1. 引言
睾酮是主要的男性性激素，主要由睾丸中的莱迪希（Leydig）细胞合成，肾上腺也起到一定的合成作用。[1] 在男性体内，睾酮的分泌在青春期激增，成年早期达到峰值，随后开始缓慢而持续地下降，40岁以后每年下降约0.4%至2.6%，到80岁时降幅可达20%至50%。[2,3] 除了在调节生殖和性功能方面的重要作用外，睾酮还作为众多生理过程的激素调节因子。它对维持心血管健康、认知表现、骨密度和整体代谢健康至关重要。[4–7] 因此，睾酮水平下降（无论是由衰老、慢性疾病还是其他原因引起）都可能引发一系列功能障碍，包括精子质量下降、性欲减退、勃起功能障碍、心血管疾病（CVD）、认知障碍、抑郁以及骨折风险增加。这些现象统称为睾酮缺乏症（TD）或性腺功能减退症。[8,9] 流行病学研究表明，50岁以上男性中睾酮缺乏症的患病率在0.6%至12%之间，平均约为7%，且随着年龄增长这一比例持续上升。[9,10] 随着全球人口老龄化，睾酮水平的下降不再只是一个临床现象，而是成为了一个公共卫生问题。这凸显出识别可靠的早期预测指标和可改变的风险因素的紧迫性，以便尽早诊断和干预，理想情况下应在各种问题出现之前采取措施。尽管已经有很多研究探讨了脂质代谢紊乱与睾酮水平下降之间的关联，但结果尚无定论。一些研究发现，甘油三酯（TG）升高和高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）降低与睾酮水平降低有显著关联。[11,12] 然而，其他研究未能找到总胆固醇（TC）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）与睾酮浓度之间的明确关系。[13,14] 这些相互矛盾的结果限制了传统脂质检测在准确预测睾酮缺乏症或睾酮水平下降趋势方面的临床应用。因此，迫切需要寻找新的脂质相关生物标志物，以更好地反映睾酮水平降低的风险，并在早期筛查或风险分层中提供更多价值。近年来，残余胆固醇（RC）作为一种新的脂质相关生物标志物受到越来越多研究人员的关注。[15] RC代表富含甘油三酯的脂蛋白残骸中的胆固醇含量，主要由乳糜微粒残骸、极低密度脂蛋白（VLDL）和中间密度脂蛋白（IDL）组成。通常通过从TC中减去HDL-C和LDL-C来计算RC。[16] 横断面研究表明，RC水平升高可能与睾酮缺乏症风险增加有关。[17] RC现在被认为是高度致动脉粥样硬化的脂质成分，也是残余心血管和代谢风险的替代标志物。[18,19] 相比之下，HDL-C被广泛认为是一个保护因素，不仅在心血管健康方面，还通过抗炎和激素调节机制支持类固醇生成。[20–23] RC与HDL-C的比率（RC/HDL-C）整合了这两种相反的脂质作用，反映了促动脉粥样硬化和抗动脉粥样硬化脂蛋白之间的动态平衡。[24] 研究RC/HDL-C与睾酮水平之间的潜在联系有助于更深入地理解代谢-内分泌相互作用，并帮助识别具有临床价值的早期预测指标。目前，尚未有研究专门探讨全国代表性男性群体中RC/HDL-C与睾酮水平之间的关系。鉴于传统脂质标志物的局限性，RC/HDL-C可能提供更为全面的视角，反映与睾酮缺乏相关的代谢失衡。在本研究中，我们利用2011–2016年NHANES数据探讨了RC/HDL-C与成年男性总睾酮水平之间的关联，旨在确定RC/HDL-C是否独立关联于较低的睾酮水平及其增加的睾酮缺乏症风险，从而作为一种简单、易获得的生物标志物，用于早期识别高风险个体。
2. 方法
2.1. 研究设计与样本
本项横断面回顾性分析基于2011至2016年进行的全国健康与营养调查（NHANES）的次级数据。NHANES是由疾病控制与预防中心（CDC）下属的国家卫生统计中心（NCHS）每两年进行一次的全国性代表性调查。该调查采用复杂的多阶段概率抽样设计，旨在评估美国非机构化平民群体的健康和营养状况。所有参与者均签署了书面知情同意书，研究方案已获得NCHS研究伦理委员会的批准。2011至2016年间共有29,902名参与者参与了NHANES。在本分析中，排除了15,151名女性参与者和6,506名20岁以下的参与者。此外，还排除了836名无总睾酮数据、4,001名缺乏脂质谱数据的参与者以及66名使用性激素治疗的参与者。再排除560名协变量数据不完整的参与者后，最终纳入分析的成年男性样本为2,782名（图1）。
图1：2011–2016年NHANS参与者筛选流程图。
2.2. 暴露变量的定义
本研究中，暴露变量为RC/HDL-C。RC的计算公式为：RC = TC – HDL-C – LDL-C。随后将RC除以HDL-C得到RC/HDL-C比率。所有脂质测量均以mmol/L为单位，使用Cobas 6000化学分析仪（Roche Diagnostics）进行。在本分析中，RC/HDL-C既作为连续变量也作为分类变量（基于四分位数）进行探讨，以进一步分析其与总睾酮水平的关联。
2.3. 结果变量的定义
总睾酮（TT）水平采用同位素稀释液相色谱-串联质谱（ID-LC-MS/MS）技术测定，这是一种具有高准确性和特异性的金标准方法。该技术包括液-液萃取以分离TT和结合蛋白，然后通过三重四极杆质谱仪在正电喷雾模式下进行测量。定量基于特征质量电荷转换和色谱保留时间。实施了严格的质量控制程序，包括日内和日间精确度评估。日内精确度通过3个质量控制样本（低、中、高浓度）的11次重复测量来评估，日间精确度则通过20天的重复测量来评估。根据美国泌尿协会指南，本研究中血清TT水平< 300 ng/dL被定义为睾酮缺乏症的指标。
2.4. 协变量
为了考虑潜在的混杂因素，分析中包含了一组全面的协变量。人口统计变量包括年龄、体质指数（BMI）、种族/民族、教育水平、婚姻状况和贫困收入比（PIR）。生活方式相关因素包括吸烟状态、酒精摄入量和体力活动。酒精摄入量分为从不饮酒（<12次饮酒）、曾经饮酒（过去每年≥12次但今年未饮酒）和轻度饮酒（<2次/周）。此外，还纳入了高血压、糖尿病、高脂血症、CVD和慢性肾病（CKD）等主要共病情况。高血压的诊断标准包括既往病史、当前使用抗高血压药物，或在NHANES移动检查中心（MEC）评估时测得的收缩压/舒张压≥140/90 mmHg。糖尿病状态分为糖尿病、糖尿病前期或非糖尿病。投资者被分类为糖尿病患者，如果他们有既往诊断、正在使用抗糖尿病药物或胰岛素，空腹血糖水平> 126 mg/dL，或在口服葡萄糖耐量测试中2小时血糖水平≥200 mg/dL。空腹血糖受损或糖耐量受损者被归类为糖尿病前期；其他被归类为非糖尿病。高脂血症的定义包括既往诊断、使用降脂药物或TC≥240 mg/dL。CVD的定义包括心肌梗死、心绞痛、冠心病或充血性心力衰竭的病史。CKD的定义为eGFR< 60 mL/min/1.73 m²。
2.5. 统计分析
所有统计分析均考虑了NHANES的复杂多阶段抽样设计，采用了适当的抽样权重、分层和主要抽样单位（按NCHS建议）。连续变量以加权均值和标准误差（SE）表示，分类变量以加权百分比表示。按睾酮缺乏症状态分层的组间差异通过调查加权线性回归（连续变量）和Rao-Scott修正的卡方检验（分类变量）进行评估。为了评估RC/HDL-C与TT水平以及睾酮缺乏症风险之间的关联，进行了调查加权的多元线性和逻辑回归分析。线性回归结果以β系数和95%置信区间（CI）表示，逻辑回归结果以几率比（OR）和95% CI表示。构建了三个模型：模型1未经调整；模型2调整了年龄、种族/民族、婚姻状况、教育水平、贫困收入比（PIR）和BMI；模型3进一步调整了酒精摄入量、吸烟状态、体力活动、高血压、糖尿病、高脂血症和CKD。使用分层多元逻辑回归分析了不同亚群中RC/HDL-C与TT之间的关联。广义加性模型和平滑曲线拟合用于检验RC/HDL-C与TT水平之间的潜在非线性关系。接收者操作特征（ROC）曲线分析用于评估RC/HDL-C识别睾酮缺乏症的区分能力。ROC曲线的成对比较使用了DeLong检验。所有统计分析均使用R软件（http://www.R-project.org；R统计计算基金会）进行。双侧P值<0.05被认为具有统计学意义。
3. 结果
3.1. 基线特征
在2,782名男性参与者中，573人被诊断为睾酮缺乏症（表1）。与非睾酮缺乏症患者相比，睾酮缺乏症患者年龄更大（51.81岁 vs 46.74岁），BMI更高（33.31 kg/m² vs 27.86 kg/m²），HDL-C更低（44.17 mg/dL vs 50.46 mg/dL），RC更高（30.37 mg/dL vs 23.15 mg/dL），RC/HDL-C比率显著升高（0.78 vs 0.53）（所有P<.0001）。
表1：2011–2016年NHANES按睾酮缺乏症状态分层的参与者基线特征
| 特征 | 总参与者 | 非睾酮缺乏症 | 睾酮缺乏症 | P值 |
|------------------|------------------|------------------|------------------|----------------|
| 年龄（岁） | 47.73 ± 0.42 | 46.74 ± 0.55 | 51.81 ± 0.72 | <.0001 |
| BMI（kg/m²） | 28.93 ± 0.16 | 27.86 ± 0.16 | 33.31 ± 0.49 | <.0001 |
| TC（mg/dl） | 186.73 ± 1.08 | 187.29 ± 1.13 | 184.43 ± 2.43 | .26 |
| HDL（mg/dl） | 49.23 ± 0.41 | 50.46 ± 0.49 | 44.17 ± 0.61 | <.0001 |
| LDL（mg/dl） | 112.94 ± 0.84 | 113.68 ± 0.93 | 109.89 ± 2.11 | .11 |
| RC（mg/dl） | 24.57 ± 0.41 | 23.15 ± 0.42 | 30.37 ± 0.82 | <.0001 |
| RC/HDL | 0.58 ± 0.01 | 0.53 ± 0.01 | 0.78 ± 0.02 | <.0001 |
| 总睾酮（ng/dl） | 452.68 ± 5.14 | 508.74 ± 5.83 | 222.00 ± 3.30 | <.0001 |
| 年龄组（%） | <20–40岁 | 34.89 | 37.44 | <.001 |
| 20–60岁 | 37.68 | 36.77 | <.001 |
| ≥60岁 | 27.43 | 25.79 | <.001 |
| BMI（%） | <25 kg/m² | 26.54 | 30.42 | <.001 |
| 超重（25–30 kg/m²） | 37.99 | 40.08 | <.001 |
| 肥胖（≥30 kg/m²） | 35.47 | 29.50 | <.001 |
| PIR（%） | <1.3 | 20.81 | 20.91 | <.001 |
| 1.3–3.5 | 35.17 | 34.81 | <.001 |
| ≥3.5 | 44.03 | 44.28 | <.001 |
| 种族（%） | 墨西哥裔美国人 | 8.36 | 8.60 | <.001 |
| 非西班牙裔白人 | 70.19 | 69.55 | <.001 |
| 非西班牙裔黑人 | 8.21 | 8.34 | <.001 |
| 其他种族 | 13.24 | 13.50 | <.001 |
| 教育水平（%） | 低于高中 | 15.78 | 15.63 | <.001 |
| 高中 | 22.58 | 22.63 | <.001 |
| 高于高中 | 61.64 | 61.74 | <.001 |
| 婚姻状况（%） | 单身 | 32.57 | 33.55 | <.001 |
| 同居 | 67.43 | 66.45 | <.001 |
| 吸烟（%） | 从不饮酒 | 48.11 | 49.32 | <.001 |
| 曾经饮酒 | 30.73 | 28.13 | <.001 |
| 当前饮酒 | 21.16 | 22.54 | <.001 |
| 酒精摄入量（%） | 从不饮酒 | 7.12 | 6.76 | <.001 |
| 轻度饮酒 | 40.90 | 40.60 | <.001 |
| 中度饮酒 | 13.11 | 14.04 | <.001 |
| 重度饮酒 | 24.87 | 26.43 | <.001 |
| 体力活动（%） | 无 | 71.38 | 68.78 | <.001 |
| 有 | 28.62 | 31.22 | <.001 |
| 中等强度活动（%） | 无 | 55.08 | 54.22 | <.001 |
| 有 | 44.92 | 45.78 | <.001 |
| 高血压（%） | 无 | 59.71 | 62.70 | <.001 |
| 糖尿病（%） | 无 | 62.78 | 67.98 | <.001 |
| 糖尿病前期 | 20.05 | 18.63 | <.001 |
| 有 | 17.17 | 13.39 | <.001 |
| 高脂血症（%） | 无 | 31.02 | 34.63 | <.001 |
| 有 | 31.02 | 34.63 | <.001 |
| CVD（%） | 无 | 89.58 | 91.17 | <.001 |
| 有 | 89.58 | 91.17 | <.001 |
| CKD（%） | 无 | 87.85 | 89.73 | <.001 |
| 有 | 87.85 | 89.73 | <.00**RC/HDL-C比值与总睾酮水平（TT）及睾酮缺乏（TD）之间的关联**
如表2所示，在所有模型中，较高的RC/HDL-C比值均与较低的TT水平显著相关。在经过完全调整的模型（模型3）中，RC/HDL-C每增加一个单位，TT水平下降52.25 ng/dL（β = –52.25，95% CI：–74.64至–29.85，P < .0001）。按四分位数分析时，最高四分位数（Q4）的个体TT水平显著低于最低四分位数（Q1）的个体（β = –74.47，95% CI：–107.81至–41.13，P < .001），并且各四分位数之间存在显著的线性趋势（趋势的P值< .0001）。模型1和模型2中也观察到了类似的模式，尽管在调整协变量后效应大小有所减弱。从未调整的模型到完全调整的模型，这种关联的强度逐渐降低，表明可能存在人口统计学和代谢因素的混杂作用。
**RC/HDL-C比值与总睾酮水平及睾酮缺乏的关联：多变量回归分析**
表2显示了RC/HDL-C比值与总睾酮水平及睾酮缺乏之间的关联。
**RC/HDL-C比值与睾酮缺乏的关联（模型1、模型2、模型3）**
- **模型1**：RC/HDL-C每增加一个单位，总睾酮水平下降100.46 ng/dL（β = –100.46，95% CI：–123.31至–77.60，P < .0001）
- **模型2**：RC/HDL-C每增加一个单位，总睾酮水平下降57.81 ng/dL（β = –57.81，95% CI：–78.36至–37.27，P < .0001）
- **模型3**：RC/HDL-C每增加一个单位，总睾酮水平下降52.25 ng/dL（β = –52.25，95% CI：–74.64至–29.85，P < .0001）
**按四分位数分析**：
- **四分位数1（< 0.45）**：RC/HDL-C每增加一个单位，总睾酮水平下降22.53 ng/dL（β = –22.53，95% CI：–51.41至6.35，P = 0.12）
- **四分位数2（0.45–0.60）**：RC/HDL-C每增加一个单位，总睾酮水平下降6.09 ng/dL（β = –6.09，95% CI：–34.22至22.04，P = 0.66）
- **四分位数3（0.60–0.75）**：RC/HDL-C每增加一个单位，总睾酮水平下降87.37 ng/dL（β = –87.37，95% CI：–114.52至–60.23，P < .0001）
- **四分位数4（≥ 0.75）**：RC/HDL-C每增加一个单位，总睾酮水平下降132.2 ng/dL（β = –132.2，95% CI：–154.83至–109.58，P < .0001）
**趋势的P值：<.0001**
**睾酮缺乏的比值比（OR）**
- **RC/HDL-C**：OR = 2.81（95% CI：2.22至3.57，P < .0001）
- **连续RC/HDL**：OR = 2.11（95% CI：1.63至2.73，P < .0001）
- **四分位数1**：OR = 1.47（95% CI：0.95至2.29，P = 0.08）
- **四分位数2**：OR = 1.30（95% CI：0.80至2.11，P = 0.27）
- **四分位数3**：OR = 2.50（95% CI：1.66至3.77，P < .0001）
- **四分位数4**：OR = 4.40（95% CI：2.99至6.49，P < .0001）
**趋势的P值：<.0001**
**统计测试**：
- **模型1**：未调整协变量。
- **模型2**：调整了年龄、种族、婚姻状况、教育水平、贫困收入比（PIR）和BMI。
- **模型3**：在模型2的基础上额外调整了饮酒量、吸烟状况、剧烈活动、中等强度活动、高血压史、糖尿病史、高脂血症、心血管疾病（CVD）和慢性肾病（CKD）。
**结论**：
较高水平的RC/HDL-C不仅与较低的TT水平相关，还与睾酮缺乏（TD）的风险增加相关。在模型3中，RC/HDL-C每增加一个单位，TD的风险增加81%（OR = 1.81，95% CI：1.36至2.41，P < .001）。最高四分位数的参与者患TD的风险是最低四分位数的两倍多（OR = 2.25，95% CI：1.24至4.07，P = .01）。这些关联在未调整和部分调整的模型中均显著，在完全调整后仍然具有统计学意义。图2显示RC/HDL-C与睾酮相关结果之间存在非线性关系。
**亚组分析和ROC分析**
分层分析表明，RC/HDL-C与睾酮相关结果之间的关联在多个亚组中仍然成立。无论将RC/HDL-C视为连续变量还是基于四分位数的变量，较高水平均与TD风险增加相关。例如，在完全调整的模型中，BMI≥30 kg/m²的参与者以及糖尿病患者中，RC/HDL-C每增加一个单位，TD风险显著增加（OR = 2.12，95% CI：1.34–3.36；OR = 2.36，95% CI：1.42–3.91）。值得注意的是，CVD状态与RC/HDL-C与TD之间的关联具有显著性（交互作用的P值 = .03）。无CVD的参与者中，RC/HDL-C与TD之间的关联显著（OR = 2.06，95% CI：1.59–2.65，P < .0001）；而有CVD的参与者中则无明显关联（OR = 1.27，95% CI：0.44–3.62，P = .64）。
**表3和表4显示**，RC/HDL-C与总睾酮水平在所有分层中均呈负相关。在肥胖（β = –66.81，95% CI：–98.51至–35.11）和高血压（β = –61.07，95% CI：–91.42至–30.72）的个体中，这种负相关性最强烈，这支持了代谢负担可能放大脂质失衡的激素影响的观点。总体而言，这些亚组结果支持RC/HDL-C与TD之间关联的稳健性，尽管根据CVD状态观察到了显著的交互作用。
**ROC曲线分析**
ROC曲线分析显示，RC/HDL-C在识别睾酮缺乏方面的诊断性能优于RC或HDL-C。RC/HDL-C的AUC为0.647（95% CI：0.622–0.672），高于RC（0.633，95% CI：0.608–0.658）和HDL-C（0.619，95% CI：0.593–0.645）。DeLong检验表明，这些指标之间的AUC差异无统计学意义。
**讨论**
这项基于2011–2016年NHANES数据进行的横断面分析发现，较高的RC/HDL-C比值与较低的TT水平和TD风险增加相关。这些关联在调整了多种人口统计学、生活方式和代谢协变量后仍然显著。平滑曲线拟合进一步证实了TT水平随RC/HDL-C升高而下降，TD风险随RC/HDL-C升高而上升的趋势。亚组分析和ROC分析均表明，RC/HDL-C在识别TD方面的性能优于RC或HDL-C单独使用。这些发现支持RC/HDL-C与睾酮相关结果之间存在强且稳定的关联，提示其作为内分泌风险评估中基于脂质的生物标志物的潜在价值。此前研究主要关注RC/HDL-C与脑血管动脉粥样硬化、冠状动脉疾病进展和围手术期心肌损伤的关联。在代谢性疾病领域，RC/HDL-C已被证明是糖尿病风险的强预测因子，并且在识别糖尿病前期方面优于传统脂质参数。基于NAGALA队列的数据，Zou等人发现高RC/HDL-C比值是成人非酒精性脂肪肝病（NAFLD）的最强预测因子。本研究首次在美国大样本男性群体中探讨了RC/HDL-C与睾酮缺乏之间的关系。这些发现表明，RC/HDL-C不仅可作为心脏代谢负担的标志物，还可作为内分泌紊乱的潜在指标，特别是在不同种族和族裔群体中。RC/HDL-C与TD之间的关联可能涉及多种生物学机制：作为富含甘油三酯的脂蛋白残余物，RC易于在组织中积累并破坏脂质稳态，导致脂质毒性及活性氧（ROS）的产生，进而引发氧化应激和线粒体功能障碍，这两者都会影响莱迪希细胞（Leydig细胞）的类固醇生成和睾酮合成。此外，RC水平升高还与低度全身炎症有关，表现为促炎细胞因子（如TNF-α、IL-1和IL-6）和血管黏附分子的上调。这些炎症介质会干扰下丘脑-垂体-性腺（HPG）轴，直接抑制睾丸雄激素的产生。同时，低HDL-C水平会通过降低胆固醇排出能力、削弱抗炎防御机制并导致胰岛素抵抗，进一步影响HPG轴功能和睾酮分泌。因此，RC/HDL-C比率可能反映了氧化应激、炎症和代谢功能障碍的综合负担，所有这些因素都可能导致睾酮水平低（TD）的发展。先前的研究已经显示了胆固醇水平与TD之间的关联，但我们的研究通过强调RC的作用增加了一个新的维度，而在男性生殖健康背景下，RC的作用尚未得到充分探索。这一新见解可能会为临床实践开辟新的途径，并提供更有针对性的干预措施。本研究的结果具有重要的临床意义。鉴于TD往往被低估，尤其是在其亚临床阶段，寻找易于获取且成本效益高的生物标志物进行早期风险分层至关重要。RC/HDL-C比率可以通过标准的血脂检测轻松计算得出，可作为识别睾酮水平较低风险的男性的实用指标。与传统血脂标志物不同，该比率结合了致动脉粥样硬化的和具有保护作用的脂质成分，更全面地反映了导致激素失调的代谢紊乱。将RC/HDL-C纳入常规代谢评估中，可以提高早期检测的效率，特别是对于肥胖、糖尿病或有心血管并发症的高风险人群。此外，认识到其内分泌相关性可能有助于指导更有针对性的生活方式或药物干预，以维持睾酮水平并降低下游健康风险。本研究确定的最佳RC/HDL-C阈值（0.543）应谨慎解读，因为这一临界值是基于用于模型开发的相同数据集得出的，可能存在乐观偏见，从而高估其实际性能。此外，本研究没有进行内部验证（如交叉验证或自助法重采样）或外部验证。因此，这一阈值应被视为初步估计值，其临床适用性需要在独立人群中得到确认。未来的研究应致力于完善这一阈值，并评估其在不同临床人群中的适用性。另一个值得注意的发现是CVD状态的显著交互作用：RC/HDL-C与TD之间的关联在没有CVD的参与者中更为明显，而在有CVD的参与者中这种关联减弱且不再具有统计学意义。可能有几种解释：首先，有CVD的参与者更有可能接受降脂、抗高血压、抗糖尿病或其他心脏保护治疗，这些治疗可能部分改变了RC/HDL-C与睾酮缺乏之间的代谢和炎症途径；其次，生存者偏差可能起了一定作用，因为在有CVD的横断面样本中，同时患有严重的心脏代谢紊乱和睾酮水平低的男性可能被低估了；第三，有CVD的参与者可能代表了更加异质的代谢表型，其中多种相互竞争的病理生理过程削弱了RC/HDL-C与TD之间的独立关联。这种交互作用应谨慎解读，并需要在纵向研究中进一步探讨。本研究存在几个局限性：首先，由于NHANES数据的横断面性质，我们无法推断因果关系，也不能排除反向因果的可能性，即低睾酮水平也可能导致不良的血脂谱，包括RC/HDL-C升高；其次，本研究中的TD定义仅基于总睾酮水平（<300 ng/dL），未考虑临床症状或雄激素缺乏的迹象，这可能会影响TD分类的诊断准确性和临床相关性；第三，血清睾酮是在单一时间点测量的，可能无法反映由于昼夜节律或其他短暂因素导致的个体内变异；第四，尽管对已知混杂因素进行了广泛调整，但未测量变量的影响（如睡眠障碍、慢性压力或微量营养素摄入）仍不能完全排除；此外，本研究未将性激素结合球蛋白（SHBG）作为协变量纳入，而SHBG是循环睾酮水平的关键调节因子，它可能作为混杂因素或中介因素影响RC/HDL-C与睾酮缺乏之间的关联。因此，观察到的部分关系可能归因于SHBG的相关机制。未来的研究需要包含SHBG和游离睾酮的测量，以便更好地理清这些效应。尽管RC/HDL-C比率在评估的脂质相关标志物中显示出最高的AUC，但与RC和HDL-C单独相比的绝对差异很小，且成对DeLong检验确认这些差异不具有统计学意义。此外，所有AUC值均低于0.70，表明其区分能力有限。因此，RC/HDL-C不应被视为独立的睾酮缺乏诊断工具，而可以作为风险分层的便利辅助标志物。未来的研究需要验证其预测性能，并探讨其是否提供了超出现有临床指标的附加值。最后，RC是使用公式间接估算的，而非直接实验室测量，这可能会引入测量误差。
**5. 结论**
总之，本研究在一项具有全国代表性的美国成年男性样本中，发现了RC/HDL-C比率与睾酮水平（TT）之间的显著负相关，以及其与TD风险之间的正相关。这些发现表明RC/HDL-C比率与TD有关。然而，由于研究的观察性质，无法得出因果结论。需要纵向研究来探索这些变量之间的潜在因果关系。
**致谢**
感谢所有NHANES参与者和工作人员。
**作者贡献**
概念构思：Sheng Yifan、Shao Yifan、Ji Nuo、Mei Yangyang、Chen Yiming、Zhang Guoyang、Liu Yu、Xue Dong、Feng Xingliang
数据管理：Sheng Yifan、Shao Yifan、Ji Nuo、Chen Yiming、Liu Yu
正式分析：Sheng Yifan、Shao Yifan、Chen Yiming、Lu Hao、Xue Dong、Zhuang Qianfeng、Feng Xingliang
资金获取：Zhuang Qianfeng、Feng Xingliang
调查：Sheng Yifan、Ji Nuo、Zhang Guoyang、Lu Hao、Xue Dong
方法学：Sheng Yifan、Shao Yifan、Ji Nuo、Mei Yangyang、Chen Yiming、Zhang Guoyang、Lu Hao
项目管理：Sheng Yifan、Ji Nuo、Mei Yangyang、Chen Yiming、Zhang Guoyang、Liu Yu、Lu Hao、Xue Dong、Zhuang Qianfeng
资源：Shao Yifan、Ji Nuo、Mei Yangyang、Chen Yiming、Zhang Guoyang、Liu Yu、Lu Hao、Xue Dong、Zhuang Qianfeng、Feng Xingliang
软件：Sheng Yifan、Shao Yifan、Ji Nuo、Mei Yangyang、Chen Yiming、Zhang Guoyang、Liu Yu、Xue Dong、Zhuang Qianfeng、Feng Xingliang
监督：Liu Yu、Xue Dong、Zhuang Qianfeng、Feng Xingliang
验证：Zhuang Qianfeng、Feng Xingliang
可视化：Lu Hao、Zhuang Qianfeng、Feng Xingliang
写作——初稿：Sheng Yifan、Lu Hao、Zhuang Qianfeng、Feng Xingliang
写作——修订与编辑：Sheng Yifan、Shao Yifan、Ji Nuo、Mei Yangyang、Chen Yiming、Zhang Guoyang、Liu Yu、Lu Hao、Xue Dong、Zhuang Qianfeng、Feng Xingliang
