Associazione della disfunzione tiroidea con dislipidemia e rischio metabolico nella popolazione sottoposta all'esame di salute: un'analisi retrospettiva

Sommario

Questo studio esplora i legami tra disfunzione tiroidea, dislipidemia e altri rischi metabolici tra le persone sottoposte a visite sanitarie.

Abstract

Questo studio mira a indagare le relazioni associative tra disfunzione tiroidea, dislipidemia e altri rischi metabolici tra le persone sottoposte a esami sanitari. Sono stati iscritti 305 individui sottoposti a visite sanitarie di routine (giugno 2023–dicembre 2025). Dopo le esclusioni, nell'analisi finale sono stati inclusi 300 partecipanti. Gli indicatori principali di osservazione includevano gli indici della funzione tiroidea ormone stimolante della tiroide (TSH), triiodotironina libera (FT3) e tiroxina libera (FT4); parametri del profilo lipidico che coprono il colesterolo totale (TC), i trigliceridi (TG), il colesterolo lipoproteico ad alta densità (HDL-C) e il colesterolo lipoproteico a bassa densità (LDL-C); e marcatori metabolici come la glicemia a digiuno (FBG), la circonferenza della vita (WC) e la pressione sanguigna (BP). I partecipanti sono stati raggruppati in coorti eutiroidee, ipertiroidea e ipotiroidea secondo criteri diagnostici standard della tiroide. Sono state effettuate analisi di correlazione di Pearson e regressione logistica multivariata per esaminare le associazioni tra indicatori e fattori di rischio per la disfunzione tiroidea. Dei 300 partecipanti, 224 (74,67%) erano eutiroide, 32 (10,67%) ipertiroidei e 44 (14,66%) ipotiroide. L'ANOVA unidirezionale ha dimostrato che i partecipanti con ipertiroidismo avevano TSH più basso, FT3/FT4 più elevato, riduzione del TC/TG/LDL-C, HDL-C elevato, FBG più elevato, pressione sanguigna diastolica (DBP) più bassa, e lieve aumento della pressione sistolica (SBP) (tutti p < 0,05) rispetto all'eutiroidismo; L'ipotiroidismo mostrava il contrario ( tutte p. < 0,05). L'analisi di correlazione di Pearson ha mostrato che la TSH è positivamente correlata con TC, TG, LDL-C, FBG, WC, SBP e DBP, e negativamente correlata con HDL-C. FT3 e FT4 erano negativamente correlate con TC, TG, LDL-C e positivamente correlate con HDL-C. Entrambi i marcatori hanno avuto correlazioni negative con WC e DBP, con FT4 che ha mostrato una correlazione moderata con WC. La regressione logistica multivariata ha confermato associazioni indipendenti tra dislipidemia e anomalie metaboliche e disfunzione tiroidea nelle popolazioni sottoposte all'esame di salute. La disfunzione tiroidea è strettamente associata a disturbi lipidici e metabolici, e questi indicatori forniscono un prezioso riferimento per lo screening di popolazione delle malattie croniche. Questo studio è stato limitato dal design a sezione trasversale a centro singolo, dalla piccola dimensione del campione e dalla stratificazione insufficiente dei sottotipi di disfunzione tiroidea.

Introduzione

Con l'accelerazione dell'invecchiamento della popolazione in tutta la Cina e con profondi cambiamenti negli stili di vita dei residenti, le malattie croniche non trasmissibili sono emerse come la principale minaccia per la salute pubblica della popolazione esaminata. Tra queste condizioni, l'incidenza di disfunzione tiroidea e dislipidemia è in costante aumento, con la loro comorbidità che diventa un problema sempre più rilevante che grava sulla prevenzione e controllo delle malattie croniche nella popolazione di^{livello 1} con esame sanitario. La tiroide, una ghiandola endocrina vitale nel corpo umano, secerne ormoni tiroidei che regolano l'intero processo di metabolismo dei materiali e dell'energia, esercitando effetti regolatori precisi sulla sintesi, la degradazione e il trasporto lipidico. L'ormone tiroide-stimolante (TSH), come indice regolatore principale della funzione tiroidea, vede le fluttuazioni dei suoi livelli influenzare direttamente l'equilibrio secretorio degli ormoni tiroidei, che a loro volta possono scatenare disturbi metabolici^{sistemici 2}. La dislipidemia, caratterizzata principalmente da colesterolo totale (TC) elevato, trigliceridi (TG), colesterolo lipoproteico a bassa densità (LDL-C) e colesterolo lipoproteico ad alta densità ridotto (HDL-C), rappresenta un fattore di rischio centrale per malattie cardiovascolari come l'aterosclerosi e le malattie coronariche, e rappresenta anche una manifestazione esterna chiave dello squilibrio metabolico^{sistemico 3}. Negli ultimi anni, studi hanno^{confermato 4,5} che la disfunzione tiroidea e la dislipidemia non esistono isolate; Al contrario, possono interagire attraverso vie metaboliche comuni, formando una complessa rete di disturbi metabolici. Tuttavia, i meccanismi specifici e le relazioni quantitative alla base della loro associazione nella popolazione di esame sanitario rimangono poco chiari.

La disfunzione tiroidea rimane altamente diffusa in tutto il mondo, con caratteristiche notevoli di un'alta incidenza nella popolazione di esame sanitario e un insorgenza insidiosa. Secondo dati recenti dell'indagine^{epidemiologica 6}, la prevalenza complessiva della disfunzione tiroidea nella popolazione adulta sottoposta all'esame di salute in Cina ha superato il 20%. Di questa cifra, l'ipotiroidismo rappresenta circa il 14% e l'ipertiroidismo circa il 10%, con la prevalenza che aumenta con l'età, raggiungendo oltre il 35% nella popolazione anziana di sessant'anni e sopra^{i 7} anni. Nei pazienti con ipotiroidismo, una secrezione insufficiente dell'ormone tiroideo rallenta il metabolismo lipidico, portando a un aumento della sintesi del colesterolo e a una riduzione della decomposizione, che induce facilmente l'ipercolesterolemia. Al contrario, un eccesso di ormone tiroideo nei pazienti con ipertiroidismo accelera la degradazione e l'escrezione lipidica, con il rischio di ridurre i livelli lipidici^{nel sangue 8,9}. Allo stesso tempo, la prevalenza della dislipidemia nella popolazione cinese sottoposta all'esame sanitario ha superato il 40%. Questa condizione è strettamente legata a schemi alimentari malsani, inattività fisica, obesità e altri fattori che^{contribuiscono 10,11}. In particolare, il tasso di comorbidità tra disfunzione tiroidea e dislipidemia è aumentato anno dopo anno. Gli individui con questa comorbidità affrontano un rischio significativamente aumentato di anomalie metaboliche concomitanti come aumento della glicemia e obesità addominale, il che aumenta ulteriormente la loro suscettibilità alle malattie cardiovascolari.

Negli ultimi anni, studiosi nazionali e internazionali hanno condotto numerosi studi sull'associazione tra funzione tiroidea e metabolismo lipidico, ma le loro conclusioni restano controverse e la ricerca mirata sulle popolazioni di screening generale della salute resta scarsa. Alcuni studi hanno indicato¹² che i livelli di TSH sono positivamente correlati con i livelli di TC e LDL-C e negativamente correlati con i livelli di HDL-C, e che l'ipotiroidismo agisce come fattore di rischio indipendente per la dislipidemia, mentre l'associazione tra ipertiroidismo e dislipidemia è relativamente debole. Tuttavia, altre ricerche hanno evidenziato che i livelli di TG sono significativamente elevati nei pazienti con ipertiroidismo e positivamente correlati ai livelli di ormoni tiroidei, un fenomeno che potrebbe essere correlato a differenze metaboliche individuali, strutture alimentari e altri^{fattori 13,14}. In termini di rischio metabolico, gli ormoni tiroidei possono regolare il metabolismo della glicemia modulando la sensibilità all'insulina. I pazienti con ipotiroidismo presentano un'incidenza più elevata di resistenza all'insulina, che porta facilmente a un aumento della glicemia a digiuno (FBG), mentre i pazienti con ipertiroidismo possono sperimentare fluttuazioni della glicemia dovute a un metabolismo energetico^{accelerato 15,16}. La maggior parte degli studi esistenti, tuttavia, si è concentrata su pazienti ospedalieri, con una rappresentatività limitata del campione. Inoltre, non riescono a incorporare pienamente caratteristiche come l'età e le abitudini di vita della popolazione sottoposta all'esame sanitario, rendendo difficile riflettere la situazione reale delle popolazioni di screening generale¹⁷.

Attualmente, la gestione delle malattie croniche nelle comunità cinesi si concentra principalmente sulla cura di una singola malattia, e le strategie di gestione complete per le popolazioni con disfunzione tiroidea e dislipidemia comorbide sono ancora inadeguate, prive di dati precisi e piani di intervento individualizzati. Con l'invecchiamento della popolazione in Cina, fattori come la composizione corporea alterata negli anziani (ad esempio, aumento del grasso viscerale) e l'esposizione a inquinanti ambientali hanno ulteriormente aggravato il rischio di alterazione dell'omeostasi metabolica lipidica e disfunzione tiroidea. Purtroppo, l'attuale sistema di gestione sanitaria non ha ancora tenuto conto di questi fattori^{influenti 18}. Lo screening sanitario, come strumento importante per la diagnosi precoce delle malattie croniche, consente la misurazione simultanea della funzione tiroide, dei lipidi ematici e degli indicatori metabolici, fornendo una solida base campione per la ricerca sull'associazione tra queste condizioni. Analizzando il grado di correlazione tra disfunzione tiroidea e lipidi nel sangue, indicatori metabolici nelle popolazioni di screening sanitario e identificando le correlazioni tra vari indicatori e fattori di rischio indipendenti, questa ricerca può offrire una base scientifica per lo screening precoce, la valutazione del rischio e l'intervento completo della disfunzione tiroidea e della dislipidemia nelle popolazioni con esame sanitario.

Basandosi sui dati dell'esame fisico della popolazione del Navy Qingdao Special Service Recuperation Center, questo studio ha selezionato 300 partecipanti all'esame di salute come soggetti di ricerca, concentrandosi sull'associazione tra disfunzione tiroidea, dislipidemia e anomalie metaboliche. L'obiettivo è colmare la lacuna di ricerca su queste comorbidità a livello di popolazione negli esami sanitari e arricchire la ricerca sulla correlazione tra disfunzione tiroidea e disturbi metabolici, fornendo così evidenze teoriche e pratiche per ottimizzare strategie complete di gestione delle malattie croniche e migliorare lo stato di salute dei residenti sottoposti a visite sanitarie. Nel frattempo, i risultati della ricerca rivolti alle popolazioni di screening sanitario possono aiutare i clinici a identificare con maggiore precisione i gruppi ad alto rischio di disfunzione tiroidea, formulare piani di screening e intervento individualizzati e ridurre l'incidenza di complicanze legate al metabolismo.

Protocollo

Questo studio è stato condotto in stretta conformità con i principi della Dichiarazione di Helsinki ed è stato approvato dal Centro di Recupero Speciali Militari di Qingdao del Comitato Etico della Marina dell'Esercito Popolare di Liberazione (Numero di Approvazione: QDTLLL2023-024). È stato ottenuto un consenso informato scritto da tutti i partecipanti prima dell'iscrizione.

Reclutamento dei partecipanti e progettazione dello studio
Un totale di 305 residenti che si sono sottoposti a visite sanitarie di routine presso il Navy Qingdao Special Service Recuperation Center tra giugno 2023 e dicembre 2025 sono stati inizialmente iscritti. Dopo lo screening e l'applicazione dei criteri di esclusione, 300 partecipanti sono stati inclusi nell'analisi finale. I partecipanti sono stati suddivisi in gruppi eutiroide, ipertiroideo e ipotiroideo secondo criteri diagnostici standard per la disfunzione tiroidea (Figura 1).

I partecipanti idonei erano residenti permanenti di età compresa tra 18 e 80 anni che avevano risieduto nel centro di recupero per almeno sei mesi. Tutti i partecipanti hanno completato¹⁹ esami fisici completi e sono stati raccolti dati clinici e di laboratorio completi. Sono stati esclusi individui con infezione acuta, traumi gravi, stato di recupero postoperatorio o altre condizioni acute potenzialmente influenzanti la tiroide o i sintomi metabolici al momento dell'esame.

I partecipanti sono stati esclusi se presentavano malattie tireoidiche biologiche confermate, inclusi noduli tiroidei (≥1 cm con caratteristiche di imaging maligne), tiroidite o tumori^{tiroidei 20}. Anche i soggetti che avevano ricevuto terapia ormonale sostitutiva tiroidea, farmaci antitiroidei o altri farmaci che influenzavano la funzione tiroidea nei tre mesi precedenti sono stati esclusi. Ulteriori criteri di esclusione includevano diabete mellito, sindrome di Cushing, malattia di Addison, obesità grave (indice di massa corporea [BMI], calcolato come peso (kg)/altezza (m)², BMI ≥35 kg/^m2), cachessia, chirurgia bariatrica o metabolica entro sei mesi, gravi malattie epatiche, renali o biliari, e uso recente di farmaci abbassanti i lipidi, glucocorticoidi, contraccettivi o altri farmaci che influenzano il metabolismo lipidico. Tutte le storie dei farmaci sono state verificate tramite cartelle cliniche piuttosto che tramite auto-segnalazione. Sono state escluse anche le partecipanti con gravi malattie cardiovascolari, disturbi ematologici, infarto miocardico recente o infarto cerebrale, gravidanza, allattamento, interventi chirurgici maggiori, traumi gravi, infezioni acute, consumo cronico di alcol intenso, fumo cronico, disturbi mentali o disfunzioni cognitive¹⁷ .

La data dell'esame fisico veniva utilizzata come base, su cui venivano misurati tutti gli indicatori principali presso il Navy Qingdao Special Service Recuperation Center. I dati grezzi riguardanti le caratteristiche generali, la funzione tiroidea, i profili lipidici del sangue e i parametri correlati al metabolismo sono stati estratti in modo sincrono. I dati sono stati inseriti indipendentemente da due ricercatori e verificati incrociatamente per garantire l'accuratezza.

Misure di risultato
Sono stati prelevati campioni di sangue venoso da tutti i partecipanti nelle prime ore del giorno dell'esame medico, dopo il digiuno. Tutti i partecipanti dovevano digiunare durante la notte per 8–12 ore prima del prelievo del sangue, astenersi da alcol, diete ricche di grassi ed esercizio fisico intenso per 24 ore prima del campionamento, e non consumare bevande diverse dall'acqua per almeno 4 ore prima del prelievo. Tutti i campioni di sangue sono stati raccolti centralmente tra le 7:30 e le 9:30 per minimizzare la variazione circadiana. Il sangue venoso periferico (5 mL) è stato raccolto da ciascun partecipante in condizioni standard sterili e inserito in tubi sierici non anticoagulanti. I campioni sono stati lasciati coagulare a temperatura ambiente per 30 minuti, poi centrifugati a 1.500 × g per 10 minuti per separare il siero. I campioni di sier sono stati analizzati entro 2 ore dalla centrifugazione per minimizzare la potenziale variazione analitica.

Tutti i campioni di siero sono stati analizzati per la funzione tiroidea entro 2 ore dalla separazione del siero. I livelli di ormono stimolante della tiroide (TSH), triiodotironina libera (FT3) e tiroxina libera (FT4) sono stati misurati utilizzando un analizzatore automatico di immunoanalisi chemiluminescenza e kit commerciali abbinati. I valori di riferimento adottati in questo studio sono stati i seguenti: TSH, 0,27–4,2 mIU/L; FT3, 3,1–6,8 pmol/L; e FT4, 12,0–22,0 pmol/L. Tutti i test sono stati eseguiti secondo le procedure operative standardizzate del produttore, inclusi avvio dello strumento, calibrazione, controllo qualità e protocolli di carico del campione, per garantire la stabilità e la ripetibilità delle misurazioni.

L'eutiroidismo è stato definito come livelli sierici normali di TSH, FT3 e FT4 in assenza di disfunzione tiroidea clinica, storia di malattie tiroidee o uso di farmaci correlati^{alla tiroide 21}. L'ipertiroidismo è stato classificato in tipi clinici e subclinici. L'ipertiroidismo clinico è stato definito come livelli elevati di FT3 e/o FT4 accompagnati da livelli di TSH soppressi. L'ipertiroidismo subclinico è stato definito come livelli normali di FT3 e FT4 con soppressione isolata del TSH accompagnata da tipiche manifestazioni di ipertiroidismo dopo l'esclusione di disfunzioni tiroidee transitorie.

L'ipotiroidismo è stato classificato in tipi clinici e subclinici. L'ipotiroidismo clinico è stato definito come diminuzione dei livelli di FT3 e/o FT4 accompagnata da livelli elevati di TSH. L'ipotiroidismo subclinico è stato definito come livelli normali di FT3 e FT4 con un'elevazione isolata del TSH dopo l'esclusione di fluttuazioni temporanee del TSH causate da fattori esterni di interferenza.

Tutti i campioni di siero sono stati analizzati per i livelli di lipidi e glucosio entro 2 ore dalla separazione del siero utilizzando un analizzatore biochimico automatizzato e kit di reagenti abbinati. I parametri lipidici nel sangue, inclusi colesterolo totale (TC), trigliceridi (TG), colesterolo lipoproteico ad alta densità (HDL-C) e colesterolo lipoproteico a bassa densità (LDL-C), sono stati misurati secondo i protocolli operativi standard del produttore. Prima dell'analisi del campione venivano eseguite quotidianamente la calibrazione degli strumenti e le procedure di controllo qualità di routine per garantire l'accuratezza e la stabilità delle misurazioni biochimiche. Secondo le Linee guida cinesi per la gestione dei lipidi (edizione 2023)^22, un profilo lipidico normale è stato definito come tutti i parametri lipidici rientrati nei rispettivi intervalli di riferimento, mentre la dislipidemia è stata diagnosticata quando uno o più indicatori lipidici superavano i rispettivi intervalli normali.

I livelli di glucosio nel sangue a digiuno (FBG) sono stati determinati utilizzando il metodo dell'esoxinasi con lo stesso analizzatore biochimico automatico e il kit di supporto per il test. Le misurazioni della circonferenza della vita (WC) sono state eseguite da personale medico uniformemente formato utilizzando procedure standardizzate. Ai partecipanti è stato chiesto di stare in piedi dritti con i piedi larghi alle spalle e i muscoli addominali completamente rilassati. La circonferenza della vita è stata misurata a livello orizzontale dell'ombelico utilizzando un metro medico flessibile con una precisione di 0,1 cm. Il nastro era posizionato vicino alla pelle senza comprimere i tessuti sottocutanei. Sono state ottenute due misurazioni indipendenti e la media delle due misurazioni valide è stata registrata per l'analisi. Prima della misurazione della pressione sanguigna, i partecipanti hanno riposato tranquillamente seduti per 5 minuti. La pressione sistolica (SBP) e la pressione diastolica (DBP) sono state misurate sul braccio superiore destro utilizzando uno sfigmomanometro elettronico, mantenendo il braccio al livello del cuore per tutta la procedura. Sono state ottenute tre misurazioni consecutive a intervalli di 1 minuto e la media delle ultime due misurazioni è stata utilizzata per l'analisi statistica.

Secondo le Linee guida cinesi per la chirurgia bariatrica e metabolica (edizione 2024)²³, l'anomalia metabolica è stata definita come la presenza di tre o più delle seguenti condizioni: obesità centrale identificata da una circonferenza vitale (WC) elevata, alterazione della regolazione del glucosio, pressione sanguigna (BP) elevata, aumento dei livelli di trigliceridi (TG) e diminuzione dei livelli di colesterolo lipoproteico ad alta densità (HDL-C).

Calcolo della dimensione del campione
Poiché questo studio era retrospettivo nel design, non è stato effettuato alcun calcolo a priori della dimensione del campione. La popolazione finale dello studio era composta da 300 partecipanti che soddisfacevano i criteri predefiniti di inclusione ed esclusione.

L'analisi statistica di potenza post hoc veniva eseguita utilizzando software statistico. Sulla base di uno studio monocentrico^{precedentemente pubblicato 24}, i livelli di trigliceridi sierici (TG) sono stati riportati come 84,07 ± 3,12 mg/dL nei pazienti con ipertiroidismo e 91,6 ± 9,14 mg/dL nei soggetti di controllo, corrispondenti a una dimensione dell'effetto d di Cohen pari a 0,95. Utilizzando un livello di significanza bilaterale di α = 0,05 e un potere statistico dell'80% (β = 0,20), la dimensione minima richiesta del campione è stata calcolata come 29 partecipanti per gruppo.

Nel presente studio, 224 partecipanti sono stati inclusi nel gruppo eutiroideo, 32 nel gruppo ipertiroideo e 44 partecipanti nel gruppo ipotiroidico, tutti superati il requisito minimo calcolato per il campione. Queste dimensioni del campione garantivano una potenza statistica superiore all'80% per le analisi primarie. Per valutare ulteriormente la robustezza dell'analisi, la dimensione minima rilevabile dell'effetto per TG è stata calcolata come 0,52, inferiore alla dimensione d'effetto osservata di 0,594. Questi risultati indicarono che il presente studio aveva una sensibilità adeguata per rilevare differenze clinicamente rilevanti tra i gruppi.

Analisi statistica
I potenziali fattori di confusione nelle caratteristiche di base sono stati controllati tramite analisi di regressione logistica. La normalità dei dati è stata valutata utilizzando il test di Shapiro–Wilk, e l'omogeneità delle varianze è stata analizzata con il test di Levene. Le variabili continue con distribuzioni normali e varianze omogenee sono state espresse come media ± deviazione standard (SD). I confronti tra i gruppi sono stati effettuati utilizzando l'analisi unidirezionale della varianza (ANOVA), seguita dalla correzione di Bonferroni per confronti multipli. Le variabili non distribuite normalmente sono state espresse come mediana (intervallo interquartile) e analizzate utilizzando il test H di Kruskal–Wallis. Le variabili categoriche sono state presentate come numeri (percentuali) e confrontate utilizzando il test chi-quadrato. Le correlazioni tra indicatori di funzione tiroidea, profili lipidici e parametri metabolici sono state valutate utilizzando analisi di correlazione di ranghi di Pearson o Spearman, se appropriato. Le variabili con p < 0,05 nell'analisi univariata sono state incluse nei modelli di regressione logistica multivariata per identificare fattori di rischio indipendenti per la disfunzione tiroidea. Tutti i test statistici erano a doppio verso, e p. < 0,05 è stato considerato statisticamente significativo.

Risultati

Distribuzione della malattia
Tra i 300 partecipanti inclusi nello studio, 76 partecipanti sono stati diagnosticati con disfunzione tiroidea, rappresentando il 25,33% della popolazione totale dello studio. Questo sottogruppo includeva 32 casi di ipertiroidismo (10,67%) e 44 casi di ipotiroidismo (14,67%). Inoltre, la dislipidemia è stata identificata in 120 partecipanti (40,00%), mentre in 130 partecipanti (43,33%) è stata rilevata un'anomalia metabolica (Tabella 1).

Caratteristiche di base
I confronti delle caratteristiche basali tra i gruppi eutiroideo, ipertiroideo e ipotiroideo hanno mostrato differenze statisticamente significative nell'età e nell'indice di massa corporea (BMI) (entrambi p < 0,001). I partecipanti nel gruppo ipotiroideo erano più giovani e hanno mostrato un BMI medio più alto rispetto a quelli del gruppo eutiroideo. Non sono state osservate differenze statisticamente significative tra i tre gruppi riguardo alla distribuzione di sesso, alla prevalenza di ipertensione e diabete mellito, allo stato di fumo, al consumo di alcol, alla frequenza dell'esercizio fisico, alle abitudini alimentari, alla storia familiare di malattie tiroidee, allo stato nutrizionale dello iodio, alle malattie cardiovascolari prevalenti o all'uso di farmaci che abbassano i lipidi (tutte p. > 0,05) (Tabella 2).

Indici della funzione tiroidea
Come mostrato nella Tabella 3, i livelli di ormone tiroidio stimolante (TSH) sierico erano significativamente più bassi nel gruppo ipertiroideo rispetto a quello dell'eutiroide (p < 0,05), mentre i livelli di triiodotironia libera (FT3) e tiroxina libera (FT4) erano significativamente aumentati (entrambi p < 0,05). Al contrario, i partecipanti del gruppo ipotiroideo hanno mostrato livelli significativamente elevati di TSH e livelli di FT3 e FT4 significativamente ridotti rispetto al gruppo eutiroideo ( tutti p. < 0,05).

Indici lipidici nel sangue
I profili lipidici dei partecipanti differivano significativamente in base allo stato della funzione tiroidea, come mostrato nella Tabella 4. Rispetto al gruppo eutiroideo, il gruppo ipertiroideo ha mostrato livelli significativamente più bassi di colesterolo totale (TC), trigliceridi (TG) e colesterolo lipoproteico a bassa densità (LDL-C), mentre i livelli di colesterolo lipoproteico ad alta densità (HDL-C) erano significativamente aumentati (tutti i livelli < 0,05). Al contrario, il gruppo ipotiroideo ha mostrato livelli significativamente elevati di TC, TG e LDL-C, accompagnati da livelli significativamente ridotti di HDL-C rispetto al gruppo eutiroideo ( tutti p. < 0,05). Questi risultati suggeriscono una stretta associazione tra disfunzione tiroidea e metabolismo lipidico anomalo.

Indici della funzione metabolica
Come presentato nella Tabella 5, i livelli di glucosio a digiuno (FBG) e pressione sistolica (SBP) erano leggermente elevati nel gruppo ipertiroideo rispetto a quello dell'eutiroide, mentre i livelli di circonferenza della vita (WC) e pressione diastolica (DBP) erano significativamente ridotti ( tutti i p < 0,05). Al contrario, i partecipanti del gruppo ipotiroideo hanno mostrato livelli significativamente aumentati di FBG, WC, SBP e DBP rispetto a quelli del gruppo eutiroideo ( tutti p. < 0,05). Questi risultati indicano che una disfunzione tiroidea è associata a disturbi metabolici sistemici e anomalie nel metabolismo del glucosio, nella regolazione della pressione sanguigna e nella composizione corporea.

Analisi di correlazione
Le analisi di correlazione sono riassunte nella Figura 2. I livelli sierici di TSH hanno mostrato forti correlazioni positive con i livelli di TC, TG e LDL-C (r > 0,7), correlazioni positive moderate con i livelli di FBG, WC, SBP e DBP (0,4 < r ≤ 0,7) e una debole correlazione negativa con i livelli di HDL-C (|r| < 0,4). Al contrario, i livelli di FT3 e FT4 hanno mostrato correlazioni moderatamente negative con i livelli di TC, TG e LDL-C (0,4 < |r| ≤ 0,7) e correlazioni positive moderate con i livelli di HDL-C (0,4 < r ≤ 0,7). I livelli di FT3 hanno mostrato deboli correlazioni negative con i livelli di WC e DBP (|r| < 0,4). I livelli di FT4 erano moderatamente correlati negativamente con WC (r = -0,45) e debolmente correlati negativamente con DBP (r. = -0,35). Questi risultati suggeriscono che livelli anomali di ormone tiroideo potrebbero essere associati a disturbi nel metabolismo lipidico e nell'omeostasi metabolica.

Analisi di regressione logistica multivariata di fattori di rischio indipendenti per la disfunzione tiroidea
L'analisi di regressione logistica multivariata è stata eseguita dopo aggiustamento per età e BMI (Figura 3). La dislipidemia è stata identificata come fattore di rischio indipendente per la disfunzione tiroidea (B = 0,742, p < 0,001, odds ratio [OR] = 2,10, intervallo di confidenza [IC]95%: 1,69–2,61). I partecipanti con dislipidemia hanno mostrato un rischio di disfunzione tiroidea 2,10 volte aumentato rispetto a quelli senza dislipidemia. L'anomalia metabolica è stata inoltre identificata come fattore di rischio indipendente per la disfunzione tiroidea (B = 0,588, p. < 0,001, OR = 1,80, IC 95%: 1,52–2,14). I partecipanti con anomalie metaboliche hanno mostrato un rischio di disfunzione tiroidea 1,80 volte superiore rispetto a quelli con uno stato metabolico normale.

DISPONIBILITÀ DEI DATI:
Tutti i dati generati o analizzati durante questo studio sono inclusi in questo articolo. I dati a supporto dei risultati di questo studio sono forniti come Supplemental File 1.

Figura 1: Studiare il diagramma di flusso. In questo studio sono stati inizialmente sottoposti a screening 305 pazienti. Dopo le esclusioni, sono stati inclusi 300 casi: 224 nel gruppo eutiroideo, 32 nel gruppo ipertiroideo e 44 nel gruppo ipotiroideo. Abbreviazioni: TC = colesterolo totale; TG = trigliceridi; HDL-C = colesterolo lipoproteico ad alta densità; LDL-C = colesterolo lipoproteico a bassa densità; FBG = glucosio a digiuno; WC = circonferenza della vita; SBP = pressione sistolica sanguigna; DBP = pressione diastolica; TSH = ormone stimolante della tiroide; FT3 = triiodotironina libera; FT4 = tiroxina libera. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 2: Analisi di correlazione tra vari indicatori. Questa heatmap mostra i coefficienti di correlazione di Pearson tra i parametri della funzione tiroidea (TSH, FT3, FT4) e gli indicatori metabolici (TC, TG, HDL-C, LDL-C, FBG, WC, SBP, DBP). Il gradiente di colore dal verde al viola rappresenta coefficienti di correlazione che vanno da -1,0 a 1,0, dove il verde indica correlazioni negative, il viola le correlazioni positive e l'intensità della tonalità riflette la grandezza del coefficiente di correlazione. Il coefficiente di correlazione per ogni coppia di variabili è mostrato all'interno della cella corrispondente. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 3: Grafico forestale dei fattori di rischio indipendenti per la disfunzione tiroidea. Questo grafico forestale presenta i risultati di un'analisi di regressione logistica multivariata che valuta le associazioni tra diversi indicatori e l'esito di interesse. L'asse orizzontale mostra la sala operatoria con un IC al 95%. Ogni indicatore è rappresentato da una stima puntuale (valore OR) e una linea orizzontale (IC 95%). La linea verticale tratteggiata a OR = 1.0 indica nessun effetto. Un OR > 1,0 con un IC 95% che non attraversa 1 indica un'associazione positiva significativa con il risultato, mentre un OR < 1,0 con IC 95% che non attraversa 1 indica un'associazione negativa significativa. La tabella a sinistra elenca gli indicatori, i valori p., i valori OR e i corrispondenti IC al 95%. Abbreviazioni: OR = odds ratio; CI = intervallo di confidenza; BMI = indice di massa corporea. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Indicatori	Disfunzione tiroidea n (%)	Ipertiroidismo n (%)	Ipotiroidismo n (%)	Dislipidemia n (%)	Anomalie metaboliche n (%)
Totale (n = 300)	76 (25.33)	32 (10.67)	44 (14.67)	120 (40.00)	130 (43.33)

Tabella 1: Caratteristiche di distribuzione della funzione tiroidea, dislipidemia e anomalie metaboliche. Questa tabella presenta la distribuzione delle disfunzioni tiroidee (inclusi ipertiroidismo e ipotiroidismo), dislipidemia e anomalie metaboliche tra la popolazione totale dello studio (n = 300). I dati sono espressi come numero di casi (n) e percentuali corrispondenti (%). La disfunzione tiroidea era definita come la presenza di ipertiroidismo o ipotiroidismo. La dislipidemia e le anomalie metaboliche sono state diagnosticate secondo criteri clinici predefiniti.

Indicatori	Gruppo eutiroideo (n = 224)	Gruppo ipertiroideo (n = 32)	Gruppo ipotiroideo (n = 44)	p	OPPURE	IC al 95% per la sala operatoria
Età (anni, media ± SD)	53.04 ± 3.07	53,69 ± 3,14	49,86 ± 4,28	< 0,001	0.77	0.69, 0.85
Genere n (%)				0.945	1.02	0.53, 1.97
Maschio	98 (43.75)	14 (43.75)	19 (43.18)
Femmina	126 (56.25)	18 (56.25)	25 (56.82)
BMI (kg/m 2, media ± SD)	23.88 ± 1.08	23.78 ± 1.36	25.64 ± 1.24	< 0,001	3.36	2.51, 5.27
Ipertensione n (%)	65 (29.02)	8 (25.00)	16 (36.36)	0.333	0.72	0.36, 1.41
Diabete n (%)	21 (9.38)	4 (12.50)	7 (15.91)	0.201	0.55	0.22, 1.38
Fumare n (%)	51 (22.77)	7 (21.88)	12 (27.27)	0.52	0.79	0.38, 1.64
Bere n (%)	48 (21.43)	6 (18.75)	11 (25.00)	0.602	0.82	0.39, 1.74
Frequenza degli esercizi				0.235	1.2	0.89, 1.64
≥ 3 volte a settimana n (%)	68 (30.36)	11 (34.38)	10 (22.73)
1–2 volte a settimana n (%)	82 (36.61)	12 (37.50)	15 (34.09)
Occasionalmente n (%)	39 (17.41)	5 (15.63)	11 (25.00)
Mai n (%)	35 (15.63)	4 (12.50)	8 (18.18)
Abitudini alimentari				0.875	1.03	0.69, 1.55
Dieta leggera n (%)	85 (37.95)	13 (40.63)	15 (34.09)
Dieta salata n (%)	79 (35.27)	10 (31.25)	18 (40.91)
Dieta grassa n (%)	60 (26.79)	9 (28.13)	11 (25.00)
Storia familiare di malattia tiroidea n (%)	17 (7.59)	3 (9.38)	5 (11.36)	0.408	1.56	0.54, 4.48
Stato nutrizionale dello iodio n (%)				0.561	1.409	0.443, 4.479
Iodio sufficiente	186 (83.0)	24 (75.0)	33 (75.0)
Carenza di iodio	22 (9.8)	5 (15.6)	7 (15.9)
Iodio eccessivo	16 (7.2)	3 (9.4)	4 (9.1)
Malattia cardiovascolare prevalente n (%)	32 (14.3)	3 (9.4)	9 (20.5)	0.301	1.543	0.678, 3.512
Uso di farmaci che abbassano i lipidi n (%)	25 (11.2)	2 (6.3)	8 (18.2)	0.2	1.769	0.740, 4.229

Tabella 2: Dati clinici di base. Questa tabella riassume le caratteristiche demografiche, cliniche e di stile di vita di base dei partecipanti, stratificate in base allo stato della funzione tiroidea: eutiroide (n = 224), ipertiroide (n = 32) e ipotiroide (n = 44). Le variabili continue (età, BMI) sono presentate come media ± SD. Le variabili categoriche (genere, ipertensione, diabete, fumo, alcol, frequenza di esercizio fisico, abitudini alimentari, storia familiare di malattie tiroidee, stato nutrizionale dello iodio, malattie cardiovascolari prevalenti e uso di farmaci che abbassano i lipidi) sono espresse come numero di casi e percentuali corrispondenti (n, %). Sono stati effettuati confronti tra gruppi utilizzando test statistici appropriati (ANOVA per variabili continue, test χ² per variabili categoriche), e sono stati riportati i p-valori risultanti, OR e IC 95% per l'associazione di ciascun indicatore con disfunzione tiroidea. Abbreviazioni: OR = odds ratio; CI = intervallo di confidenza; BMI = indice di massa corporea; SD = deviazione standard.

Indicatori	Gruppo eutiroideo (n = 224)	Gruppo ipertiroideo (n = 32)	Gruppo ipotiroideo (n = 44)	p	Dimensione dell'effetto (η²)
TSH (mIU/L)	2.13 ± 0.31	0,18 ± 0,09a	8,80 ± 0,96a	< 0,001	0.969
FT3 (pmol/L)	4.41 ± 0.53	8,86 ± 0,94a	2,92 ± 0,26a	< 0,001	0.884
FT4 (pmol/L)	16.38 ± 1.16	28,76 ± 0,93a	10.22 ± 0.65a	< 0,001	0.95

Tabella 3: Confronto degli indicatori della funzione tiroidea (media ± SD). Tutti i parametri della funzione tiroidea sono presentati come media ± SD. Per il confronto tra gruppi è stata utilizzata un'analisi unidirezionale della varianza. L'eta-quadrato parziale (η²) è stato calcolato per riflettere la dimensione dell'effetto. una p. < 0,05 rispetto al gruppo eutiroideo. Abbreviazioni: TSH = ormone stimolante della tiroide; FT3 = triiodotironina libera; FT4 = tiroxina libera.

Indicatori	Gruppo eutiroideo (n = 224)	Gruppo ipertiroideo (n = 32)	Gruppo ipotiroideo (n = 44)	p	Dimensione dell'effetto (η²)
TC (mmol/L)	4,83 ± 0,32	3,85 ± 0,32a	6,15 ± 0,32a	< 0,001	0.78
TG (mmol/L)	1,48 ± 0,26	0,97 ± 0,25a	2,17 ± 0,25a	< 0,001	0.594
HDL-C (mmol/L)	1.18 ± 0.26	1,39 ± 0,25a	0,87 ± 0,25a	< 0,001	0.218
LDL-C (mmol/L)	2,74 ± 0,31	2,15 ± 0,32a	3,75 ± 0,32a	< 0,001	0.653

Tabella 4: Confronto degli indicatori lipidici nel sangue (media ± SD). I dati sono espressi come media ± SD. Per confronti tra gruppi è stato applicato ANOVA unidirezionale e l'eta-quadrato parziale (η²) è stato calcolato come dimensione dell'effetto. una p. < 0,05 rispetto al gruppo eutiroideo. Abbreviazioni: TC = colesterolo totale; TG = trigliceridi; HDL-C = colesterolo lipoproteico ad alta densità; LDL-C = colesterolo lipoproteico a bassa densità.

Indicatori	Gruppo eutiroideo (n = 224)	Gruppo ipertiroideo (n = 32)	Gruppo ipotiroideo (n = 44)	p	Dimensione dell'effetto (η²)
FBG (mmol/L)	5.34 ± 0.31	5,55 ± 0,32a	6,15 ± 0,32a	< 0,001	0.458
WC (cm)	84.35 ± 3.11	79,5 ± 3,18a	89,50 ± 3:19a	< 0,001	0.395
SBP (mmHg)	125.37 ± 3.11	127,50 ± 3:18a	134,50 ± 3:19a	< 0,001	0.514
DBP (mmHg)	77.35 ± 3.11	73,50 ± 3:18a	81,50 ± 3:19a	< 0,001	0.295

Tabella 5: Confronto degli indicatori della funzione metabolica (media ± SD). Tutti i dati sono presentati come media ± SD. Per confronti tra gruppi è stata utilizzata ANOVA unidirezionale e è stata calcolata una parziale eta-quadrata (η²) per valutare la dimensione dell'effetto. una p. < 0,05 rispetto al gruppo eutiroideo. Abbreviazioni: FBG = glucosio a digiuno; WC = circonferenza della vita; SBP = pressione sistolica sanguigna; DBP = pressione diastolica.

File Supplementare 1: Dati grezzi utilizzati per l'analisi di disfunzione tiroidea, dislipidemia e fattori di rischio metabolici. Clicca qui per scaricare questo file.

Discussione

In questo studio sono stati iscritti in totale 300 residenti sottoposti a esami fisici di routine; Il 74,67% aveva una funzione tiroidea normale, il 10,67% era stato diagnosticato con ipertiroidismo e il 14,66% con ipotiroidismo. Questi dati indicano che la disfunzione tiroidea ha una prevalenza relativamente elevata nella popolazione generale dell'esame sanitario, rendendola una categoria di malattia di rilievo che non può essere trascurata nella prevenzione e nel controllo delle malattie croniche a livello di popolazione esamita. I risultati dell'analisi univariata hanno mostrato che il gruppo sull'ipertiroidismo presentava livelli di TSH significativamente più bassi ma nettamente elevati di FT3 e FT4 rispetto al gruppo eutiroideo; Il gruppo sull'ipotiroidismo, al contrario, ha mostrato una tendenza completamente opposta in questi indici, un risultato che si allinea con le tipiche caratteristiche fisiopatologiche della disfunzione tiroidea. Per quanto riguarda i profili lipidici, il gruppo sull'ipertiroidismo ha mostrato livelli ridotti di TC, TG e LDL-C, con HDL-C elevati, mentre quello sull'ipotiroidismo ha mostrato livelli aumentati di TC, TG e LDL-C e una diminuzione di HDL-C. L'analisi degli indici legati al metabolismo ha rivelato che il gruppo sull'ipertiroidismo aveva un livello di FBG leggermente più alto, livelli ridotti di WC e DBP, e un lieve aumento della SBP rispetto al gruppo eutiroideo; al contrario, tutti e quattro gli indici (FBG, WC, SBP e DBP) erano significativamente elevati nel gruppo sull'ipotiroidismo. L'analisi di correlazione di Pearson ha ulteriormente verificato che fluttuazioni anomale nei livelli di ormoni tiroidei erano associate a aberrazioni negli indici lipidici e metabolici nel sangue. In definitiva, l'analisi di regressione logistica multivariata ha confermato che dislipidemia e anomalie metaboliche possono agire come fattori di rischio indipendenti per lo sviluppo di disfunzioni tiroidee, il che convalida ulteriormente le strette correlazioni tra queste tre condizioni. L'associazione tra disfunzione tiroidea, dislipidemia e rischio metabolico è probabilmente strettamente legata al ruolo regolatore centrale degli ormoni tiroidei nel metabolismo sistemico. In quanto ormoni regolatori metabolici chiave nel corpo umano, la secrezione anomala degli ormoni tiroidei compromette direttamente il metabolismo lipidico e glucosio e la funzione cardiovascolare, scatenando così una disregolazione lipidica e anomalie metaboliche. Si presume che questo sia il meccanismo centrale alla base delle correlazioni tra le tre condizioni sopra menzionate.

Nell'ipotiroidismo, livelli elevati di TSH, accompagnati da livelli ridotti di FT3 e FT4, indeboliscono l'effetto stimolante degli ormoni tiroidei sul metabolismo lipidico, portando a un aumento della lipogenesi e a una diminuzione della lipolisi. Questo, a sua volta, provoca l'accumulo di TC, TG e LDL-C nel corpo, inibendo al contempo la sintesi e il metabolismo dell'HDL-C, causando un calo dei livelli di HDL-C e, infine, lo sviluppo di iperlipidemia^25,26. In termini di metabolismo del glucosio, una secrezione insufficiente di ormone tiroideo può compromettere la sensibilità all'insulina e ridurre l'assorbimento e l'utilizzo del glucosio da parte dei tessuti periferici, contribuendo così a livelli elevati di^{FBG 27}. Nel frattempo, un rallentamento del metabolismo può portare a una riduzione del consumo energetico e dell'accumulo di grasso, aumentando ulteriormente il WC. Data la stretta associazione tra obesità e pressione elevata, questi cambiamenti portano infine a un aumento sia dei livelli di SBP che di DBP, formando un circolo vizioso di disfunzione^{metabolica 28}. Il meccanismo alla base dell'associazione tra ipertiroidismo e dislipidemia/anomalia metabolica è presumibilmente l'opposto di quello dell'ipotiroidismo: nell'ipertiroidismo, livelli elevati di FT3 e FT4 con livelli ridotti di TSH aumentano l'effetto promozionale degli ormoni tiroidei sul metabolismo lipidico, accelerando la lipolisi e l'ossidazione del grasso e inebendo la sintesi del colesterolo epatico. Questo porta di conseguenza a una diminuzione dei livelli di TC, TG e LDL-C e, essendo colesterolo cardioprotettivo, l'HDL-C subisce un metabolismo accelerato, che può contribuire a un aumento del livello^29,30. Nell'ipertiroidismo, un metabolismo sistemico accelerato può stimolare la secrezione di insulina, portando a un leggero aumento a breve termine dei livelli di FBG. Allo stesso tempo, un aumento della spesa energetica può portare a perdita di peso e riduzione della WC, mentre l'effetto eccitatorio degli ormoni tiroidei sul sistema cardiovascolare può causare tachicardia e vasocostrizione, portando così a un lieve aumento della SBP e a un calo della DBP. Questo schema di cambiamento emodinamico potrebbe essere associato a un aumento dell'attività del nervo simpatico nell'ipertiroidismo, tuttavia il meccanismo specifico sottostante resta da approfondire^31,32.

In uno studio retrospettivo condotto in Arabia^{Saudita 33}, i pazienti con ipotiroidismo subclinico si sono presentati con livelli elevati di TC e livelli ridotti di HDL-C, un risultato che è in gran parte coerente con i risultati del presente studio. Un altro studio focalizzato su pazienti con ipertiroidismo³⁴ ha riportato una diminuzione dei livelli di TC, LDL-C e TG nei pazienti con ipertiroide rispetto a individui sani, il che è anche in linea con gli esiti della ricerca. Al contrario, uno studio^{controllato 35} ha rilevato che solo i livelli di LDL-C erano significativamente elevati nei pazienti anziani con ipotiroidismo subclinico, senza anomalie evidenti nei livelli di TC, TG e HDL-C. Questo risultato differisce dal nostro studio, in cui più indici lipidici sono stati alterati nel gruppo dell'ipotiroidismo, suggerendo che l'età possa essere un importante modificatore dell'associazione tra ipotiroidismo e dislipidemia. In particolare, il presente studio non ha posto l'accento principale sull'analisi dell'impatto della stratificazione per età.

Questo studio ha stabilito in modo innovativo un sistema indicatore completo che comprende parametri fondamentali della funzione tiroide, lipidi ematici e metabolismo. Non solo ha esplorato le associazioni complessive tra disfunzione tiroidea, dislipidemia e anomalie metaboliche, ma ha anche quantificato la forza delle correlazioni tra singoli indicatori utilizzando l'analisi correlazionale. I risultati sono quindi più scientifici e mirati, e possono fornire riferimenti accurati per lo screening e l'intervento sulle malattie.

I risultati attuali hanno implicazioni pratiche per la pratica clinica, la medicina preventiva e la gestione della sanità pubblica. La rilevazione combinata della funzione tiroidea può essere applicata alla valutazione di routine del rischio metabolico, fungendo da efficace strumento ausiliario per lo screening clinico dei disturbi metabolici. L'identificazione precoce delle anomalie coesistenti della tiroide e del metabolismo facilita anche interventi tempestivi per la sindrome metabolica e migliora l'efficacia della prevenzione delle malattie nelle popolazioni a rischio. Inoltre, integrare la valutazione degli indicatori tiroidei e metabolici nei controlli sanitari regolari è favorevole all'ottimizzazione del sistema di screening per le malattie croniche per i residenti della comunità e a garantire maggiori benefici per la salute pubblica. Nel contesto di un intervento personalizzato, i profili individuali del metabolismo tiroideo possono essere utilizzati per formulare strategie di gestione mirate che promuovano la cura individualizzata per persone con disturbi metabolici e tiroidei correlati.

Sebbene questo studio abbia prodotto alcuni risultati di ricerca, presenta ancora diverse limitazioni che devono essere affrontate nelle ricerche successive. Prima di tutto, si trattava di uno studio retrospettivo che ha esplorato le correlazioni tra le tre condizioni basandosi esclusivamente sui dati di esame fisico trasversale; Un tale disegno non può confermare una relazione causale tra loro, né può catturare i cambiamenti dinamici nella disfunzione tiroidea, nella dislipidemia e nell'anomalia metabolica, che potrebbero compromettere l'accuratezza delle conclusioni dello studio. In secondo luogo, questo studio non ha condotto un'analisi di sottogruppo della disfunzione tiroidea subclinica e palese, non confrontando le differenze nella dislipidemia e nelle caratteristiche di rischio metabolico tra i due tipi di anomalie tiroidee, indebolendo così la novità e la profondità dei risultati della ricerca. In terzo luogo, lo studio aveva un campione relativamente piccolo e reclutava soggetti di ricerca esclusivamente da una singola popolazione di esame fisico; Questo limita la rappresentatività del campione e la potenziale generalizzazione all'intera popolazione dell'esame di salute. In particolare, le caratteristiche di correlazione possono variare tra le popolazioni che hanno partecipato all'esame sanitario con diversi background geografici, strutture d'età e abitudini di vita. In quarto luogo, sebbene durante lo studio siano stati raccolti dati demografici generali per i partecipanti, diversi potenziali fattori di confusione non sono stati pienamente considerati, il che a sua volta potrebbe influenzare l'accuratezza degli esiti dello studio. Infine, questo studio ha indagato solo le associazioni tra disfunzione tiroidea e dislipidemia o rischio metabolico, senza un'esplorazione approfondita dei meccanismi molecolari sottostanti; Non ha inoltre analizzato gli impatti differenziali delle diverse gravità della disfunzione tiroidea sugli indici lipidici e metabolici nel sangue, indicando che la profondità della ricerca deve essere ulteriormente approfondita.

Per affrontare le limitazioni sopra menzionate, dovrebbero essere condotti studi di coorte prospettivi. La dimensione del campione sarà ampliata e il periodo di follow-up esteso per monitorare i cambiamenti dinamici nella funzione tiroidea, nei lipidi ematici e negli indici metabolici tra i partecipanti, chiarendo così le relazioni causali tra le tre condizioni. L'ambito della ricerca sarà ampliato per includere partecipanti provenienti da più comunità di diversi tipi in varie regioni, migliorando così la rappresentatività e la generalizzazione dei risultati dello studio. Inoltre, gli impatti dei vari fattori di confusione saranno pienamente considerati, ulteriori potenziali confondenti saranno incorporati nel disegno dello studio e saranno adottati metodi statistici più rigorosi per controllare gli effetti di confusione, migliorando così l'accuratezza dei risultati della ricerca. Inoltre, dovrebbero essere condotte indagini approfondite sui meccanismi molecolari alla base delle associazioni tra disfunzione tiroidea e dislipidemia o rischio metabolico; Nel frattempo, verranno analizzati gli effetti differenziali della disfunzione tiroidea, con diverse gravità e durate della malattia, sugli indici lipidici e metabolici nel sangue, con l'obiettivo di fornire un supporto teorico più approfondito per l'intervento preciso di queste malattie.

Esiste una forte associazione tra disfunzione tiroidea e dislipidemia o altre anomalie metaboliche nella popolazione dell'esame fisico. La dislipidemia e le anomalie metaboliche possono rappresentare fattori di rischio indipendenti per lo sviluppo di disfunzioni tiroidee, e i lipidi nel sangue, così come gli indici correlati al metabolismo, possono fungere da indicatori di riferimento per lo screening e l'intervento per la disfunzione tiroidea. Tuttavia, i risultati dello studio devono ancora essere ulteriormente verificati e perfezionati da studi multicentrici, a campione ampio e prospettivi.

Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo

Nome	Azienda	Numero di catalogo	Commenti
Analizatore biochimico automatico	Roche Diagnostics GmbH	cobas 8000	Sono stati determinati i profili lipidici inclusi TC, TG, HDL-C, LDL-C e FBG.
Analizatore automatico per immunodosaggio a chemiluminescenza	Roche Diagnostics GmbH	cobas 6000 e 601	Sono stati misurati gli indicatori della funzione tiroidea inclusi TSH, FT3 e FT4.
Centrifugatore	Shanghai Anting Scientific Instrument Factory	LXJ-IIB	Centrifuga il campione di sangue per separare il siero.
Sfigmomanometro elettronico	A&D Electronics (Shenzhen) Co.,Ltd.	TM-2656VP	Misura la pressione sanguigna.
Kit per dosaggio FT3	Abbott Laboratories	03P6030	Misurare FT3
Kit per dosaggio FT4	Abbott Laboratories	03P6040	Misurare FT4
Kit per dosaggio della glucosi	Roche Diagnostics	04718667190	Misurare FBG
Kit per dosaggio HDL-C	Roche Diagnostics	04718900190	Misurare HDL-C
Kit per dosaggio LDL-C	Roche Diagnostics	04718918190	Misurare LDL-C
Nastro medico professionale morbido	Shanghai Yiren Medical Equipment Co., Ltd.	YC-R01	Misurare WC
Software SPSS	IBM	SPSS 27.0	Analisi statistica
Software statistico	Heinrich - Heine - Universität Düsseldorf	G*Power 3.1.9.7	Calcolo della dimensione del campione
Kit per dosaggio TC	Roche Diagnostics	04718888190	Misurare TC
Kit per dosaggio TG	Roche Diagnostics	04718896190	Misurare TG
Kit per dosaggio TSH	Abbott Laboratories	03P6020	Misurare TSH