胰岛素抵抗（IR）在痛风发病机制中发挥重要作用。近年来，多种新型非胰岛素基础的IR指标，如估计的葡萄糖处置率（eGDR）、葡萄糖处置率的自然对数（LnGDR）、胰岛素抵抗代谢评分（METS-IR）、甘油三酯葡萄糖指数×身体质量指数（TyG-BMI）、甘油三酯葡萄糖指数×腰臀比（TyG-WHR）及甘油三酯/高密度脂蛋白胆固醇（TG/HDL-c）比值，被提出可用于简便有效地评估IR程度。然而，这些指标对痛风的预测价值尚不明确。此外，各IR指标与血尿酸水平的相关性亦缺乏系统评价。本研究旨在探讨上述IR指标与痛风之间的关联，分析各IR指标与血尿酸水平的相关性，比较它们对痛风的诊断效能。

本研究为横断面设计，共纳入1230名高尿酸血症患者。采用Pearson相关分析和Spearman相关分析评估各IR指标与血尿酸水平之间的相关性。采用二元及多元有序logistic回归模型评估各IR指标与痛风存在之间的关联。通过受试者工作特征（ROC）曲线比较各指标对痛风的预测能力。构建贝叶斯网络模型，进一步评估各IR指标及相关变量在预测痛风中的重要性。

研究人群中30.7%的患者存在痛风。相关性分析显示：METS-IR、TyG-BMI、TyG-WHR及TG/HDL-c比值与血尿酸水平呈显著正相关；eGDR及LnGDR与血尿酸水平呈显著负相关。Logistic回归分析显示：METS-IR（2.58[2.21–3.01]）、TyG-BMI（1.98[1.71–2.29]）、TyG-WHR（2.39[2.05–2.78]）及TG/HDL-c比值（1.24[1.10–1.40]）水平升高与痛风风险增加显著相关，而eGDR（0.36[0.30–0.42]）及LnGDR（0.32[0.25–0.39]）水平升高与痛风风险降低显著相关。ROC曲线分析表明，METS-IR对痛风的预测价值最强，AUC为0.801。在传统痛风风险因素模型中加入METS-IR后，AUC改善了8.5%。贝叶斯网络模型显示，在六个IR指标及相关变量中，METS-IR是痛风最重要的预测因子，重要性为37%。

六种IR指标均与血尿酸水平及痛风存在相关，提示IR可能通过影响尿酸代谢参与痛风的发生发展。其中，METS-IR对痛风具有最强的诊断价值和预测效能，可作为痛风风险分层及早期识别的重要临床工具。