TCBI Kumulatif Tinggi Perbesar Risiko Penyakit Kardiovaskular

Indeks TCBI mulanya diperkenalkan sebagai penanda gizi sederhana untuk memprediksi prognosis penyakit jantung koroner, sebelum dipakai peneliti lain untuk gagal jantung, fungsi kognitif, dan stroke. Rantai riset itu kini berlanjut lewat versi kumulatifnya, cuTCBI, yang dipakai mengikuti 4.246 warga lanjut usia Tiongkok selama sembilan tahun untuk melihat kaitannya dengan penyakit kardiovaskular baru.

Temuan itu dipaparkan Junyu Liu, Qingfeng Fu, Daqi Zhang, Yantao Fu, Shijie Li, Le Zhou, Yanqing Lyu, Peiyao Wang, Qian Ao, Hui Sun, dan Nan Liang dari China-Japan Union Hospital of Jilin University dalam artikel Associations of Cumulative Exposure and Two-Time-Point Clustering of the Triglyceride-Cholesterol-Body Weight Index with Incident Cardiovascular Disease in Middle-Aged and Older Chinese Adults di jurnal BMC Public Health Volume 26 edisi 2026.

Dari Penanda Tunggal ke Ukuran Kumulatif

TCBI, singkatan dari triglyceride-cholesterol-body weight index, dihitung dari kadar trigliserida, kolesterol total, dan berat badan. Indeks ini pertama diusulkan sebagai penanda prognosis penyakit jantung koroner, sebelum riset berikutnya menemukan kaitannya dengan gagal jantung, penurunan fungsi kognitif, dan stroke.

Namun para peneliti sebelumnya berbeda pendapat soal arah hubungan TCBI dengan penyakit kardiovaskular. Salah satu riset bahkan menyebut TCBI berkorelasi positif dengan kematian akibat penyakit ini. Perbedaan itu diduga muncul karena TCBI yang diukur pada satu titik waktu saja tidak stabil dan gagal menangkap efek akumulasi metabolik jangka panjang.

Untuk mengatasi keterbatasan itu, Liu dan tim mengusulkan cuTCBI, yakni rata–rata TCBI dari dua titik waktu pengukuran dikalikan rentang tahun di antara keduanya, sehingga mencerminkan paparan kumulatif, bukan sekadar potret sesaat.

4.246 Peserta Lansia Tiongkok Diikuti Sembilan Tahun

Data penelitian ini diambil dari China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS), survei jangka panjang atas warga Tiongkok berusia minimal 45 tahun. cuTCBI dihitung dari pengukuran pada 2011 dan 2015, lalu partisipan dipantau kejadian kardiovaskular barunya sampai 2020.

Setelah proses seleksi, 4.246 partisipan dengan rata–rata usia 58 tahun masuk analisis akhir, terdiri atas 46,7 persen laki–laki dan 53,3 persen perempuan. Sepanjang lima tahun masa pemantauan sejak 2015, sebanyak 906 partisipan mengalami kejadian kardiovaskular baru, baik penyakit jantung maupun stroke.

Kuartil Tertinggi cuTCBI, Risiko Naik 83 Persen

Peneliti membagi partisipan ke dalam empat kuartil berdasarkan nilai cuTCBI. Dibanding kuartil terendah (Q1) yang dijadikan acuan, risiko kejadian kardiovaskular meningkat bertahap: 46 persen lebih tinggi pada kuartil kedua, 64 persen lebih tinggi pada kuartil ketiga, dan 83 persen lebih tinggi pada kuartil keempat atau tertinggi.

Peneliti juga menghitung cuTCBI sebagai angka berkelanjutan: setiap kenaikan satu simpangan baku cuTCBI berkaitan dengan tambahan risiko kardiovaskular sebesar 12 persen. Warga di kuartil cuTCBI tertinggi pun tercatat lebih banyak mengidap hipertensi, diabetes, dan gangguan lemak darah dibanding kuartil terendah.

Analisis subkelompok yang dilakukan peneliti menunjukkan pola serupa: pada sebagian besar subkelompok yang diuji, baik perubahan TCBI maupun level cuTCBI tetap berkaitan dengan naiknya risiko kardiovaskular, menandakan temuan utama penelitian ini tidak hanya berlaku pada kelompok tertentu.

Tiga Lintasan cuTCBI: Stabil, Meningkat, dan Tinggi Persisten

Selain kuartil, peneliti mengelompokkan partisipan berdasarkan pola perubahan TCBI dari 2011 ke 2015 menjadi tiga kelompok lintasan: kelompok stabil rendah, kelompok meningkat sedang, dan kelompok tinggi persisten.

Dibanding kelompok stabil rendah, kelompok meningkat sedang mencatat risiko kardiovaskular 35 persen lebih tinggi, sementara kelompok tinggi persisten mencatat risiko 49 persen lebih tinggi. Kedua kelompok itu jelas menegaskan bahwa lintasan TCBI yang terus naik membawa risiko lebih besar dibanding yang tetap rendah.

Laki–laki Lebih Berisiko daripada Perempuan pada Kuartil Sama

Saat data dipilah berdasarkan jenis kelamin, laki–laki di kuartil cuTCBI tertinggi mencatat risiko 109 persen lebih tinggi dibanding laki–laki di kuartil terendah. Pada perempuan, kenaikan risikonya juga signifikan namun lebih kecil, yakni 77 persen lebih tinggi di kuartil tertinggi dibanding kuartil terendah.

Pola serupa muncul pada analisis lintasan: laki–laki di kelompok tinggi persisten mencatat risiko 89 persen lebih tinggi dibanding laki–laki di kelompok stabil rendah, sementara pada perempuan, perbedaan antar kelompok lintasan ini tidak mencapai signifikansi statistik.

Peneliti belum bisa memastikan penyebab perbedaan ini, dan menyarankan strategi pencegahan penyakit kardiovaskular ke depan mempertimbangkan perbedaan jenis kelamin, alih–alih memakai satu pendekatan yang sama untuk semua orang.

Peneliti menduga resistansi insulin menjadi salah satu jalur yang menjelaskan hubungan cuTCBI dengan risiko kardiovaskular ini. Secara konsep, TCBI mirip dengan indeks TyG (trigliserida–glukosa) yang lazim dipakai sebagai penanda tidak langsung resistansi insulin, sebab berat badan turut menjadi penanda gangguan metabolik yang berkaitan erat dengan kondisi tersebut.

Liu dan tim mengusulkan model dua tahap untuk menjelaskan bentuk hubungan yang tidak lurus ini. Pada tahap awal, nilai cuTCBI rendah dikaitkan dengan kondisi metabolik yang lebih sehat, ditandai massa otot lebih tinggi, profil lemak darah lebih baik, dan sensitivitas insulin yang masih terjaga sehingga risiko kardiovaskular tetap rendah. Begitu melewati ambang tertentu, beban metabolik yang terus menumpuk diduga melampaui kemampuan tubuh menjaga keseimbangan, memicu penurunan sensitivitas insulin dan pada akhirnya kondisi hiperinsulinemia yang mengganggu fungsi lapisan pembuluh darah serta meningkatkan kekakuan pembuluh.

Peneliti mencatat, sejumlah studi lain juga menemukan indeks TyG berkaitan tidak lurus dengan kematian akibat segala sebab maupun kejadian kardiovaskular utama pada berbagai kelompok populasi, termasuk penyandang diabetes, penyakit jantung koroner, dan hipertensi, sehingga pola dua tahap pada cuTCBI dinilai sejalan dengan temuan–temuan tersebut.

Hubungan yang Tak Berbentuk Garis Lurus

Analisis lanjutan menunjukkan hubungan antara cuTCBI dan risiko kardiovaskular tidak berbentuk garis lurus. Risiko naik cukup tajam seiring kenaikan cuTCBI pada rentang nilai umum, tetapi pada rentang nilai yang sangat tinggi, jumlah data yang tersedia terlalu sedikit sehingga polanya tidak lagi bisa dipastikan secara statistik.

Sebagai rantai riset lanjutan dari indeks TCBI, cuTCBI, kata peneliti, unggul dibanding indikator gizi sejenis lain karena satu–satunya yang secara konsisten bermakna secara statistik untuk dua ukuran ketepatan prediksi yang berbeda pada penelitian ini.

Analisis kurva ketahanan Kaplan–Meier turut menunjukkan perbedaan bermakna antarkelompok cuTCBI, memperkuat konsistensi pola risiko yang dipaparkan di atas. Peneliti juga menemukan interaksi bermakna antara jenis kelamin dan pola perubahan TCBI terhadap risiko kardiovaskular, sejalan dengan perbedaan besaran risiko antara laki–laki dan perempuan yang tercatat pada bagian sebelumnya. Menurut peneliti, kombinasi ukuran paparan kumulatif dan lintasan perubahan ini membuat hasil penelitian lebih stabil dan mudah ditafsirkan dibanding hanya mengandalkan satu titik pengukuran saja.

Liu dan tim menilai TCBI dan perubahannya dari waktu ke waktu bisa menjadi cara praktis mengenali warga berisiko tinggi penyakit kardiovaskular, termasuk mereka yang hasil pemeriksaan pada satu waktu saja masih tergolong normal. Pemantauan tren TCBI dari waktu ke waktu, menurut peneliti, dapat membantu menilai prognosis individu sekaligus efektivitas intervensi gaya hidup, terutama pada warga dengan lintasan TCBI yang terus meningkat atau sudah mendekati ambang risiko.

Keterbatasan: Data Mandiri dan Hanya Dua Titik Waktu

Peneliti mengingatkan, kejadian kardiovaskular dalam studi ini didasarkan pada pengakuan sendiri partisipan, bukan rekam medis, sehingga ada kemungkinan sebagian kasus salah klasifikasi meski hasil analisis tambahan menunjukkan hasilnya tetap konsisten.

Karena data cuTCBI hanya tersedia dari dua titik waktu pengukuran, yaitu 2011 dan 2015, peneliti belum bisa memodelkan lintasan jangka panjang yang sesungguhnya. Partisipan yang berhasil diikuti sampai pengukuran kedua juga cenderung lebih sehat, sehingga hasil pada populasi umum bisa saja sedikit berbeda dari temuan ini.

Faktor perancu lain seperti pola makan tidak diukur secara rinci dalam penelitian ini, dan latar belakang genetik turut berpotensi memengaruhi hasil meski sejumlah faktor perancu utama sudah diperhitungkan dalam model statistik. Partisipan penelitian ini juga berasal dari satu kelompok populasi tertentu, sehingga peneliti menyebut kesimpulan ini masih perlu diuji ulang pada ras dan wilayah geografis lain sebelum diterapkan secara luas.