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30.00）组 258 例、［30.00，40.00）组 210 例、［40.00， 表 4 非糖尿病人群发生 IR 的单因素 Logistic 回归分析
Table 4 Univariate Logistic regression analysis of the performance of
48.46） 组 61 例， 随 着 pFM 的 增 加，HOMA-IR 和 IR
different variables for identifying insulin resistance in a middle-aged and
患病率逐渐增加（P<0.05），见表 3。 elderly non-diabetic population of Chengdu
Wald
变量 β SE P 值 OR（95%CI）
2
表 2 不同水平的 pFM 组 HOMA-IR 和 IR 患病率比较 χ 值
Table 2 Comparison of HOMA-IR and insulin resistance in a middle-aged 性别（以男性为对照）
and elderly non-diabetic population of Chengdu by predicted body fat mass
女性 0.640 0.211 9.218 0.002 1.89（1.25，2.88）
HOMA-IR IR 患病率
组别 例数 年龄 0.186 0.105 3.139 0.076 1.20（0.98，1.48）
〔M（P 25 ，P 75 ）〕 〔n（%）〕
高血压病史（以有为对照）
［2.34，10.00）组 48 0.59（0.37，0.86） 1（2.1）
无 -0.507 0.212 5.699 0.017 0.60（0.40，0.91）
［10.00，20.00）组 295 0.93（0.66，1.26） 32（10.8）
收缩压 0.277 0.103 7.229 0.007 1.32（1.08，1.61）
［20.00，30.00）组 207 1.40（0.98，1.90） 71（34.3）
舒张压 0.281 0.105 7.142 0.008 1.32（1.08，1.63）
［30.00，41.41）组 20 1.73（1.37，2.17） 71（55.0）
身高 -0.140 0.105 1.786 0.181 0.87（0.71，1.07）
r（OR）值 66.395 47.740 a
体质量 0.664 0.114 34.034 <0.001 1.94（1.55，2.43）
P 值 <0.001 <0.001
腰围 0.998 0.130 59.456 <0.001 2.71（2.11，3.50）
a
注： 为 OR 值 BMI 0.995 0.128 60.860 <0.001 2.70（2.11，3.47）
ABSI 0.433 0.107 16.323 <0.001 1.54（1.25，1.90）
表 3 不同水平的 pFP 组 HOMA-IR 和 IR 患病率比较
Table 3 Comparison of HOMA-IR and insulin resistance in a middle- WHtR 1.107 0.134 68.630 <0.001 3.02（2.33，3.93）
aged and elderly non-diabetic population of Chengdu by predicted body fat 总胆固醇 -0.053 0.105 0.259 0.611 0.95（0.77，1.16）
percentage 三酰甘油 0.422 0.097 19.073 <0.001 1.53（1.26，1.84）
HOMA-IR IR 患病率 HDL-C -0.591 0.128 21.473 <0.001 0.55（0.43，0.71）
组别 例数
〔M（P 25 ，P 75 ）〕 〔n（%）〕
LDL-C 0.077 0.103 0.551 0.458 1.08（0.88，1.32）
［13.95，20.00）组 41 0.65（0.37，0.98） 0 空腹血糖 1.004 0.129 60.472 <0.001 2.73（2.12，3.52）
［20.00，30.00）组 258 0.99（0.71，1.40） 36（14.0） 尿酸 0.508 0.105 23.360 <0.001 1.66（1.35，2.04）
［30.00，40.00）组 210 1.08（0.77，1.61） 50（23.8） pFM 1.095 0.132 69.188 <0.001 2.99（2.31，3.87）
［40.00，48.46）组 29 1.64（1.25，2.38） 61（47.5） pFP 0.786 0.118 44.085 <0.001 2.20（1.74，2.77）
r（OR）值 63.408 56.224 a
P 值 <0.001 <0.001 表 5 pFM 对非糖尿病人群发生 IR 影响的多因素 Logistic 回归分析
a
注： 为 OR 值 Table 5 Multivariate Logistic regression analysis of factors associated with
the correlation between predicted body fat mass and insulin resistance in a
middle-aged and elderly non-diabetic population of Chengdu
2.3 单因素及多因素 Logistic 回归分析 以是否发生 IR
2
变量 β SE Wald χ 值 P 值 OR（95%CI）
为因变量（赋值：是 =1，否 =0），以性别（赋值：男 =1，
高血压病史 0.459 0.350 1.728 0.189 1.58（0.80，3.17）
女 =2）、年龄、高血压病史（赋值：有 =1，无 =2）、
收缩压 0.254 0.208 1.490 0.222 1.29（0.86，1.94）
收缩压、舒张压、身高、体质量、腰围、BMI、ABSI、 舒张压 -0.034 1.745 0.037 0.847 0.97（0.69，1.36）
WHtR、 总 胆 固 醇、 三 酰 甘 油、HDL-C、LDL-C、 空 尿酸 0.572 0.128 20.146 <0.001 1.77（1.39，2.29）
腹血糖、尿酸、pFM、pFP（其他变量为连续变量）为 三酰甘油 0.229 0.110 4.297 0.038 1.26（1.01，1.57）
自变量进行单因素 Logistic 回归分析，结果显示，性 HDL-C -0.332 0.151 4.842 0.028 0.72（0.53，0.96）
别、高血压病史、收缩压、舒张压、体质量、腰围、 pFP 1.170 0.145 64.835 <0.001 3.22（2.45，4.33）
BMI、ABSI、WHtR、三酰甘油、HDL-C、空腹血糖、
表 6 pFP 对非糖尿病人群发生 IR 影响的多因素 Logistic 回归分析
尿酸、pFM 和 pFP 是非糖尿病人群发生 IR 的影响因素
Table 6 Multivariate Logistic regression analysis of factors associated with
（P<0.05），见表 4。 the correlation between predicted body fat percentage and insulin resistance
根据 pFM 及 pFP 的计算公式，年龄、身高、体质 in a middle-aged and elderly non-diabetic population of Chengdu
2
量及腰围系计算公式的组分，为避免过度校准，在多因 变量 β SE Wald χ 值 P 值 OR（95%CI）
高血压病史 0.511 0.355 2.066 0.151 1.67（0.84，3.38）
素 Logistic 回归分析时未纳入以上指标，在校正相关混
收缩压 0.206 0.204 1.026 0.311 1.23（0.82，1.83）
杂因素后（包括高血压病史、收缩压、舒张压、尿酸、
舒张压 0.137 0.171 0.639 0.424 1.15（0.82，1.61）
三酰甘油及 HDL-C 等），分别以 pFM、pFP 为自变量
尿酸 0.825 0.138 35.829 <0.001 2.28（1.75，3.01）
进行多因素 Logistic 回归分析，结果显示，pFM 和 pFP 三酰甘油 0.138 0.111 1.548 0.213 1.15（0.92，1.43）
是非糖尿病人群发生IR的影响因素（P<0.05），见表5、6。 HDL-C -0.601 0.157 14.594 <0.001 0.55（0.40，0.74）
2.4 pFM 及 pFP 预测 IR 的 ROC 曲线分析 绘制 pFM pFP 1.256 0.158 63.494 <0.001 3.51（2.61，4.84）