혈당 검사와 혈중 중성지방 검사, 그리고 줄자로 허리 둘레를 측정하는 것. 이 세 가지 간단한 측정값의 조합이 노인에서 심장병과 대사 질환이 동시에 생기는 위험을 예측하는 강력한 지표가 된다는 연구가 발표됐다.
남방의과대학·광저우질병관리예방센터·광저우의과대학 공동 연구팀이 *Nutrients* 2026년 3월에 발표한 이 연구는 광저우 지역 65세 이상 성인 304,586명을 중앙값 4.3년 추적한 전향적 코호트 연구다.
TyG 기반 복합 지표란
트리글리세라이드-포도당(TyG) 지수는 공복 중성지방과 혈당을 조합해 인슐린 저항성을 간접적으로 나타내는 지표다. 이 연구는 TyG 자체 외에도 TyG와 BMI, TyG와 허리신장비(WHtR), TyG와 내장지방 관련 지수 등 6가지 파생 지표를 분석했다.
CMM 위험 2배 이상
4.3년 추적 기간 중 7,816명이 심혈관대사 다중질환(CMM, 심혈관 또는 대사 질환 2가지 이상 동시 발생)으로 진행됐다. 6가지 TyG 파생 지표 모두 CMM 위험과 유의한 양의 상관관계를 보였다. 가장 강력한 예측 지표는 TyG-허리신장비(TyG-WHtR)로, 최고 사분위수 대 최저 사분위수 비교 시 위험비(HR)가 2.15(95% CI 1.998~2.314)였다. TyG-BMI도 HR 2.146으로 거의 동일한 예측력을 보였다.
죽상경화성 이상지혈증이 핵심 중간 경로
매개 분석에서 혈장 죽상경화 지수(AIP)가 TyG 지표와 CMM 간의 연관성을 7.5~33% 매개하는 것으로 나타났다. 이는 TyG 지수가 높은 사람에서 발생하는 CMM의 상당 부분이 죽상경화성 이상지혈증을 통해 매개된다는 것을 시사한다. 따라서 이상지혈증 관리가 CMM 예방의 핵심 전략이 될 수 있다.
1차 진료에서 활용 가능한 도구
혈당, 중성지방, 허리둘레는 1차 의료기관에서 쉽게 측정 가능한 지표다. TyG-WHtR이나 TyG-BMI는 복잡한 검사 없이도 고위험군을 조기에 선별하는 데 유용할 수 있다.
허리둘레 관리와 혈당·지질 수치 정상화가 노인 심혈관 건강 유지의 핵심이다. 정기 건강검진에서 이 수치들을 꼼꼼히 확인하고 이상이 있으면 적극적으로 관리하자.
📖 *Associations of TyG-Derived Indices with Cardiometabolic Multimorbidity Risk in Community-Dwelling Older Adults (전향적 코호트 연구, 304,586명)* |
논문 원문
※ 이 기사는 의학 논문을 바탕으로 작성되었습니다. 개인 건강 상태에 따라 다를 수 있으니 전문의와 상담하세요.
A fasting blood sugar reading, a triglyceride level, and a tape measure around the waist. These three simple measurements — combined into a single index — can predict who among older adults is more than twice as likely to develop concurrent heart and metabolic diseases, according to a large new study.
Published in *Nutrients* in March 2026, this prospective cohort study from researchers at Southern Medical University, Guangzhou Medical University, and the Guangzhou Center for Disease Control followed 304,586 community-dwelling adults aged 65 and older from the GOLD-Health cohort over a median of 4.3 years.
What Are TyG-Derived Indices?
The triglyceride-glucose (TyG) index combines fasting triglycerides and fasting glucose into a practical surrogate measure of insulin resistance. The study examined six TyG-derived variants that incorporate body composition measures: TyG alone, TyG-BMI, TyG-waist-to-height ratio (WHtR), TyG with the Chinese visceral adiposity index (CVAI), and others. All are calculable from standard clinical measurements.
More Than Double the Risk
Over the 4.3-year follow-up, 7,816 participants developed cardiometabolic multimorbidity (CMM) — defined as the coexistence of two or more cardiometabolic conditions. All six TyG-derived indices showed significant positive associations with CMM risk. The strongest predictor was TyG-WHtR, with participants in the highest quartile facing more than twice the risk of those in the lowest (HR 2.150, 95% CI 1.998–2.314). TyG-BMI performed almost identically (HR 2.146).
Dyslipidemia as a Mediating Pathway
Mediation analysis found that the atherogenic index of plasma (AIP) — a marker of atherosclerosis-promoting lipid imbalance — explained between 7.5% and 33% of the association between TyG-derived indices and CMM risk, with the highest mediated proportion observed for TyG-CVAI. This suggests that part of the pathway from insulin resistance to multimorbidity runs specifically through atherogenic dyslipidemia, making lipid management a particularly relevant intervention target.
Accessible Tools for Primary Care
The practical appeal of TyG-derived indices is their accessibility. Fasting blood sugar, triglycerides, and waist circumference are standard elements of most health screenings. Using these numbers to identify high-risk older adults for more intensive monitoring or early intervention requires no specialized equipment or testing.
Older adults should prioritize regular health screenings that include fasting glucose, triglycerides, and waist circumference measurement. Lifestyle modifications targeting abdominal fat — including aerobic exercise and reduced refined carbohydrate and sugar intake — directly address the metabolic drivers these indices measure.
📖 *Associations of TyG-Derived Indices with Cardiometabolic Multimorbidity Risk in Community-Dwelling Older Adults (Prospective cohort, n=304,586)* |
Source
*This article is based on a published medical study. Individual health circumstances vary — consult your healthcare provider for personal guidance.*
