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目的对比全身性肥胖评价指标（体质指数）与中心性肥胖评价指标（腰围、腰高比）预测糖尿病发病风险的能力,对比单一肥胖评价指标与联合指标预测糖尿病发病风险的能力,探究肥胖评价指标预测糖尿病发病风险的适宜截断值,分析和验证肥胖动态变化（增重与减重,超重与正常体重）对糖尿病发病风险的影响。方法本研究基于金昌队列平台,采用前瞻性研究方法,纳入研究对象10895人（男性6317人,女性4578人）,采用Cox比例风险回归模型分析不同水平体质指数（BMI）、腰围（WC）和腰高比（WHtR）水平下糖尿病的发病风险,包括单变量模型、模型1和模型2:模型1调整变量为年龄、吸烟史、饮酒史、糖尿病家族史、职业和文化程度,模型2调整变量为模型1的调整变量加上SBP、TG/HDL。采用线性回归模型（调整变量年龄、职业、文化程度、吸烟史、饮酒史和糖尿病家族史等）探究BMI、WC与WHtR与空腹血糖的关系。绘制ROC曲线计算肥胖评价指标和联合指标的曲线下面积（AUC）,对比AUC以分析肥胖评价指标和联合指标对糖尿病的预测能力,通过约登指数（Youden index）最大点获得适宜截断值,模型1自变量为肥胖评价指标,模型2自变量为模型1自变量以及年龄。采用相乘模型分析BMI、WC和WHtR的交互作用,调整变量为年龄、吸烟史、饮酒史、糖尿病家族史、职业和文化程度。采用Logistic回归模型分析肥胖评价指标的动态变化以及超重肥胖状态动态变化与糖尿病发病的关联情况,模型1的调整变量为年龄、基线空腹血糖、基线肥胖评价指标值,模型2的调整变量为模型1的调整变量加上吸烟史、饮酒史、糖尿病家族史、职业史和文化程度。结果1.在男性、女性以及总人群中,随着BMI、WC和WHtR的增大糖尿病发病率呈上升趋势（P<0.05）。2.在Cox比例风险回归分析单因素模型、模型1与模型2中,无论男性与女性中,不同BMI、WC和WHtR水平的糖尿病发病风险随着BMI、WC和WHtR增加逐渐增大,并且均具有上升趋势（P<0.05）;线性回归模型中,无论男性与女性中,BMI、WC和WHtR与空腹血糖显著相关（P<0.05）。3.Pearson相关显示,在男性与女性中,BMI、WC与WHtR两两指标间变化趋势相似,BMI、WC与WHtR两两指标间相关关系均具有统计学意义（P<0.05）;在男性和女性中,BMI和WC、BMI和WHtR对糖尿病的发病存在正向相乘的交互作用(Pinteraction<0.05),BMI和WC、WHtR存在协同作用,增大了糖尿病的发病风险。4.在总人群、男性及女性队列人群中,无论模型1还是模型2,BMI的AUC均为最大值,WC的AUC均为最小值;模型1的女性和总人群中,WC与BMI的AUC经Z检验差异有统计学意义（P<0.05）,BMI与WHtR差异无统计学意义（P>0.05）,男性BMI与WC、BMI与WHtR的AUC差异均无统计学意义（P>0.05）,模型2男性、女性和总人群中,BMI与WC、BMI与WHtR的AUC差异均有统计学意义（P<0.05）;BMI与中心性肥胖指标WC和WHtR联合预测糖尿病时,均大于仅由单一肥胖评价指标预测糖尿病的AUC。5.BMI在总人群中预测糖尿病的适宜截断值为23.4 kg/m2,在男性中适宜截断值为24.6 kg/m2,在女性中适宜截断值为23.4 kg/m2;WC在总人群中预测糖尿病的适宜截断值为85.5cm,在男性中适宜截断值为89.5 cm,在女性中适宜截断值为76.5cm;WHtR总人群中预测糖尿病的适宜截断值为0.52,在男性中适宜截断值为0.52,在女性中适宜截断值为0.47。6.无论在男性和女性队列人群中,模型1和模型2中,除了男性WHtR,其余BMI、WC和WHtR第四分位组Q4糖尿病的发病风险与Q1相比差异均有统计学意义（P<0.05）,糖尿病的发病风险呈逐渐增大的趋势(Ptrend<0.05)。2015随访与2013基线调查相比,由正常体重转变为超重肥胖状态者糖尿病发病风险升高,由超重肥胖状态转变为体重正常者糖尿病发病风险降低。结论1.BMI、WC和WHtR是糖尿病发病的危险因素,BMI、WC与WHtR指标两两之间具有线性相关关系和交互作用,共同增大了糖尿病的发病风险2.BMI和WHtR预测糖尿病发病的能力较强,BMI与中心型肥胖评价指标WC、WHtR联合使用可以提高预测糖尿病发病的能力。3.男性和女性的肥胖评价指标适宜截断值不同。4.BMI和WC预测糖尿病发病的适宜截断值均低于现行标准,建议BMI适宜截断值23kg/m2。5.控制体重能降低糖尿病的发病风险。