现代预防医学

分组	未调整	模型1	模型 2
AST/ALT	0.30 (0.26, 0.34)	<0.001	0.32 (0.28, 0.38)	<0.001	0.44 (0.38, 0.51)	<0.001
AST/ALT 五分组
Q1	1.0		1.0		1.0
Q2	0.69 (0.61, 0.77)	<0.001	0.65 (0.58, 0.74)	<0.001	0.74 (0.66, 0.84)	0.024
Q3	0.51 (0.45, 0.59)	<0.001	0.47 (0.41, 0.54)	<0.001	0.59 (0.51, 0.68)	0.005
Q4	0.32 (0.28, 0.37)	<0.001	0.34 (0.29, 0.40)	<0.001	0.44 (0.37, 0.52)	<0.001
Q5	0.26 (0.22, 0.31)	<0.001	0.33 (0.27, 0.39)	<0.001	0.45 (0.37, 0.55)	<0.001
趋势性检验P值^a	0.71 (0.68, 0.73)	<0.001	0.73 (0.70, 0.76)	<0.001	0.79 (0.76, 0.83)	<0.001

分组	未调整	模型1	模型 2
AST/ALT	0.30 (0.26, 0.34)	<0.001	0.32 (0.28, 0.38)	<0.001	0.44 (0.38, 0.51)	<0.001
AST/ALT 五分组
Q1	1.0		1.0		1.0
Q2	0.69 (0.61, 0.77)	<0.001	0.65 (0.58, 0.74)	<0.001	0.74 (0.66, 0.84)	0.024
Q3	0.51 (0.45, 0.59)	<0.001	0.47 (0.41, 0.54)	<0.001	0.59 (0.51, 0.68)	0.005
Q4	0.32 (0.28, 0.37)	<0.001	0.34 (0.29, 0.40)	<0.001	0.44 (0.37, 0.52)	<0.001
Q5	0.26 (0.22, 0.31)	<0.001	0.33 (0.27, 0.39)	<0.001	0.45 (0.37, 0.55)	<0.001
趋势性检验P值^a	0.71 (0.68, 0.73)	<0.001	0.73 (0.70, 0.76)	<0.001	0.79 (0.76, 0.83)	<0.001

糖尿病发生率	总人群	P值	男性	P值	女性	P值
标准线性回归模型	0.4 (0.4, 0.5)	<0.001	0.5 (0.4, 0.6)	<0.001	0.5 (0.4, 0.6)	<0.001
两分段线性回归模型
拐点	1.3		0.7		1.2
≤拐点1	0.3(0.2, 0.3)	<0.001	0.0 (0.0, 0.1)	<0.001	0.2 (0.1, 0.3)	<0.001
>拐点2	0.9(0.7, 1.2)	0.561	0.6 (0.5, 0.7)	<0.001	0.9 (0.6, 1.2)	0.385
拐点1和拐点2效果的差异	3.5(2.3, 5.3)	<0.001	16.0 (5.2, 49.7)	<0.001	5.4 (2.6, 11.4)	<0.001
对数似然比P值		<0.001		<0.001		<0.001

糖尿病发生率	总人群	P值	男性	P值	女性	P值
标准线性回归模型	0.4 (0.4, 0.5)	<0.001	0.5 (0.4, 0.6)	<0.001	0.5 (0.4, 0.6)	<0.001
两分段线性回归模型
拐点	1.3		0.7		1.2
≤拐点1	0.3(0.2, 0.3)	<0.001	0.0 (0.0, 0.1)	<0.001	0.2 (0.1, 0.3)	<0.001
>拐点2	0.9(0.7, 1.2)	0.561	0.6 (0.5, 0.7)	<0.001	0.9 (0.6, 1.2)	0.385
拐点1和拐点2效果的差异	3.5(2.3, 5.3)	<0.001	16.0 (5.2, 49.7)	<0.001	5.4 (2.6, 11.4)	<0.001
对数似然比P值		<0.001		<0.001		<0.001

中国人群天门冬/丙氨酸氨基转移酶比值与糖尿病发病风险的关联研究

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庄滢滢 ¹^,⁴ , 张薇 ³ , 王新月 ¹^,⁴ , 高键 ²

现代预防医学 | 临床与预防 2025,52(1): 188-192

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现代预防医学 |临床与预防 2025 , 52 (1) : 188 -192

中国人群天门冬/丙氨酸氨基转移酶比值与糖尿病发病风险的关联研究

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庄滢滢¹^,⁴, 张薇³, 王新月¹^,⁴, 高键²

作者信息

^1.复旦大学附属中山医院厦门医院临床营养科，福建厦门 361015

^2.复旦大学附属中山医院营养科，上海 200032

^3.厦门大学公共卫生学院

^4.厦门市恶性肿瘤综合治疗临床医学研究中心，福建厦门 361015

通讯作者:

高键，E-mail: gao.jian@zs-hospital.sh.cn

作者简介:

庄滢滢（1993—），女，硕士，住院医师，研究方向：营养与慢性病

Association study of aspartate aminotransferase/alanine aminotransferase ratio with diabetes risk in the Chinese population: a retrospective cohort study based on the DRYAD database

Ying-ying ZHUANG¹^,⁴, Wei ZHANG³, Xin-yue WANG¹^,⁴, Jian GAO²

Affiliations

Clinical Nutrition Department, Xiamen Hospital, Zhongshan Hospital Affiliated to Fudan University, Xiamen, Fujian 361015,China

出版时间: 2025-01-10 doi: 10.20043/j.cnki.MPM.202405353

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摘要

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目的

探讨中国人群天门冬氨酸氨基转移酶（AST）及丙氨酸氨基转移酶（ALT）比值与糖尿发病率的关系。

方法

从DRYAD数据库中提取2010—2016年中国成年人数据。采用Cox回归模型探讨AST/ALT比值与糖尿病发生之间的关系，使用平滑曲线拟合来识别非线性关系，并通过分段线性回归函数寻找最佳的风险拐点。

结果

研究纳入86 145名参与者，调整协变量后发现，AST/ALT比值与糖尿病发病率呈负相关（HR=0.44, 95%CI: 0.38～0.51, P<0.001），二分段线性回归函数发现最佳风险拐点为1.3。拐点左侧HR=0.3（95%CI: 0.2～0.3, P<0.001），右侧HR=0.9（95%CI: 0.7～1.2, P=0.561）。

结论

AST/ALT比值可预测糖尿病的发生，并与糖尿病发生率呈负相关关系。

关键词

天门冬氨酸氨基转移酶 / 丙氨酸氨基转移酶 / 糖尿病 / Cox回归

Abstract

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Objective

To investigate the relationship between the aspartate aminotransferase (AST) to alanine aminotransferase (ALT) ratio and the incidence of diabetes in the Chinese population.

Methods

Data of Chinese adults from 2010 to 2016 were extracted from the DRYAD database. Cox regression models were employed to explore the association between the AST/ALT ratio and diabetes incidence, while smooth curve fitting was used to identify non-linear relationships. A piecewise linear regression function was applied to determine the optimal risk threshold.

Results

A total of 86 145 participants were included in the study. After adjusting for covariates, a negative correlation was found between the AST/ALT ratio and diabetes incidence (HR=0.44, 95%CI: 0.38-0.51, P<0.001). The piecewise linear regression function identified the optimal risk threshold at 1.3. For values to the left of the threshold, HR=0.3, 95%CI: 0.2-0.3, P<0.001; for values to the right, HR=0.9, 95%CI: 0.7-1.2, P=0.561.

Conclusion

The AST/ALT ratio is a predictor of diabetes occurrence and is negatively correlated with diabetes incidence.

Key words

Aspartate aminotransferase / Alanine aminotransferase / Diabetes / Cox regression

引用本文

庄滢滢, 张薇, 王新月, 高键. 中国人群天门冬/丙氨酸氨基转移酶比值与糖尿病发病风险的关联研究. 现代预防医学, 2025 , 52 (1) : 188 -192 . DOI: 10.20043/j.cnki.MPM.202405353

Ying-ying ZHUANG, Wei ZHANG, Xin-yue WANG, Jian GAO. Association study of aspartate aminotransferase/alanine aminotransferase ratio with diabetes risk in the Chinese population: a retrospective cohort study based on the DRYAD database[J]. Modern Preventive Medicine, 2025 , 52 (1) : 188 -192 . DOI: 10.20043/j.cnki.MPM.202405353

正文

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糖尿病（diabetes mellitus）是一种以高血糖为特征的慢性代谢性疾病。据国际糖尿病联盟（The International Diabetes Federation, IDF）发布的《糖尿病全球地图》数据显示，2021年20～79岁的成年人中有5.37亿（10.5%）糖尿病患者，预计到2030年将增至6.43亿^[1]。糖尿病也是过早死亡的首要原因之一，其发病与高脂饮食、久坐不动、肥胖和肝脏相关疾病有关^[2]。肝脏作为血糖调控的关键器官^[3]，其功能受损易导致糖尿病^[4]。传统上，丙氨酸氨基转移酶（alanine aminotransferase，ALT）和天冬氨酸氨基转移酶（aspartate aminotransferase，AST）一直作为肝损伤标志物^[5]，近期研究表明他们它们与代谢综合征、心血管疾病密切相关^[6]，目前已有研究利用ALT/AST的比值来预测多种糖脂代谢异常疾病如肝脏胰岛素敏感性^[7]、代谢综合征^[8]和非酒精性脂肪肝^[9]等。其与糖尿病的关系仍需要进一步研究，本研究基于中国人群的大规模队列数据，旨在探讨AST/ALT比值对糖尿病发病的影响，为糖尿病风险预防提供新见解。

1　对象与方法

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1.1　数据来源和研究对象

本研究数据源自DATADRYAD数据库（www.datadryad.org），是一项回顾性队列研究，由Chen等人^[10]上传至该数据库。原始数据涵盖了2010—2016年，来自中国11个城市（北京、常州、成都、合肥、南京、南通、广州、上海、深圳、苏州、武汉）32个站点共计685 277名年龄≥20岁的中国受试者，总随访时长为6年。经排除标准筛查后共有211 833人参与了该研究^[10]。在本研究中，排除了以下原因的参与者：（1）无ALT水平信息；（2）无AST水平信息；（3）随访年限过长（>6年）；（4）AST/ALT异常值（<P1或>P99）。图1展示了筛选过程，最终纳入了86 145名参与者进行二次分析。

1.2　糖尿病诊断标准

糖尿病的诊断标准是空腹血糖（fasting plasma glucose，FPG）≥7.00 mmol/L和/或在随访期间自我报告患有糖尿病^[10]。患者在确诊糖尿病时或最后一次就诊时（以时间在前者为准）被剔除。

1.3　暴露指标

相关暴露指标为AST/ALT比值。相关协变量包括年龄、性别、身体质量指数（body mass index, BMI）、血脂指数（FPG）、吸烟状况、饮酒状况、糖尿病家族史、收缩压（systolic blood pressure, SBP）、舒张压（diastolic blood pressure, DBP）以及高密度脂蛋白胆固醇（high-density lipoprotein-cholesterol, HDL-c）、胆固醇、甘油三酯（triglycerides, TG）、低密度脂蛋白（low-density lipoprotein, LDL）、血尿素氮（blood urea nitroge, BUN）和血清肌酐（serum creatinine, SCR）的水平。

1.4　统计分析

统计分析采用R软件和Empower-Stats。正态分布和偏态分布的连续变量以（

）或［M（P₂₅，P₇₅）］表示，分类变量用率表示。对于缺失数据的处理：将缺失数据的人群作为归纳为一个新的分类^[7,11]。通过χ²检验、单因素方差分析或Kruskal-Walls检验比较AST/ALT比值五分位组的不同特征。通过多变量Cox回归模型探讨AST/ALT比值与糖尿病发病风险的关系。采用Kaplan-Meier生存曲线估计不同时间糖尿病发病风险，比较不同AST/ALT比值其糖尿病发病率。广义加性模型探索非线性关系，若存在非线性相关性，则采用两分段线性回归模型。计算E值以评估未测量混杂因素。通过计算方差膨胀因子（variance inflation factor, VIF）来评估模型协变量之间的多重共线性。检验水准α=0.05。

2　结果

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2.1　研究对象的基本特征

本研究共纳入了86 145人，经过6年随访，1 830人患有糖尿病，6年累积患病率为2.12%，平均年发病率为0.35%。根据AST/ALT五分位数（0.45～0.83、0.83～1.06、1.06～1.30、1.30～1.60、1.60～2.80）将参与者分为若干亚组（Q1～Q5组）。表1所示为总人群基线特征。Q1组中，男性比例、有吸烟和饮酒习惯的比例、体重、身高、BMI、SBP、DBP、ALT、AST、胆固醇、甘油三酯、BUN和SCR水平均高于其他组，该组的年龄和HDL-C均低于其他组（P<0.05），差异具有统计学意义。

2.2　AST/ALT比值与糖尿病发病率之间的关系

本研究通过Cox回归模型分析了AST/ALT比值与糖尿病发病率之间的关系，见表2。在未调整模型中，AST/ALT比值与糖尿病发病率呈负相关（HR=0.30,95%CI: 0.26～0.34, P<0.001）。在模型1中结果没有明显变化（HR=0.32,95%CI: 0.28～0.38, P<0.001），在模型2中我们依旧发现了两者之间的联系（HR=0.44,95%CI: 0.38～0.51, P<0.001）。从AST/ALT比值分组的结果来看，无论是否调整因素，比率越高，患糖尿病的风险越低（P<0.001）。为了进一步验证，我们将AST/ALT比值作为分类变量（即五分位数）处理，结果发现五分位数之间的趋势显著。图2显示了按AST/ALT比值分层的糖尿病发病风险的Kaplan-Meier曲线。五组间糖尿病发病风险存在显著差异（log-rank检验，P<0.000 1）。随着AST/ALT比值的升高，糖尿病累积发病风险逐渐降低，因此Q1组（即比值最低组）糖尿病发病风险最大。

2.3　非线性关系分析

我们分析了AST/ALT比值与糖尿病之间的非线性关系。在调整了年龄、性别、FPG、HbA1c、身高、体重、BMI、糖尿病家族史、HDL-C、甘油三酯、LDL、SBP、DBP、BUN和SCR后，我们发现AST/ALT比值与糖尿病之间存在线性关系（HR=0.4, 95%CI: 0.4～0.5, P<0.001）。通过两分段线性回归模型计算出拐点为1.3。拐点左侧HR=0.3（95%CI:0.2～0.3, P<0.001）。在拐点右侧，AST/ALT比值与糖尿病之间为负相关关系（HR=0.9, 95%CI: 0.7～1.2, P=0.561）。男性的拐点低于女性，双侧的HR差异男性高于女性。见表3、图3。

2.3.1　分组分析

年龄分层显示，与其他年龄组相比，30～50岁组AST/ALT比值升高对降低糖尿病风险的作用更大。年龄超过60岁后，这种降低风险的作用就会减弱。对其他因素的分层分析表明，无论是否对其他因素进行了调整，AST/ALT比值的升高都能降低患糖尿病的风险。

2.3.2　敏感性分析

对于与ASL/ALT比值和糖尿病相关的未测量混杂因素，得出的E值为3.97，说明未测量的混杂因素与AST/ALT比值和糖尿病发病率相关，其HR值为3.97倍，高于测量的混杂因素。所有VIF值均在1.0和4.0之间，表明不存在共线性问题。

3　讨论

收起

本研究的目的是在大规模中国人队列中探讨AST/ALT比值与糖尿病发病的相关性。结果显示，调整了协变量后，AST/ALT比值与糖尿病发病率呈负相关，拐点为1.3且左右两侧效应大小趋势一致，该结果与日本研究一致^[8]。亚组分析表明，除SBP>140 mm Hg的人群外，其他人群趋势相同。男性拐点低于女性。年龄分层显示，30～50岁年龄组AST/ALT比值升高对降低糖尿病风险的作用更大。AST和ALT在糖尿病发病机制中的作用可能是由于其对胰岛素功能的影响。AST/ALT比值在既往研究中被作为IR和高胰岛素血症的替代标志物，在非肥胖者中尤为重要^[9,12]，AST/ALT比值与IR呈反向关系^[13-14]。IR与内皮功能障碍有关，可能通过肝脏炎症影响胰岛素信号传导导致高血糖^[15]。在IR状态下，AST和ALT参与葡萄糖生成，其异常水平与糖尿病发展相关^[8,16]。分层分析显示，年轻组和BMI正常、FBG<6.1 mmol/L、SBP<140 mm Hg、DBP<90 mm Hg、TG<0.82 mmol/L、LDL<2.8 mmol/L、SCR<63.00 μmol/L组的AST/ALT与糖尿病发生的HR值低于其他分层组；这一结果表明，AST/ALT比值在预测健康组糖尿病发展方面具有早期意义。此外，多项研究表明，AST/ALT比值可作为心血管疾病、非酒精性脂肪肝、代谢综合征等的风险预测指标^[5,13,17-19]。因此，AST/ALT比值可能有助于识别高危人群，对于制定降低相关疾病风险的策略提供指导意义。本研究中男性AST/ALT比值在预测糖尿病风险时变化更显著，拐点低于女性，这可能与男女代谢差异有关^[20]，男性代谢异常更为严重，血糖、血压更高，HDL-C更低，肝损伤标志物水平更高^[20-21]。此外，女性ALT水平普遍偏低，女性皮下脂肪储存能力较强，内脏组织的脂肪积累会相应延缓^[22]，因此ALT升高对男性的影响更为显著。

本研究样本量大，采用回顾性队列研究，对男女AST/ALT比值非线性关系进行深入分析；缺失变量作为虚拟变量处理；进行了多重共线性评估。然而，也存在一定局限性，吸烟和饮酒数据的缺失可能低估其影响；本研究是基于已发表数据的二次研究，无法调整未包含的变量（如炎症因素、活动水平、饮酒量和饮食因素）；本研究中对糖尿病定义可能低估其发病率以及未区分糖尿病类型；AST/ALT水平未考虑时间变化；这些局限性需在后续研究中予以改进。

综上，AST/ALT比值能够独立预测糖尿病的发生，呈负相关关系。进一步分析显示，这种非线性关系的拐点为1.3，值得注意的是，男性和女性的拐点存在显著差异，其中男性的拐点值低于女性。

基金

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2024年厦门市医疗卫生指导性项目(3502Z20244ZD1104)

参考文献

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文献

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参考文献引证文献

排序方式：

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2025年第52卷第1期

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doi: 10.20043/j.cnki.MPM.202405353

接收时间：2024-03-20
首发时间：2026-10-29
出版时间：2025-01-10

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收稿日期：2024-03-20

基金

2024年厦门市医疗卫生指导性项目(3502Z20244ZD1104)

作者信息

^1.复旦大学附属中山医院厦门医院临床营养科，福建厦门 361015

^2.复旦大学附属中山医院营养科，上海 200032

^3.厦门大学公共卫生学院

^4.厦门市恶性肿瘤综合治疗临床医学研究中心，福建厦门 361015

通讯作者:

高键，E-mail: gao.jian@zs-hospital.sh.cn

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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TxT

分组

人数

ALT(U/L)

AST(U/L)

年龄(岁)

性别

是否吸烟

是否饮酒

身高
(cm)

体重
(kg)

BMI
(kg/m²)

SBP
(mm Hg)

DBP
(mm Hg)

空腹血糖
(mmol/l)

胆固醇
(mmol/l)

甘油三酯
(mmol/l)

HDL-c
(mmol/l)

LDL
(mmol/l)

BUN
(mmol/l)

SCR
(umol/l)

糖尿病家族史

男

女

目前吸烟

曾经吸烟

不曾吸烟

无记录

目前饮酒

过去饮酒

不曾饮酒

无记录

无

有

Q1
(0.45～0.83)

17 229

46.4±31.2

30.0 ±17.6

39.1±10.1

14 935
(86.7)

2 294
(13.3)

1 345
(7.8)

340 (2.0)

3 044
(17.7)

12 500
(72.6)

125 (0.7)

1 168
(6.8)

3 436
(19.9)

12 500
(72.6)

170.7±7.3

74.5±11.6

25.6±3.2

123.6±15.3

77.5±10.8

5.0±0.6

4.9±0.9

1.8±1.3

1.3±0.3

2.9±0.7

4.9±1.2

76.7 ±13.6

16 840
(97.7)

390(2.3)

Q2
(0.83～1.06)

17 131

25.6±10.0

24.1 ± 8.9

42.7±12.0

12 404
(72.4)

4 727
(27.6)

1 007
(5.9)

231 (1.3)

3 062
(17.9)

12 831
(74.9)

121 (0.7)

890 (5.2)

3 289
(19.2)

12 831
(74.9)

168.5±8.0

68.4±10.9

24.1±3.1

12.1.2±16.0

75.6±10.7

5.0±0.6

4.7±0.9

1.5±1.1

1.3±0.3

2.8±0.7

4.8±1.2

74.3 ±15.7

16 794
(98.0)

336(2.0)

Q3
(1.06～1.30)

17 201

19.0 ± 7.8

22.4 ± 9.0

43.5±13.2

9 629
(56.0)

7 572
(44.0)

726 (4.2)

188 (1.1)

3 279
(19.1)

13 008
(75.6)

104 (0.6)

725 (4.2)

3 364
(19.6)

13 008
(75.6)

166.5±8.2

64.1±10.5

23.1±3.0

119.3±16.6

74.0±10.7

4.9±0.6

4.7±0.9

1.3±1.0

1.4±0.3

2.8±0.7

4.7±1.2

71.2 ±15.3

16 873
(98.1)

329 (1.9)

Q4
(1.30～1.60)

17 355

14.8 ± 4.8

21.3 ± 6.8

43.0±13.6

7 121
(41.0)

10 234
(59.0)

571 (3.3)

121 (0.7)

3 246
(18.7)

13 417
(77.3)

106 (0.6)

530 (3.1)

3 302
(19.0)

13 417
(77.3)

164.8±8.0

60.4±9.8

22.2±2.9

117.1±16.5

72.5±10.5

4.9±0.6

4.6±9.9

1.1±0.7

1.4±0.3

2.7±0.7

4.6±1.2

68.0 ±15.2

17 035
(98.1)

317 (1.9)

Q5
(1.60～2.80)

17 229

11.4 ± 4.1

21.5 ± 8.0

42.0±14.3

4 933
(28.6)

12 296
(71.4)

432 (2.5)

92 (0.5)

3 840
(22.3)

12 865
(74.7)

113 (0.7)

437 (2.5)

3 814
(22.1)

12 865
(74.7)

163.0±7.6

57.1±8.9

21.5±2.7

115.3±16.8

71.2±10.4

4.8±0.6

4.6±0.9

1.0±0.7

1.5±0.3

2.8±0.6

4.4±1.2

66.2 ±16.1

16 882
(98.0)

351 (2.0)

χ²/F值

14 258.5^*

1 957.3^*

209.2^*

15 339.5^#

996.8^#

542.6^#

2 558.3^*

7 522.204^*

4 913.5^*

708.5^*

945.9^*

235.4^*

313. 9^*

2 082.7^*

548.3^*

140.9^*

355.2^*

1 411.9^*

9.978^#

P值

<0.001

0.043

分组	未调整	模型1	模型 2
AST/ALT	0.30 (0.26, 0.34)	<0.001	0.32 (0.28, 0.38)	<0.001	0.44 (0.38, 0.51)	<0.001
AST/ALT 五分组
Q1	1.0		1.0		1.0
Q2	0.69 (0.61, 0.77)	<0.001	0.65 (0.58, 0.74)	<0.001	0.74 (0.66, 0.84)	0.024
Q3	0.51 (0.45, 0.59)	<0.001	0.47 (0.41, 0.54)	<0.001	0.59 (0.51, 0.68)	0.005
Q4	0.32 (0.28, 0.37)	<0.001	0.34 (0.29, 0.40)	<0.001	0.44 (0.37, 0.52)	<0.001
Q5	0.26 (0.22, 0.31)	<0.001	0.33 (0.27, 0.39)	<0.001	0.45 (0.37, 0.55)	<0.001
趋势性检验P值^a	0.71 (0.68, 0.73)	<0.001	0.73 (0.70, 0.76)	<0.001	0.79 (0.76, 0.83)	<0.001

分组

未调整

模型1

模型 2

HR (95%CI)

P 值

HR (95%CI)

P 值

HR (95%CI)

P 值

AST/ALT

0.30 (0.26, 0.34)

<0.001

0.32 (0.28, 0.38)

<0.001

0.44 (0.38, 0.51)

<0.001

AST/ALT 五分组

1.0

0.69 (0.61, 0.77)

<0.001

0.65 (0.58, 0.74)

<0.001

0.74 (0.66, 0.84)

0.024

0.51 (0.45, 0.59)

<0.001

0.47 (0.41, 0.54)

<0.001

0.59 (0.51, 0.68)

0.005

0.32 (0.28, 0.37)

<0.001

0.34 (0.29, 0.40)

<0.001

0.44 (0.37, 0.52)

<0.001

0.26 (0.22, 0.31)

<0.001

0.33 (0.27, 0.39)

<0.001

0.45 (0.37, 0.55)

<0.001

趋势性检验P值^a

0.71 (0.68, 0.73)

<0.001

0.73 (0.70, 0.76)

<0.001

0.79 (0.76, 0.83)

<0.001

糖尿病发生率	总人群	P值	男性	P值	女性	P值
标准线性回归模型	0.4 (0.4, 0.5)	<0.001	0.5 (0.4, 0.6)	<0.001	0.5 (0.4, 0.6)	<0.001
两分段线性回归模型
拐点	1.3		0.7		1.2
≤拐点1	0.3(0.2, 0.3)	<0.001	0.0 (0.0, 0.1)	<0.001	0.2 (0.1, 0.3)	<0.001
>拐点2	0.9(0.7, 1.2)	0.561	0.6 (0.5, 0.7)	<0.001	0.9 (0.6, 1.2)	0.385
拐点1和拐点2效果的差异	3.5(2.3, 5.3)	<0.001	16.0 (5.2, 49.7)	<0.001	5.4 (2.6, 11.4)	<0.001
对数似然比P值		<0.001		<0.001		<0.001

糖尿病发生率

总人群

P值

男性

P值

女性

P值

标准线性回归模型

0.4 (0.4, 0.5)

<0.001

0.5 (0.4, 0.6)

<0.001

0.5 (0.4, 0.6)

<0.001

两分段线性回归模型

拐点

1.3

0.7

1.2

≤拐点1

0.3(0.2, 0.3)

<0.001

0.0 (0.0, 0.1)

<0.001

0.2 (0.1, 0.3)

<0.001

>拐点2

0.9(0.7, 1.2)

0.561

0.6 (0.5, 0.7)

<0.001

0.9 (0.6, 1.2)

0.385

拐点1和拐点2效果的差异

3.5(2.3, 5.3)

<0.001

16.0 (5.2, 49.7)

<0.001

5.4 (2.6, 11.4)

<0.001

对数似然比P值

<0.001