vida e clínicos.

Para clínicos e indivíduos preocupados com a saúde, o TyG-ABSI oferece uma vantagem prática: pode ser calculado a partir de medidas facilmente disponíveis — triglicerídeos, glicose, circunferência da cintura, estatura e BMI — sem necessidade de exames de imagem caros ou testes especializados. Isso o torna particularmente valioso para triagem de rotina e estratificação de risco em contextos de atenção primária. O uso de dados nacionalmente representativos e métodos estatísticos robustos no estudo — incluindo modelos de risco competitivo e análises de sensibilidade — fortalece a confiança nesses achados para a população mais ampla com síndrome metabólica.