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心血管與腎臟代謝疾病綜合症：健康風險與預防指南

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23
9 月

本翻譯僅作學術交流用，無商業意圖，請勿轉載，如有疑議問請來信

美國心臟協會提出「心血管-腎臟-代謝（CKM）綜合症」，結合心血管疾病、慢性腎臟疾病及代謝綜合症的相互關聯。新開發的風險預測公式（PREVENT）不僅考量傳統風險因素，還加入了估算的腎小管過濾率及白蛋白尿，標誌著心血管風險預測的重大進展，旨在促進更早期的治療與預防。

Combination of Cardiovascular, Kidney, and Metabolic Diseases in a Syndrome Named Cardiovascular-Kidney-Metabolic, With New Risk Prediction Equations

心血管、腎臟和代謝疾病的組合形成一種名為心血管-腎臟-代謝綜合症的新型風險預測方程式

Massy ZA, Drueke TB. Combination of Cardiovascular, Kidney, and Metabolic Diseases in a Syndrome Named Cardiovascular-Kidney-Metabolic, With New Risk Prediction Equations. Kidney Int Rep. 2024;9(9):2608-2618. Published 2024 Jun 6. doi:10.1016/j.ekir.2024.05.033

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39291205/

Abstract

Associations of chronic kidney disease (CKD) with metabolic syndrome and cardiovascular disease (CVD) have long been recognized. Until recently, such associations were mainly limited to interrelationships between either heart and kidney, heart and metabolic syndrome, or metabolic syndrome and kidney. It is the merit of the American Heart Association (AHA) to have set up a work group of cardiologists, endocrinologists, and nephrologists for the purpose of combining all 3 disorders in a single entity, as an appreciation of their pathophysiological interrelatedness. To this end, they proposed the term cardiovascular-kidney-metabolic (CKM) syndrome, which reflects multidirectional relationships among metabolic risk factors, CKD, and the cardiovascular system. Following a consensus approach in defining CKM with 5 stages, the work group subsequently developed new risk prediction equations, named predicting risk of CVD events (PREVENT) equations, which included estimated glomerular filtration rate (eGFR) and albuminuria as variables in addition to traditional cardiovascular and metabolic factors. Despite several limitations, this development is a major step forward in cardiovascular risk prediction. Its clinical application should translate into earlier, more appropriate treatment and prevention of CKM syndrome.

Keywords: CKM syndrome; cardiovascular disease; kidney disease; metabolic syndrome; risk prediction.

摘要

慢性腎臟疾病 (CKD) 與代謝綜合症和心血管疾病 (CVD) 之間的關聯早已被認識。直到最近，此類關聯主要限於心臟與腎臟、心臟與代謝綜合症，或代謝綜合症與腎臟之間的相互關係。美國心臟協會 (AHA) 組建了一個由心臟科醫生、內分泌科醫生和腎臟科醫生組成的工作小組，旨在將這三種疾病合併為一個單一實體，以反映其病理生理的相互關聯性。為此，他們提出了“心血管-腎臟-代謝 (CKM) 綜合症”這一術語，反映了代謝風險因素、CKD 和心血管系統之間的多向關係。在確定 CKM 的五個階段後，工作小組隨後開發了新的風險預測方程式，稱為心血管事件風險預測 (PREVENT) 方程式，除了傳統的心血管和代謝因素外，還包括估計腎小管過濾率 (eGFR) 和蛋白尿作為變量。儘管存在一些局限性，但這一發展在心血管風險預測方面是重要的一步。其臨床應用應轉化為更早、更恰當的治療和預防 CKM 綜合症。

關鍵詞：CKM 綜合症；心血管疾病；腎臟疾病；代謝綜合症；風險預測。

慢性腎臟疾病 (CKD) 與代謝綜合症、心血管疾病 (CVD) 或兩者的關聯早已為人所知。確定這些關係的方向性有時相對容易。例如，在原發性慢性腎小管腎炎患者中，CVD 通常是腎臟疾病的次要結果。相反，在代謝綜合症、糖尿病或 CVD 患者中，腎臟疾病的發展往往是次要事件。然而，在許多情況下，事件的順序更難以確定，甚至無法確定。無論如何，人們總是想知道究竟是先有蛋還是先有雞。這一問題的答案不僅從理論和病理生理的角度具有重要意義，從實際臨床的角度也同樣重要。更好的認識可以促進個性化的疾病管理。

心腎綜合症

心臟和腎臟疾病之間的相互關係被稱為「心腎綜合症」。這一術語的創建可以追溯到 2009 年，當時在急性透析質量倡議的共識會議上首次正式定義。作者的目的是描述和分類急性與慢性心臟和腎臟疾病之間的各種相互關係。共識會議定義了五種心腎相互作用的形式，包括：類型 1，急性心力衰竭與急性腎損傷直接相關；類型 2，慢性心力衰竭與 CKD 相關；類型 3，急性腎損傷與急性心力衰竭相關；類型 4，CKD 的驅動因素與慢性心力衰竭相關；類型 5，腎臟和心臟衰竭的同時發展。北美國家心臟、肺和血液研究所最近對心腎綜合症進行了簡化定義，認為其是由腎臟與其他循環系統之間的相互作用引起的，這會增加循環容量，從而加重心力衰竭的症狀和疾病進展，涵蓋了涉及心臟和腎臟的多種疾病，其中一個器官的急性或慢性功能障礙可能會引發另一個器官的急性或慢性功能障礙。

儘管「心腎綜合症」這一術語已被廣泛採用，但最近 Zoccali 等人對其當前的分類和術語本身的適用性提出了質疑。作者認為，「疾病」一詞比「綜合症」更適合用來描述心血管和腎臟的同時功能障礙和/或損傷。無論使用何種最佳術語，作者都同意這一概念框架的適切性，因為它基於 CVD 和 CKD 共享共同的風險因素和潛在的病理生理機制。

代謝綜合症與腎臟疾病

代謝綜合症與腎臟疾病之間的相互關係已知至少 20 年。在美國第三次國家健康與營養檢查調查的橫斷面研究中，Chen 等人納入了6217名慢性腎臟疾病 (CKD) 患者和6125名微量白蛋白尿分析參與者。與沒有代謝綜合症的參與者相比，具有代謝綜合症的參與者在 CKD 和微量白蛋白尿方面的多變量調整比值比分別為 2.60 (95% 可信區間：1.68–4.03) 和 1.89 (95% 可信區間：1.34–2.67)。在參加美國動脈硬化風險社區研究的 10,096 名基線腎功能正常的非糖尿病個體中，Kurella 等人報告稱，代謝綜合症參與者發展 CKD 的多變量調整比值比為 1.43，與沒有代謝綜合症特徵的參與者相比。Bonnet 等人研究了2738名來自胰島素抵抗綜合症流行病學研究的參與者，基線時無微量白蛋白尿或糖尿病。在 6 年的隨訪中，他們發現254名（9.3%）的個體發展為白蛋白尿 ≥ 20 mg/l，這與腰圍（反映腹部肥胖）和血壓顯著且正相關，但與空腹血糖、脂質或體重指數 (BMI) 無關。

隨著全球超重、肥胖和2型糖尿病發病率的穩步上升，儘管地區之間存在顯著差異，這些狀況與心力衰竭和 CKD 的共存令人矚目。這顯然需要特別關注和多學科的綜合應對。

CKM 綜合症

在這方面，美國心臟協會 (AHA) 最近提出了一個更廣泛的概念，作為一種統一綜合症的延伸。AHA 的 Ndumele 等人將這一實體命名為 CKM 綜合症，以認識以下因素的病理生理相互關聯性：(i) 代謝風險因素，如肥胖和糖尿病，(ii) CKD，(iii) CVD。在圖 1 中，我們展示了 CKM 綜合症的概念圖，反映了代謝風險因素、CKD 和心血管系統之間的多向關係及其病理生理後果。

圖 1. CKM 綜合症的概念圖。

CKM 綜合症的病理生理圖顯示了其基本機制。CKM 綜合症通常源於過多的脂肪組織、功能失調的脂肪組織或兩者兼而有之。與功能失調的脂肪組織相關的多種病理過程導致胰島素抵抗，最終引發高血糖。炎症、氧化壓力、胰島素抵抗和血管功能障礙被強調為導致代謝風險因素、腎臟疾病進展、心腎相互作用加劇和心血管疾病發展的核心過程。代謝風險因素和慢性腎臟疾病進一步通過多種直接和間接途徑使心血管疾病的風險增加。CKM 代表心血管-腎臟-代謝；MASLD 代表代謝功能障礙相關脂肪肝病。

創建這一新術語的原因在於 CKM 綜合症提出了一個整合的分期系統。這一分期涵蓋了因代謝風險因素、高血壓、糖尿病或 CKD 的存在而有 CVD 風險的個體，或這些因素的組合；還包括與代謝風險因素或 CKD 潛在相關或並發的現有 CVD 患者。未顯示 CKM 健康風險因素的個體被分類為 0 階段。具有過多和/或功能失調的脂肪組織的個體被分類為 1 階段，具有代謝風險因素和 CKD 的個體被分類為 2 階段，CKM 中具有亞臨床 CVD 的個體為 3 階段，而 CKM 中具有臨床 CVD 的個體則為 4 階段。CKM 健康分級 0 至 4 的完整定義列在表 1 中。

表 1. CKM 健康分級的定義
CKM健康階段 定義
第0階段：無CKM健康風險因素 沒有超重/生長、活化危險因子（高血壓、高三酸甘油酯、MetSa、糖尿病）、CKD 或亞臨床/
第一階段：過度和/或功能性美容 超重/肥胖、腹部肥胖或脂肪組織功能障礙且不存在其他風險的個體 主要或CKD
BMI $ 25 kg/m2（如果是亞洲血統，則為$23 kg/m2）
腰圍 女性/男性 88/102 公分（或如果是亞洲血統，女性/男性80/90公分）和/或
空腹血糖 $100–124 mg/dl 或 HbA1c 盛行率 5.7% 至 6.4%b 之間
第2階段：誘導危險因子和CKD 導致危險因子（高三酸甘油酯過敏 ($135 mg/dl)、高血壓、MetS、糖尿病）或 CKD 個體
第三階段：CKM中亞臨床CVD 生殖過度/功能障礙、其他誘發危險因子或CKD
亞臨床ASCVD主要冠狀動脈血管化診斷（冠狀動脈血管插入術/CT診斷亞臨床動脈粥樣硬化） 的個體中的亞臨床ASCVD或亞臨床HF 跨心臟生物標記診斷亞臨床心臟心臟帶濃度（女性NT – ****** $ 125 pg/ml，高敏肌鈣蛋白T $ 14 ng/l） 男性22奈克/公升，高敏肌鈣蛋白I女性10奈克/公升，男性12奈克/公升）或突破超音波心動圖參數， 表現出心臟風險最高的組合 亞臨床CVD的風險當量 極高風險CKD（G4或G5 CKD或KDIGO分類的風險）） 10年CVD風險預測也是如此
第4階段：CKM中的臨床CVD 過度/功能障礙個體的臨床心血管疾病（冠狀動脈心臟病、心臟驟停、中風、週邊動脈疾病、AFib）
生長、其他促發危險因子或CKD
4a階段：無腎十一期
4b期：出現刪減
表 2. CKM 綜合症的風險促進因素
慢性發炎（如牛皮癬、類風濕性關節炎、紅斑性狼瘡、愛滋病毒/愛滋病）
高風險人口群體（例如南亞血統、社會經濟地位較低）
不良 **** 負擔高
精神健康障礙（例如憂鬱和焦慮）
睡眠障礙（例如阻塞性睡眠呼吸中止症）
性別特異性風險增強因子（超出第一階段妊娠糖尿病考量）
過早停經史（年齡 < 40 歲）
不良妊娠結局史（例如妊娠高血壓疾病、
早產、小於胎齡）
多囊性卵巢症候群
勃起功能障礙
高敏感性 C 反應蛋白升高（如果測量，則為 2.0 毫克/公升）
有腎衰竭家族史；糖尿病家族史

這些過程的病理生理後果多種多樣，包括內皮功能障礙、動脈粥樣硬化、血栓形成，以及心臟和腎臟功能障礙與纖維化。所有這些過程促進了心血管疾病、腦血管疾病、外周動脈疾病和腎臟疾病的發展。潛在的機制可以廣泛地分類為血流動力學、代謝、炎症和纖維化。

然而，如 Ndumele 等人所指出的，關於疾病發展機制、異質臨床表型的影響、各種健康決定因素和風險因素的角色，以及在競爭風險背景下疾病發生率的評估，仍然存在重要的知識空白。作者強調，CKM 綜合症的嚴重性及相關的不良結果也受到不健康生活方式和不足自我護理的影響，而這些都是可以通過適當的政策變更、經濟條件改善和環境變化來糾正的。

雖然從邏輯上看，使用“CKM 疾病”這一術語可能比“CKM 綜合症”更為合適，與上述的心腎疾病術語一致，這一新實體的概念對於臨床管理和研究目的應該是有用的。

從腎臟學的角度來看，將腎功能的兩個主要參數，即腎小球過濾率 (eGFR) 和白蛋白尿納入 CKM 綜合症，是對以往主要以心臟病學為導向的患者結果觀的重大改變。

考慮到 CKD 與心血管事件，特別是心力衰竭、心律失常和突然心臟死亡的劇烈增加，這是對一般人群中動脈粥樣硬化心血管疾病風險的重要補充。值得注意的是，在腎功能衰竭的患者中，大量非傳統的、非缺血性風險因素強烈促進心血管和腦血管事件的發生，包括等滲和非等滲鈉潴留、血容量擴張、貧血、炎症、營養不良、自主神經過度活動、礦物質骨骼疾病、尿毒素的累積及各種激素失調。

數十年來，已知 CKD 的嚴重程度與心血管事件發生率的逐步增加相關。Go 等人 20 年前顯示，腎小球過濾率 (eGFR) 在 45 至 59 ml/min per 1.73 m² (CKD 3a 階段) 的患者，其年齡標準化心血管事件發生率較 eGFR ≥ 60 ml/min per 1.73 m² (CKD 1–2 階段) 增加 3.6 倍，且在 eGFR < 15 ml/min per 1.73 m² (CKD 5 階段) 時增加 36.6 倍。在圖 2 中，我們展示了腎功能衰竭所帶來的劇烈增加，並伴隨著住院和死亡率的類似急劇上升。與 Go 等人的研究一致，最近一項針對 114 個全球隊列中超過 2700 萬人的 meta 分析確認並擴展了這一發現，即較低的 eGFR 與 10 種不良結果的發生率增加相關，包括需要腎臟替代治療的腎功能衰竭、全因死亡率、心血管死亡率、急性腎損傷、任何住院、冠心病、中風、心力衰竭、心房顫動和外周動脈疾病。

圖 2. 年齡標準化的死亡率及住院率

根據對1,120,295名門診成年人的估計GFR，心血管事件被定義為因冠心病、心臟衰竭、缺血性中風和外周動脈疾病住院。誤差條表示95%的置信區間。事件率列在每個條形圖的上方。GFR代表腎小球過濾率。

考慮到尿白蛋白尿在慢性腎病（CKD）定義中的重要性。在同一份近期報告中，基於超過900萬名來自114個全球隊列的個體的第二項綜合分析顯示，較嚴重的尿白蛋白與肌酸酐比（uACR）與所有10種不良結果的發生率增加相關。隨著eGFR和尿白蛋白尿類別的惡化，所有這些併發症的逐漸增加在最近的《改善全球腎病：CKD評估與管理臨床實踐指導方針》中找到了優雅的圖示，如圖3所示。

圖3 根據估計腎小球過濾率（透過肌酸酐和胱抑素C計算的eGFRcr-cys）和尿白蛋白與肌酸酐比（ACR）類別的慢性腎病（CKD）分期與年齡的多變量調整分析中，10種常見併發症的風險之間的關聯。

數字反映了與參考單元的調整危險比。調整變數包括年齡、性別、吸煙狀況（目前、過去或從未）、收縮壓、總膽固醇、高密度脂蛋白膽固醇、身體質量指數、抗高血壓藥物的使用，以及相關的糖尿病、冠心病、中風、心臟衰竭、心房顫動、外周動脈疾病、癌症和慢性阻塞性肺病的病史。每個結果的顏色分別根據以下規則確定：最深綠色的色調百分位對應於無CKD的網格單元比例（例如，24個單元中的6個），而最深紅色的色調百分位對應於預期風險最高的比例（例如，24個單元中的5個）。以此方式，綠色和紅色單元的數量在各個結果中保持一致，但模式可以有所不同。ref，參考單元。

風險預測和基於風險的預防指導

現有的風險預測和基於風險的預防指導，或多或少專注於與特定疾病類別相關的風險，如心血管疾病（CVD）、糖尿病、高血壓、代謝症候群或腎病。這些預測和指導大多由國家或國際醫學專業組織發佈。以下是一些例子，並不全面列舉。

在美國，最新的AHA/美國心臟病學會多變量風險評估和基於風險的預防指導建議於2018年至2022年間發佈，基於合併隊列方程。這些建議針對高血壓管理、膽固醇管理、心血管疾病的初級預防以及心臟衰竭的管理。

美國糖尿病協會2023年護理標準支持在糖尿病患者中使用合併隊列方程來評估動脈粥樣硬化性心血管疾病風險。

美國臨床內分泌學會於2023年制定了糖尿病患者管理的指導方針，包含基於簡潔圖形算法的視覺指導，以協助醫療專業人員進行臨床決策。

2016年，美國臨床內分泌學會董事會和美國內分泌學會信託董事會制定了針對肥胖患者的醫療護理指導。

多個心臟衰竭風險評分被開發以預測一般人群中新發心臟衰竭的10年風險，特別是來自社區動脈粥樣硬化風險研究的兩個評分，利用11個臨床特徵或人口統計學資料，無論是否包含心臟生物標誌物N末端腦利鈉肽，兩者表現相當。

2021年歐洲心臟病學會心血管疾病預防指導將中度和重度CKD歸類為高和非常高的心血管風險狀態，基於傳統心血管風險因素，即糖尿病、高血壓、血脂異常和吸煙。具體而言，該指導開發了系統性冠狀動脈風險評估，並在老年人中預測心血管風險。其算法中未包括年齡、eGFR或尿白蛋白。隨後，作者開發並驗證了一個“附加項”，以將CKD指標（eGFR、uACR和尿液試紙蛋白尿）納入這些算法中，使用經驗證的方法。這些包含CKD指標的附加項提高了心血管風險預測的準確性。

至於CKD，已發佈多項國家和國際指導方針。最近的國際臨床實踐指導針對CKD的評估與管理於2024年3月由《改善全球腎病：CKD工作小組》發佈。該工作小組對CKD的先前指導進行了更新，展示了根據eGFR和uACR類別進行CKD分期與10種常見併發症風險之間的關聯，並基於相關研究的系統性回顧發佈了治療方法和指導建議。

基於CKM綜合症的新風險預測方程

根據其共識方法定義的CKM五個階段，美國心臟協會（AHA）開發了新的風險預測方程，將eGFR和尿白蛋白尿作為變數，並結合傳統的心血管和代謝變數。這一進一步的發展被認為是必要的，因為近年來風險因素的流行病學變化，如吸煙率降低和血脂水平下降，治療模式的變化，如抗高血壓藥物的廣泛使用，以及使用合併隊列方程時可能過高估計動脈粥樣硬化性心血管疾病的風險。

儘管流行病學數據顯示，CKM從0期進展到3期與動脈粥樣硬化性心血管疾病和心臟衰竭的絕對風險較高，但仍需建立更精細的絕對風險評估和初級預防策略，尤其是隨著近年來針對CKM三個組成部分的治療數量不斷增多。

因此，Khan等人開發並驗證了針對30至79歲、無已知心血管疾病的美國成年人所使用的性別特定和無種族偏見的風險方程，稱為PREVENT方程。該開發基於來自25個數據集的個體級參與者數據的推導樣本，參與者總數超過300萬，隨後在來自21個額外數據集的超過300萬參與者中進行了外部驗證。數據集的納入條件是基於美國並且測量了以下五個關鍵風險因素：收縮壓、總膽固醇、高密度脂蛋白膽固醇、身體質量指數（BMI）和eGFR。根據推導樣本，PREVENT方程提供10年和30年的心血管疾病風險預測，並將eGFR作為風險預測因子，同時調整非心血管死亡的競爭風險。當臨床上有需要時，附加模型還包括其他CKM因素，如uACR、糖化血紅蛋白（hemoglobin A1c）和社會健康決定因素。外部驗證中的心血管疾病中位C統計量分別為0.794和0.757，校準斜率在男性和女性中分別為1.03和0.94。當加入uACR、糖化血紅蛋白和社會剝奪指數時，識別能力小幅但顯著改善。在具有顯著尿白蛋白尿的患者中，當將uACR加入基準模型時，校準的改善非常顯著。在圖4中，我們顯示了根據年齡和性別分層的10年總心血管疾病、動脈粥樣硬化性心血管疾病和心臟衰竭的風險預測。

圖4 根據風險因素的數量（0至5個），估計35歲、50歲和65歲不同年齡層的總心血管疾病、動脈粥樣硬化性心血管疾病和心臟衰竭的10年風險，按性別分層（女性位於左側，男性位於右側），並調整了非心血管疾病死亡的競爭風險。

最佳風險因素水平定義為：非高密度脂蛋白膽固醇（3.5 mmol/l；135 mg/dl）、高密度脂蛋白膽固醇（1.5 mmol/l；58 mg/dl）、收縮壓120 mm Hg、無糖尿病、無吸煙、無高血壓藥物使用、無他汀類藥物使用，以及估計腎小球過濾率90 ml/min per 1.73 m²。升高的風險因素水平包括：非高密度脂蛋白膽固醇（5.5 mmol/l；213 mg/dl）、收縮壓150 mm Hg、糖尿病或吸煙，以及估計腎小球過濾率45 ml/min per 1.73 m²。對於多個升高的風險因素，顯示的風險是所有組合的平均風險。

PREVENT方程的潛在局限性

PREVENT方程的開發是一個重要的進展。然而，Khan等人指出了這些風險預測模型的幾個限制，儘管在種族和族裔等亞組中顯示了良好的區分度和校準度。

首先，作者使用的數據集基於電子病歷，這可能排除了基於研究的預測因子的測量，並可能遺漏結果的審核以及非隨機分佈數據的潛在問題。

其次，他們排除了收縮壓、總膽固醇和高密度脂蛋白膽固醇或BMI的極端臨床值。然而，他們指出，次級分析顯示，研究隊列和電子病歷數據集中風險因素與心血管疾病之間的一致性風險關聯。

第三，納入數據集的長基線時間期超過30年，這可能導致風險因素的流行率和治療模式的變化。然而，次級分析顯示，從一個十年到另一個十年，識別的預測因子與結果之間的風險比率的方向和大小並無差異。

第四，作者在模型開發中使用年齡作為時間尺度，這可能導致對30年風險的高估。針對這一潛在批評，他們辯稱，模型基於基線的風險因素水平並調整了非心血管死亡的競爭風險，以應對任何潛在的風險高估。

第五，並非所有數據集中都能常規獲得個體層面的社會健康決定因素。充分考慮不同種族和族裔群體的這些因素可能有助於提高風險預測的準確性。

第六，開發PREVENT模型時未納入多種已知的目標器官損傷生物標誌物。例如，心臟疾病的標誌物心肌肌鈣蛋白和腦利鈉肽、炎症標誌物C-反應蛋白，以及冠心病的標誌物冠狀動脈鈣化均被排除。這些的原因在於它們在目前的初級預防篩檢建議中缺失，且在大型臨床數據集中數據有限。

第七，PREVENT方程的開發中對總心血管疾病及其組成部分進行了分別建模。考慮到個體可能發展出一個或多個這些結果，對每個綜合結果的預測風險小於其組成部分的總和。未來的研究中納入其他風險因素可能會更有意義。

除了Khan等人提到的局限性，PREVENT方程還可能存在其他潛在的限制，未來可能需要擴展和更新版本。雖然目前的方程涵蓋了較大的年齡範圍，但嚴格來說，它們僅對35至79歲的美國個體有效，需對年輕人和生活在北美以外的族裔群體進行驗證。最近，Aggarwal等人使用全國健康與營養檢查調查（2011–2020年3月）評估了CKM綜合症各階段的流行率和時變演變，發現近90%的美國成年人符合CKM綜合症的標準（第一階段或更高），15%符合進展階段的標準，這一情況在2011年至2020年間未見改善。他們部分歸因於隨時間推移不同風險因素的改善和惡化。

將BMI作為唯一的肥胖測量指標也是一個潛在的限制。根據定義，BMI未考慮肥胖分佈的重要性。幾項報告指出，內臟脂肪在疾病進展中扮演重要角色。內臟脂肪指數已成為評估內臟、荷爾蒙活性脂肪程度的潛在有用參數，其計算基於BMI、腰圍、甘油三酯和高密度脂蛋白膽固醇，能識別具有不同類型肥胖的高風險人群。具體來說，它可特徵化正常體重但與肥胖者一樣，呈現出一組心血管風險因素（包括胰島素抵抗、糖耐量受損、動脈粥樣硬化性脂質特徵和高血壓）的人群。一項最近的研究顯示，高內臟脂肪指數值獨立與心臟衰竭、新發心臟病、異常左心室幾何形狀和舒張功能障礙的風險增加相關。

未來的調整中還可以考慮其他幾個變量，其中一些更具體地反映心血管疾病、代謝綜合症或慢性腎病，其他則同時反映這三者。這些變量包括舒張壓、容量過載和水腫、貧血、腎素-血管緊張素-醛固酮系統刺激、交感神經過度活躍、CKD-礦物質和骨骼疾病、血管僵硬性、炎症和氧化壓力的標誌物、內分泌擾動、尿毒症毒素、營養不良和久坐生活方式。

從更一般的角度來看，未來使用“CKM障礙”一詞來描述心血管、代謝和腎臟異常之間的複雜相互關係可能更為適合，這類似於對上述“心腎綜合症”術語的建議變更。

CKM在腎臟科學視角中的重要性

慢性腎病（CKD）的診斷往往是在疾病過程相對較晚時才確定。如果廣泛應用新的CKM分期系統，應能更早地檢測到面臨高血壓、心血管疾病、代謝綜合症和糖尿病風險的個體，因為該系統建議在第一階段即評估eGFR和uACR。根據定義，這一階段的個體特徵是存在肥胖或功能失調的脂肪組織，且無CKD證據。更早檢測CKD應能促進更早的、更加有效的疾病進展減緩，從而改善患者預後、提高患者的生活質量，並降低醫療支出。這也可能促進對CKM患者的早期治療，使用針對心臟、腎臟和代謝疾病的新療法，如鈉-葡萄糖共轉運蛋白2抑制劑、胰高血糖素樣肽-1激動劑和芬雷酮等。

結論

CKM綜合症的發展及其整合的健康階段系統是對之前定義的心血管、代謝和腎臟疾病之間相互關係的有益延伸。隨後開發的PREVENT模型可能會在全球範圍內廣泛應用於CKM綜合症患者的初級預防。這些模型基於對不同種族、族裔以及高風險亞組（如CKD、肥胖和糖尿病）的仔細校準。儘管存在上述局限性，PREVENT方程的開發是一個重要的進展，旨在改善大多數普通人群的醫療護理。未來仍需觀察PREVENT的10年和30年風險估計在臨床實踐中將在多大程度上轉化為對CKM因素的更早、更合適的治療和預防。針對短期至中期風險的額外研究可能會更有效。

參考文獻

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