选取2017年7月~2023年10月在云南省第三人民医院消化内科接受电子结肠镜检查的910例NAFLD患者。其中674例结直肠息肉患者为研究组，另236例非结直肠息肉患者为对照组。纳入标准：① 根据非酒精性脂肪肝诊断标准 [13] ，明确为NAFLD；② 首次完成结肠镜及其病理资料完整者；③ 年龄大于18岁。排除标准：① 明显饮酒史的个体：男性日饮酒量超过30克，女性日饮酒量超过20克；② 有病毒性肝炎、药物性肝炎、自身免疫性肝病、肝豆状核变性及肝硬化等其他肝病病史的患者；③ 患有炎症性肠病、家族性腺瘤性息肉病、肠结核等疾病的个体；④ 有急性感染或恶性肿瘤病史的患者；⑤ 医疗资料不完整者。符合《赫尔辛基宣言》的相关规定。

收集了包括腹部超声检查结果、电子结肠镜检查结果、性别、年龄、身高、体重、血压、吸烟史、药物史、高血压以及糖尿病史。此外，隔夜空腹状态下的生化指标，如丙氨酸转氨酶(ALT)、天冬氨酸转氨酶(AST)、白蛋白(ALB)、血清肌酐(Scr)、总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)和低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)与空腹血糖(GLU)等。同时收集了血常规检查，包括血小板(PLT)、中性粒细胞计数(NEU)、淋巴细胞计数(LYM)和单核细胞计数(MONO)，以及凝血功能指标纤维蛋白原(FIB)。计算公式：① TyG指数 = Ln(TG [mg/dL] × GLU [mg/dL]/2)；② TyG-BMI = TyG × BMI；③ METS-IR = Ln[2 × GLU (mg/dL) + TG (mg/dL)] × BMI (kg/m²)/Ln[HDL-C (mg/dL)]；④ TG/HDL-C为甘油三酯与高密度脂蛋白胆固醇的比值；⑤ MHR为单核细胞计数/高密度脂蛋白比值；⑥ PLR为血小板计数/淋巴细胞比值。

使用R版本4.2.2进行统计分析。连续变量以平均数(M) ± 标准差(SD)或中位数(四分位间距，IQR)来表示。分类变量以频数(百分比，%)来表示。对患者是否有结直肠癌息肉进行了比较分析。使用独立样本t检验或Mann-Whitney U检验对连续变量进行比较。分类变量使用方差分析或Fisher精确检验。两组中的所有变量均被纳入最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归分析中，结直肠息肉作为结局变量。通过交叉验证，选择与最小均方误差(Mean squared error, MSE)对应一个标准差的正则化参数，并选择系数非零的指标进行多因素二元logistic回归分析。构建受试者工作特征(Receiver operating characteristic, ROC)曲线，评价TyG指数对接直肠息肉的预测价值。采用Kruskal-Wallis检验对多组连续变量进行分析。采用趋势卡方检验分析多组分类变量。TyG指数与结直肠息肉之间的相关性采用三个节点(第10、50和90百分位)的限制性立方样条(Restricted cubic splines, RCS)进行评估。根据性别、年龄、BMI、吸烟、糖尿病及高血压病史进行亚组分析，以检验TyG指数与结直肠息肉之间相关性的稳定性。双侧P < 0.05表示差异有统计学意义。

对910名非酒精性脂肪肝患者进行了分析，其中674名患者中检出结直肠息肉，236名未发现结直肠息肉。两组年龄、性别、高血压病史、收缩压、TG、HDL-C、PLT、LYM、MHR、PLR、TyG-BMI、TG/HDL-C、METS-IR具有统计学差异(P < 0.05) (见 表1 )。TyG指数在有息肉组(9.26)显著高于无息肉组(9.03)，差异有统计学意义(P < 0.001) (见 图1 )。而两组吸烟史、糖尿病史、药物史、BMI、DBP、ALT、AST、ALB、ALP、AKP、γ-GGT、Scr、UA、GLU、TC、LDL-C、NEU、MONO、FIB均无统计学差异(P > 0.05)。

缩写：MHR，单核细胞计数/高密度脂蛋白胆固醇；PLR，血小板计数/淋巴细胞计数；TyG，甘油三酯–葡萄糖指数；TyG-BMI，TyG指数与体重指数乘积；TG/HDL-C，甘油三酯/高密度脂蛋白胆固醇；METS-IR，胰岛素抵抗代谢评分。

基于交叉验证，当λ = 0.0128时，通过LASSO回归算法从上述33个变量中筛选出的与结直肠息肉相关的非零系数为：年龄，性别，舒张压，白蛋白，γ-谷氨酰转肽酶，总胆固醇，淋巴细胞计数，PLR，METS-IR (见 图2 ， 图3 )。

LASSO回归分析显示，TyG与结直肠息肉的患病率显著相关。在没有调整的情况下，TyG的每增加一个单位，结直肠息肉风险的增加2.13倍(比值比[OR] = 2.13，95%可信区间[CI] 1.60~2.86，P < 0.0001)。模型1在调整了性别、年龄、BMI后，TyG增加一个单位，结直肠息肉风险增加1.93 (OR = 1.93, 95% CI 1.44~2.62, P < 0.0001)。模型2在调整了通过LASSO回归算法筛选的变量(性别、年龄、SBP、ALB、GGT、TC、ALC、PLR、METS-IR)后，TyG增加一个单位，结直肠息肉风险增加1.47 (OR = 1.47，95% CI 1.02~2.13, P < 0.0001)。表中还分别针对TyG指数的四个分组(TyG 1作为参考组，TyG 2、TyG 3和TyG 4分别代表不同的TyG指数水平)展示了与结直肠息肉发生的相关性。随着TyG指数分组的增加，结直肠息肉的发生风险也逐步增加。特别是在未经调整的模型中，TyG 4组与结直肠息肉发生的OR值最高，为5.69，置信区间为2.77至12.54，P值小于0.0001 (见 表2 )。此外，本研究还发现，TyG和结直肠息肉之间的相关性明显强于其他临床变量(见 图4 )。

注：模型1调整了性别、年龄、BMI；模型2调整了性别、年龄、收缩压、白蛋白、γ-谷氨酰转肽酶、总胆固醇、淋巴细胞计数、PLR、METS-IR。

将TyG水平分为四个组。四组患者的平均TyG指数分别为8.37 ± 0.21、8.87 ± 0.16、9.45 ± 0.21和10.47 ± 0.54。四组患者结直肠息肉患病率、性别、吸烟史、降脂药物史、高血压病史、糖尿病史、BMI、ALT、AKP、γ-GGT、Scr、UA、GLU、TC、TG、HDL-C、LDL-C、NEU、LYM、MONO、MHR、PLR、TyG-BMI、TG/HDL-C、METS-IR均有统计学意义(P < 0.05) (见 表3 )。

为了进行进一步的logistic回归分析，将TyG水平分为四个组，并将第一组的TyG水平作为对照组。四组患者的平均TyG指数分别为8.37 ± 0.21、8.87 ± 0.16、9.45 ± 0.21和10.47 ± 0.54。LASSO logistic回归算法显示，在调整了性别、年龄、BMI之后，第二、第三和第四分位数发生结直肠息肉的风险是第一分位数的1.70倍(OR = 1.70, 95% CI 1.052.74)、2.68倍(OR = 2.68, 95% CI 1.634.41)和4.42倍(OR = 4.42, 95% CI 2.109.90)。此外，即使在调整了通过LASSO回归算法筛选的变量(性别、年龄、SBP、ALB、γ-GGT、TC、ALC、PLR、METS-IR)后，第三、第四分位数发生结直肠息肉的风险仍然是第一四分位数的1.90倍(OR = 1.90, 95% CI 1.093.31)和2.77倍(OR = 2.77, 95% CI 1.166.96)。然而，第二四分位数的OR值没有统计学意义(OR = 1.44, 95% CI 0.872.36, P = 0.16)。其次，趋势检验显示TyG四分位数之间结直肠息肉发病率有变化趋势(P for trend < 0.0001) (见 图5 )。总之，TyG水平的升高与结直肠息肉风险的增加相关。此外，在按性别进行的亚组分析中，此类相关性无统计学差异(P > 0.05) (见 图6 )。

进一步使用RCS证明了TyG和结直肠息肉之间的相关性，其中TyG指数的第10、50和90个百分位数的三个部分，调整了年龄、性别、BMI (见 图7 )。在整个TyG范围内，随着TyG水平的增加，结直肠息肉的风险呈线性增加。此外，对数似然检验显示出显著的线性(P nonlinear = 0.18)。然而，在按性别分组后，女性中仍然保持这种线性趋势(P nonlinear = 0.56)，男性中呈现显著的非线性关系(P = 0.03)。

分层分析以进一步评估TyG指数和结直肠息肉之间关系的稳定性(见 图8 )。根据性别、年龄、BMI、吸烟史、高血压病史、糖尿病史进行分组后，TyG在男性、60岁以上、患有高血压的人群中与结直肠息肉的高风险相关。TyG在BMI和DM亚组中均未发现与结直肠息肉有显著的相关性(P > 0.05)。此外，在性别和年龄的亚组分析中发现了交互作用(P < 0.05)。

TyG与结直肠息肉发生率之间的ROC分析评估了TyG指数在预测非酒精性脂肪肝患者结直肠息肉方面的有用性。仅TyG的曲线下面积(AUC)为0.611 (95% CI 0.5690.654, P < 0.001)。TyG model调整了年龄、性别、BMI、糖尿病、总胆固醇和血肌酐后，TyG预测结直肠息肉的能力显著提高，AUC为0.704 (95% CI 0.6650.743, P < 0.001) (见 图9 )。