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目的:分析金昌队列人群不同代谢状态和肥胖状态及其动态变化与冠心病（CHD）发病的关系,了解不同肥胖状态组各代谢组分组合情况,进一步探讨不同代谢肥胖状态及其变化与CHD发病的关联,引入代谢肥胖状态开发适合国人的预测模型,从代谢和肥胖状态角度为人群预防CHD的发生提供理论依据。方法:本研究以金昌队列基线和一期随访人群全匹配,再次匹配二、三期随访中的结局事件CHD,剔除基线CHD、癌症及基线随访相关指标缺失者之后共纳入30,114人为研究对象。通过描述性分析揭示CHD在不同特征人群中的累积发病情况。采用COX回归模型,定量探讨不同代谢状态及其随访动态变化、不同肥胖状态及其随访动态变化、不同肥胖状态下代谢组分聚集个数和不同代谢肥胖状态及其随访动态变化与CHD发病的关系,且计算其风险比（HR）和95%置信区间（95%CI）。采用限制性立方样条法,分析基线肥胖测量指标（BMI）和基线代谢状态中的各代谢组分与CHD发病风险的剂量反应关系。通过性别、年龄和吸烟等因素分层分析,并采用相乘交互分析各分层因素与代谢状态、不同肥胖状态和代谢肥胖状态,对CHD发病是否存在交互作用。敏感性分析评价研究结果的稳健性。基于多因素COX回归从而建立CHD发生风险列线图预测模型,预测CHD的3年、5年和7年发病风险。通过受试者工作特征曲线下面积（AUC）、校准曲线和决策曲线（DCA）评价模型的区分度、准确度和临床净效益。结果:1.基线时研究对象代谢正常19,981（66.35%）例,代谢异常10,133（33.65%）例,非肥胖状态17,393（57.76%）例,肥胖状态12,721（42.24%）例。随访期间累积观察到新发CHD共1,510例。2.代谢状态中的代谢组分包括空腹血糖（FBG）、收缩压（SBP）、舒张压（DBP）、甘油三酯（TG）和高密度脂蛋白（HDL-C）。代谢异常组的CHD累积发病率显著高于代谢正常组（χ~2=239.40,P＜0.05）。调整年龄、性别、文化程度等混杂后,各单一代谢组分FBG、SBP、DBP、HDL-C和TG异常组,相比其正常组CHD发病风险分别增加33%、38%、26%、21%和26%,代谢异常组相比代谢正常组CHD发病风险增加49%（HR=1.49,95%CI:1.34-1.66）。3.代谢状态动态变化时,16.59%的基线代谢正常者随访发展为代谢异常,32.13%的基线代谢异常者随访恢复代谢正常。稳定代谢正常组、基线代谢正常随访代谢异常组、基线代谢异常随访代谢正常组和稳定代谢异常组的CHD累积发病率分别为3.12%、6.43%、6.27%和8.60%,差异显著（χ~2=330.13,P＜0.05）。各单一代谢组分FBG、SBP、DBP、HDL-C和TG稳定异常组,相比稳定正常组CHD发病的HR（95%CI）分别为:1.42（1.24-1.62）、1.44（1.27-1.64）、1.35（1.18-1.53）、1.31（1.12-1.54）和1.41（1.24-1.59）,稳定代谢异常组相比稳定代谢正常组CHD发病的HR（95%CI）为1.66（1.47-1.88）,可见CHD发病风险稳定代谢异常组高于各单一代谢组分稳定异常组。4.肥胖状态组的CHD累积发病率显著高于非肥胖状态组（χ~2=148.73,P＜0.05）。在调整年龄、性别、文化程度等混杂后,肥胖状态组CHD的发病风险比非肥胖状态组增加45%（HR=1.45,95%CI:1.30-1.61）。肥胖状态组和总人群,CHD发病风险与基线BMI均呈正向线性剂量反应关系(Poverall＜0.05,Pnonline＞0.05),非肥胖状态组CHD发病风险与基线BMI不存在剂量反应关系(Poverall＞0.05)。5.肥胖状态动态变化时,18%的基线非肥胖状态者随访发展为肥胖状态,8%的基线肥胖状态者随访恢复非肥胖状态。稳定非肥胖状态组、基线非肥胖状态随访肥胖状态组、基线肥胖状态随访非肥胖状态组和稳定肥胖状态组的CHD累积发病率分别为3.62%、4.07%、6.91%和6.79%,差异显著（χ~2=149.73,P＜0.05）。当以稳定非肥胖状态组为参照时,稳定肥胖状态组的CHD发病风险最大（HR=1.49,95%CI:1.33-1.67）,基线肥胖状态随访非肥胖状态组次之（HR=1.35,95%CI:1.05-1.74）。6.研究对象代谢状态中的代谢组分共有16种组合类型,组合类型的检出率其中总人群和非肥胖状态组“均正常”最高,分别为34.22%和47.98%,肥胖状态组“TG+血压异常”最高为19.25%。代谢组分异常个数从均正常到任意1个、2个至3个异常,CHD的发病风险逐渐增加,与均正常相比分别增加26%、61%和103%。肥胖状态与代谢组分对CHD发病风险存在相乘交互作用(P交互作用＜0.05)。7.研究对象表现为代谢正常非肥胖状态（MHNO）、代谢异常非肥胖状态（MUNO）、代谢正常肥胖状态（MHO）和代谢异常肥胖状态（MUO）所占比例分别为47.00%、20.86%、10.75%和21.38%,各组的CHD累积发病率分别为3.00%、5.19%、6.79%和8.38%,趋势检验具有统计学意义(χ~2=294.87,Ptrend＜0.05)。调整混杂后,以MHNO为参照,CHD发病风险由低到高依次为:MHO（HR=1.41,95%CI:1.21-1.63）、MUNO（HR=1.49,95%CI:1.26-1.76）和MUO（HR=1.86,95%CI:1.62-2.12）。敏感性分析结果具有稳定性。8.经随访,不同代谢肥胖状态组稳定不变占比最多,分别为MHNO（76.70%）、MHO（63.72）、MUO（68.96%）和MUNO（41.32%）。不同代谢肥胖状态组中7.67%的MHNO随访时转变为MUNO,显著增加CHD发病风险（HR=1.43,95%CI:1.09-1.86）;27.35%的MHO随访转变为MUO,可能增加CHD发病风险（HR=1.16,95%CI:0.91-1.46）;32.86%的MUNO随访时转变为MHNO,可能降低CHD发病风险（HR=0.99,95%CI:0.73-1.38）;24.69%的MUO随访时转变为MHO,可能降低CHD发病风险（HR=0.91,95%CI:0.73-1.13）。9.基于此构建列线图模型。预测模型中3年、5年和7年CHD的发生风险受试者特征工作曲线下面积（AUC）分别为0.793、0.792和0.885,表明模型区分度较好。校准曲线预测概率与实际概率吻合较好,表明模型准确性较好。决策曲线（DCA）显示本次列线图模型具有较好的临床收益。模型外部验证时验证数据与建模数据结果相似,说明模型具有很好的稳定性。结论:1.基线代谢异常和肥胖状态可显著增加CHD发病风险;基线至随访动态变化时,不论是稳定代谢异常、稳定肥胖状态还是代谢或肥胖状态波动,均增加CHD发病风险。2.代谢状态及其中代谢组分不论基线还是基线至随访动态变化,代谢异常时CHD发病风险增加的程度,均高于其中的各单一代谢组分异常。3.该队列人群代谢状态比肥胖状态更容易发生改变,随代谢组分异常个数的增加CHD发病风险增加。4.CHD累积发病率从MHNO至MUO逐渐增高。与MHNO相比,MHO、MUNO和MUO均可显著增加CHD发病风险。代谢肥胖状态随访时,不同组以维持原状态不变者均最多,除维持原状态外其中MHO大部分转变为MUO,该转变增加CHD发病风险,MUNO大部分转变为MHNO,该转变降低CHD发病风险。5.依托本研究结果,建立了个体化预测CHD发生风险的可视化工具。