近日，由我院陈会想主任等人共同撰写的科研论文《Prevalence of metabolic syndrome in gout patients and its relationship with metabolic markers: A propensity score matching study》(中文译名：《痛风患者代谢综合征患病率及其与代谢标志物的关系：一项倾向性评分匹配研究》)已正式在国际知名SCI期刊《International Journal of Rheumatic Diseases》上发表,雷雨为本文的通讯作者。

《International Journal of Rheumatic Diseases》是Wiley出版集团旗下的同行评审期刊，长期聚焦风湿性疾病的临床与基础研究，被PubMed、Scopus等多家国际权威数据库收录，最新影响因子为2.5，位列风湿病学Q3区。具有较高的学术认可度和影响力。

代谢综合征是以肥胖、高血压、高血糖和血脂异常等为特征的一组代谢紊乱性疾病，与痛风密切相关。本研究团队通过对502例痛风患者开展横断面调查，运用倾向评分匹配(PSM)和限制性立方样条(RCS)等先进统计方法，系统探讨了甘油三酯-葡萄糖(TyG)指数、甘油三酯/高密度脂蛋白胆固醇(THR)比值等代谢标志物在预测痛风患者合并代谢综合征(MetS)中的价值。Figure1为研究参与者纳入和排除的流程图：

研究结果显示：

痛风患者中MetS患病率达62.4%;

TyG指数与THR比值均为MetS的独立预测因子(TyG: OR = 3.94;THR: OR = 1.66);

两者联合使用时预测效能更优，曲线下面积(AUC)达0.820，显示出良好的早期筛查潜力。

为更直观地展示研究成果，本研究通过一系列图表对数据进行了深度解析。Figure2清晰展示了各代谢指标与痛风患者发生代谢综合征风险之间的独立关联。结果显示，TyG指数(OR = 3.94) 和 THR比值(OR = 1.66) 均是MetS的显著独立预测因子，证实了它们在风险评估中的重要价值。

Figure3是评估TyG与THR对MetS的预测效能的ROC曲线，通过ROC曲线分析发现，TyG指数与THR比值在联合使用时，曲线下面积(AUC)高达0.820，显著优于单一指标，显示出优越的早期筛查与鉴别诊断能力。

Figure4为匹配后所有变量的标准化均值分布，差异均小于0.02，表明MetS组与非MetS组在各项基线特征上达到统计学的良好平衡，有效控制了混杂偏倚，极大地增强了本研究结论的可靠性。

Figure5利用限制性立方样条模型，揭示了TyG和THR与MetS风险之间存在稳定的非线性正相关关系——即随着指标数值的升高，MetS的发生风险持续显著上升，为临床进行动态风险评估和精准干预提供了关键的量化依据。

该研究不仅揭示痛风与代谢综合征的高共病现象，也为临床早期识别高风险患者提供了简便、可靠的生物标志物组合，具有良好的推广应用前景。本研究的丰硕成果，不仅充分彰显了我院在风湿代谢性疾病领域深厚的科研积淀与卓越的临床诊疗能力，更直观印证了多学科协作模式在攻克复杂代谢性疾病防治难题中的关键价值。

此次研究成果成功发表，既是我院在该疾病领域科研水平迈向新高度的重要里程碑，也生动体现了我院始终秉持 “临床与科研齐头并进” 的理念，持续深耕诊疗技术革新的坚定追求。

在此，特向陈会想主任及团队致以热烈祝贺!衷心期待他们在未来的科研道路上再创辉煌，为更多受疾病困扰的患者带来康复希望!