Association between the cholesterol, high-density lipoprotein, and glucose index and type 2 diabetes mellitus prevalence in US adults: A cross-sectional study based on National Health and Nutrition Examination Survey 2009-2018.

医学 全国健康与营养检查调查 糖尿病 横断面研究 2型糖尿病 体质指数 胆固醇 环境卫生 总胆固醇 内科学 2型糖尿病 高密度脂蛋白 老年学 内分泌学 人口 病理
作者
Zhe Zhang,Mengting Chen,Dong Cai,Miao-Jie Fan,Yang Wang
出处
期刊:PubMed 卷期号:53 (9): 3000605251375557-3000605251375557
标识
DOI:10.1177/03000605251375557
摘要

ObjectiveTo investigate the association between the cholesterol, high-density lipoprotein, and glucose (CHG) index and type 2 diabetes mellitus prevalence in US adults.MethodsThis cross-sectional study included 11,390 participants from the National Health and Nutrition Examination Survey 2009-2018 cycles. The CHG index was calculated using total cholesterol, high-density lipoprotein, and fasting blood glucose levels. Weighted logistic regression was used to assess the association between the CHG index and type 2 diabetes mellitus prevalence, and restricted cubic spline analysis was applied to examine potential nonlinear relationships. Receiver operating characteristic curves were used to evaluate the diagnostic performance of the CHG index, and the results were compared with those of the triglyceride-glucose index.ResultsA higher CHG index was significantly associated with increased type 2 diabetes mellitus prevalence (odds ratio: 4.30, 95% confidence interval: 3.21-5.77, p < 0.001) after adjusting for multiple confounders. Restricted cubic spline analysis showed a nonlinear relationship, demonstrating an elevated risk of type 2 diabetes mellitus in patients with a CHG index of >5.24. The association remained consistent across all subgroups. The CHG index demonstrated good predictive value (area under the curve = 0.721; optimal cutoff = 5.47; sensitivity = 0.53; specificity = 0.80), comparable to that of the triglyceride-glucose index (area under the curve = 0.730; optimal cutoff = 8.84; sensitivity = 0.62; specificity = 0.73).ConclusionThe CHG index may be associated with type 2 diabetes mellitus prevalence and could serve as a simple, accessible biomarker for early risk identification. Further prospective studies are needed to validate its clinical utility.

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