ระดับน้ำตาล ไขมันในเลือด และดัชนีบ่งชี้ภาวะดื้ออินซูลินที่ไม่ได้มาจากค่าอินซูลินในคนไทย ที่ไม่เป็นโรคไม่ติดต่อเรื้อรังในชุมชนเทศบาลนครรังสิต จังหวัดปทุมธานี

ผู้แต่ง

  • องค์อุมา ณ ถลาง ภาควิชาเทคนิคการแพทย์ คณะสหเวชศาสตร์ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ ศูนย์รังสิต จังหวัดปทุมธานี
  • ศรีนวล สมรูป ภาควิชาเทคนิคการแพทย์ คณะสหเวชศาสตร์ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ ศูนย์รังสิต จังหวัดปทุมธานี
  • ธีรกุล อาภรณ์สุวรรณ ศูนย์บริการสุขภาพ คณะสหเวชศาสตร์ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ ศูนย์รังสิต จังหวัดปทุมธานี

คำสำคัญ:

ระดับน้ำตาลในเลือด, ระดับไขมัน, METS-IR, non-insulin-based insulin resistance indices, คนไทยที่ไม่เป็นโรคไม่ติดต่อเรื้อรัง

บทคัดย่อ

การคาดการณ์ความเสี่ยงของโรคไม่ติดต่อเรื้อรัง (NCDs) ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการตรวจพบและการป้องกันโรคในระยะเริ่มต้น ดัชนีบ่งชี้ภาวะดื้ออินซูลินที่ไม่ได้มาจากค่าอินซูลินเป็นเครื่องมือง่าย ๆ ที่สามารถช่วยประเมินการดื้อต่ออินซูลิน และคาดการณ์ความเสี่ยงของโรค NCDs การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาระดับน้ำตาลและไขมันในเลือด รวมถึงค่าดัชนีบ่งชี้ภาวะดื้ออินซูลินที่ไม่ได้มาจากค่าอินซูลิน ในคนไทยที่ไม่เป็นโรค NCDs โดยใช้ข้อมูลสุขภาพจากการตรวจสุขภาพประจำปี 2562 (n = 320) เป็นการศึกษาแบบภาคตัดขวางย้อนหลังจากการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากคนไทยที่ไม่เป็นโรค NCDs จำนวน 320 ราย ในชุมชนเทศบาลนครรังสิต จังหวัดปทุมธานี โดยศึกษาดัชนีบ่งชี้ภาวะดื้ออินซูลินที่ไม่ได้มาจากค่าอินซูลิน 4 ชนิด ได้แก่ metabolic score for insulin resistance (METS-IR) ดัชนีไตรกลีเซอไรด์และกลูโคส (TyG) ดัชนีไตรกลีเซอไรด์และกลูโคสและดัชนีมวลกาย (TyG-BMI) และอัตราส่วนไตรกลีเซอไรด์ต่อ HDL-C (TG/HDL-C) จากการศึกษาไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญของค่า METS-IR, TyG, TyG-BMI, TG/HDL-C และ BMI ระหว่างผู้เข้าร่วมการศึกษาทั้งชายและหญิง ค่า METS-IR แสดงความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญกับน้ำหนักตัว ค่าความดันโลหิตซิสโตลิกและไดแอสโตลิก (SBP และ DBP) ดัชนีมวลกาย (BMI) ระดับน้ำตาลในเลือดขณะอดอาหาร (FPG) ไตรกลีเซอไรด์ (TG) low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) และดัชนีบ่งชี้ภาวะดื้ออินซูลินที่ไม่ได้มาจากค่าอินซูลิน ได้แก่ TyG, TyG-BMI และ TG/HDL-C  การศึกษาพบว่าค่า METS-IR แสดงความสัมพันธ์แบบผกผันกับค่า high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) การศึกษาควอไทล์ของ METS-IR แสดงให้เห็นแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในอัตราร้อยละของเพศหญิง น้ำหนักตัว ค่า SBP, DBP, BMI, FPG และ TG ขณะที่ระดับ HDL-C ลดลงอย่างมีนัยสำคัญในทุกกลุ่ม ผลการศึกษานี้สนับสนุนประโยชน์ของ METS-IR ในฐานะค่าทดแทนที่สะท้อนผลจากภาวะดื้อต่ออินซูลิน เนื่องจากเป็นค่าจากการคำนวณที่ไม่ใช้อินซูลิน METS-IR จึงเป็นแนวทางที่คุ้มต้นทุนสำหรับการคัดกรองภาวะดื้อต่ออินซูลิน โดยเฉพาะในผู้ใหญ่ที่ไม่ได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นโรค NCDs ในกลุ่มประชากรที่เข้ารับการตรวจสุขภาพ ผลการศึกษานี้ให้ข้อมูลที่มีประโยชน์ในการทำนายความเสี่ยงต่อการเกิดโรค NCDs ซึ่งรวมถึงโรคเบาหวาน โรคหัวใจและหลอดเลือด ในกลุ่มประชากรที่ศึกษา นำไปสู่การพัฒนานโยบาย กลยุทธ์ และมาตรการป้องกันด้านสาธารณสุขต่อไป

เอกสารอ้างอิง

Ministry of Public Health of Thailand, World Health Organization (WHO), United Nations Development Programme (UNDP), and United Nations Inter-Agency Task Force (UNIATF). Prevention and Control of Noncommunicable Diseases in Thailand - The Case for Investment [monograph on the Internet] United Nations Thailand; 2021 [cited 2025 September 26]. Available from: https://

www.who.int/thailand/activities/NCDs_Investment_Case_Report.

Abbasi F, Reaven GM. Comparison of two methods using plasma triglyceride concentration as a surrogate estimate of insulin action in nondiabetic subjects: triglycerides x glucose versus triglyceride/high-density lipoprotein cholesterol. Metabolism 2011; 60 : 1673-6.

Bello-Chavolla OY, Almeda-Valdes P, Gomez-Velasco D, Viveros-Ruiz T, Cruz-Bautista I, Romo-Romo A, et al. METS-IR, a novel score to evaluate insulin sensitivity, is predictive of visceral adiposity and incident type 2 diabetes. Eur J Endocrinol 2018; 178: 533-44.

Simental-Mendia LE, Simental-Mendia E, Rodriguez-Hernandez H, Rodriguez-Moran M, Guerrero-Romero F. The product of triglycerides and glucose as biomarker for screening simple steatosis and NASH in asymptomatic women. Ann Hepatol 2016; 15: 715-20.

Er LK, Wu S, Chou HH, Hsu LA, Teng MS, Sun YC, et al. Triglyceride glucose-body mass index is a simple and clinically useful surrogate marker for insulin resistance in nondiabetic individuals. PLoS One 2016; 11: e0149731.

Pan L, Zou H, Meng X, Li D, Li W, Chen X, et al. Predictive values of metabolic score for insulin resistance on risk of major adverse cardiovascular events and comparison with other insulin resistance indices among Chinese with and without diabetes mellitus: Results from the 4C cohort study. J Diabetes Investig 2023; 14: 961-72.

Paltrinieri S, Bressi B, Costi S, Mazzini E, Cavuto S, Ottone M, et al. Beyond lockdown: the potential side effects of the SARS-CoV-2 pandemic on public health. Nutrients 2021; 13: 1600.

Mirr M, Skrypnik D, Bogdanski P, Owecki M. Newly proposed insulin resistance indexes called TyG-NC and TyG-NHtR show efficacy in diagnosing the metabolic syndrome. J Endocrinol Invest 2021; 44: 2831-43.

Han KY, Gu J, Wang Z, Liu J, Zou S, Yang CX, et al. Association between METS-IR and prehypertension or hypertension among normoglycemia subjects in Japan: A retrospective study. Front Endocrinol (Lausanne) 2022; 13: 851338.

Cai X, Gao J, Hu J, Wen W, Zhu Q, Wang M, et al. Dose-response associations of metabolic score for insulin resistance index with nonalcoholic fatty liver disease among a nonobese Chinese population: retrospective evidence from a population-based cohort study. Dis Markers 2022; 2022: 4930355.

Al-Abdulla SA, Haj Bakri A, Mansaray MA, Al-Kuwari MG. Assessing the impact of annual health screenings in identifying noncommunicable disease risk factors within Qatar’s primary health care corporation Qatari registered population. Front Public Health 2024; 12: 1305636.

Rangsit Municipality Health Insurance Fund. Non-communicable disease incidence rate in Pathum Thani Province and Rangsit Municipality, fiscal year 2013-2017 [monograph on the Internet] Thailand: Rangsit Municipality; 2018 [cited 2025 September 26]. [Available from: https://www.

fundrangsit.com/index.php/main/graph/4.

Charan J, Biswas T. How to calculate sample size for different study designs in medical research? Indian J Psychol Med 2013; 35: 121-6.

Phaiyarom M, Kosiyaporn H, Pudpong N, Sinam P, Suphanchaimat R, Julchoo S, et al. Access to non-communicable disease (NCD) services among urban refugees and asylum seekers, relative to the Thai population, 2019: a case study in Bangkok, Thailand. Risk Manag Healthc Policy 2021; 14: 3423-33.

Spearman C. The proof and measurement of association between two things. Int J Epidemiol 2010; 39: 1137-50.

Yoon J, Jung D, Lee Y, Park B. The metabolic score for insulin resistance (METS-IR) as a predictor of incident ischemic heart disease: a longitudinal study among Korean without diabetes. J Pers Med 2021; 11: 742.

World Health Organization. Noncommunicable diseases [monograph on the Internet]. Switzerland: WHO; 2024 [cited 2025 September 26]. Available from: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/noncommunicable-diseases.

Li C, Xu J. Negative correlation between metabolic score for insulin resistance index and testosterone in male adults. Diabetol Metab Syndr 2024; 16: 113.

Duan M, Zhao X, Li S, Miao G, Bai L, Zhang Q, et al. Metabolic score for insulin resistance (METS-IR) predicts all-cause and cardiovascular mortality in the general population: evidence from NHANES 2001-2018. Cardiovasc Diabetol 2024; 23: 243.

Aznar-Esquivel A, Gomez-Bernal F, Garcia-Gonzalez M, Hernandez-Diaz M, Heras-Recuero E, de Vera-Gonzalez A, et al. The metabolic score for insulin resistance (METS-IR), a predictor of pardiovascular events, relates to disease activity in patients with rheumatoid arthritis. Diagnostics (Basel) 2025; 15: 861.

Boccardi V, Mancinetti F, Baroni M, Cecchetti R, Bastiani P, Ruggiero C, et al. Metabolic Score for Insulin Resistance (METS-IR) and circulating cytokines in older persons: The role of gender and body mass index. Nutrients 2022; 14: 3228.

Tazeem MS, Chandrasekaran ND, Srivatsa N. Assessing the utility of the metabolic score for insulin resistance (METS-IR) in evaluating metabolic risk among iIndividuals undergoing master health checkups in a tertiary care hospital in South India: A retrospective cohort study. Cureus 2024; 16: e70289.

Alshammari S, AlMasoudi AS, AlBuhayri AH, AlAtwi HM, AlHwiti SS, Alaidi HM, et al. Effect of COVID-19 on glycemic control, insulin resistance, and pH in elderly patients with type 2 diabetes. Cureus 2023; 15: e35390.

Qiu J, He S, Yu C, Yang R, Kuang M, Sheng G, et al. Assessing the validity of METS-IR for predicting the future onset of diabetes: an analysis using time-dependent receiver operating characteristics. BMC Endocr Disord 2024; 24: 238.

Rattanatham R, Tangpong J, Chatatikun M, Sun D, Kawakami F, Imai M, et al. Assessment of eight insulin resistance surrogate indexes for predicting metabolic syndrome and hypertension in Thai law enforcement officers. PeerJ 2023; 11: e15463.

Guo D, Zhang C, Zhang M, Wu Z, Liu X, Zhang Y, et al. Metabolic score for insulin resistance predicts major adverse cardiovascular event in premature coronary artery disease. Aging (Albany NY) 2024; 16: 6364-83.

Pongchaiyakul C, Hongsprabhas P, Pisprasert V, Pongchaiyakul C. Rural-urban difference in lipid levels and prevalence of dyslipidemia: a population-based study in Khon Kaen province, Thailand. J Med Assoc Thai 2006; 89: 1835-44.

Cupido AJ, Asselbergs FW, Schmidt AF, Hovingh GK. Low-density lipoprotein cholesterol attributable cardiovascular disease risk is sex specific. J Am Heart Assoc 2022; 11: e024248.

Zhang M, Liu D, Qin P, Liu Y, Sun X, Li H, et al. Association of metabolic score for insulin resistance and its 6-year change with incident type 2 diabetes mellitus. J Diabetes 2021; 13: 725-34.

De Paoli M, Zakharia A, Werstuck GH. The role of estrogen in insulin resistance: A review of clinical and preclinical data. Am J Pathol 2021; 191: 1490-8.

Kosmas CE, Bousvarou MD, Kostara CE, Papakonstantinou EJ, Salamou E, Guzman E. Insulin resistance and cardiovascular disease. J Int Med Res 2023; 51: 3000605231164548.

Qian T, Sheng X, Shen P, Fang Y, Deng Y, Zou G. Mets-IR as a predictor of cardiovascular events in the middle-aged and elderly population and mediator role of blood lipids. Front Endocrinol (Lausanne) 2023; 14: 1224967.

Wongwananuruk T, Rattanachaiyanont M, Leerasiri P, Indhavivadhana S, Techatraisak K, Angsuwathana S, et al. The usefulness of homeostatic measurement assessment-insulin resistance (HOMA-IR) for detection of glucose intolerance in Thai women of reproductive age with polycystic ovary syndrome. Int J Endocrinol 2012; 2012: 571035.

Manley SE, Stratton IM, Clark PM, Luzio SD. Comparison of 11 human insulin assays: implications for clinical investigation and research. Clin Chem 2007; 53: 922-32.

Yang W, Cai X, Hu J, Wen W, Mulalibieke H, Yao X, et al. The metabolic score for insulin resistance (METS-IR) predicts cardiovascular disease and Its subtypes in patients with hypertension and obstructive sleep apnea. Clin Epidemiol 2023; 15: 177-89.

Budreviciute A, Damiati S, Sabir DK, Onder K, Schuller-Goetzburg P, Plakys G, et al. Management and prevention strategies for non-communicable diseases (NCDs) and their risk factors. Front Public Health 2020; 8: 574111.

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

2026-03-14

รูปแบบการอ้างอิง

1.
ณ ถลาง อ, ศรีนวล สมรูป, อาภรณ์สุวรรณ ธ. ระดับน้ำตาล ไขมันในเลือด และดัชนีบ่งชี้ภาวะดื้ออินซูลินที่ไม่ได้มาจากค่าอินซูลินในคนไทย ที่ไม่เป็นโรคไม่ติดต่อเรื้อรังในชุมชนเทศบาลนครรังสิต จังหวัดปทุมธานี. วารสารเทคนิคการแพทย์ [อินเทอร์เน็ต]. 14 มีนาคม 2026 [อ้างถึง 19 มีนาคม 2026];54(1):1-15. available at: https://he01.tci-thaijo.org/index.php/jmt-amtt/article/view/277774

ฉบับ

ประเภทบทความ

นิพนธ์ต้นฉบับ