5.7 Q1|宁波大学NHANES发文 | 慢性炎症性气道疾病患者晚期肺癌炎症指数与全因和原因特异性死亡率之间的关系

1.第一段–文章基本信息

文章题目：Relationship between advanced lung cancer inflammation index and all-cause and cause-specific mortality among chronic inflammatory airway diseases patients: a population-based study

中文标题：慢性炎症性气道疾病患者晚期肺癌炎症指数与全因和原因特异性死亡率之间的关系：一项基于人群的研究

发表杂志：Frontiers in Immunology

影响因子：1区，IF=5.7

发表时间：2025年5月

2.第二段–研究思路

本研究思路

本文通过分析美国国家健康与营养调查（NHANES）2013—2018年的数据，研究慢性炎症性气道疾病（CIAD）患者中，肺部炎症指数（ALI）与全因及特定病因死亡率的关系。研究纳入2884名20岁及以上的CIAD患者，计算其ALI值，并利用国家死亡指数追踪至2019年12月31日的死亡数据。通过Kaplan-Meier分析、加权Cox比例风险模型以及限制性立方样条分析等方法，探讨ALI与死亡率的关联。结果显示，ALI与全因死亡率及心血管、呼吸系统疾病死亡率存在显著的非线性J型关联，且在不同亚组中结果一致。这表明维持特定范围内的ALI水平对CIAD患者的长期生存至关重要，且ALI的动态变化可为临床制定个性化治疗方案提供参考。

3.第三段-Introdction

背景

慢性炎症性气道疾病（CIAD），如哮喘、慢性支气管炎和慢性阻塞性肺病（COPD），是全球主要的公共卫生问题。2017年，慢性呼吸系统疾病是全球第三大死因，占总死亡人数的7%。CIAD的发病机制复杂，受环境和遗传因素影响，炎症和免疫反应在疾病进展中起关键作用。炎症细胞在气道中被激活，导致气道结构细胞损伤，而哮喘的气道炎症则由Th2细胞等介导。此外，炎症还会通过影响白蛋白和体质指数（BMI）间接影响CIAD的预后。因此，仅依靠炎症标志物预测CIAD患者的预后是不够的，需要新的综合指标来评估患者结局。

4.第四段-Methods

方法

本研究分析了2013—2018年的NHANES数据，共涉及29,400名受试者。研究对象为20岁及以上的成年人，确诊为CIAD且有完整的ALI相关数据以及可用的死亡数据。最初纳入29,400名参与者，排除11,246名缺乏CIAD评估数据的参与者，以及14,838名未患CIAD的参与者。此外，因缺少白蛋白、BMI、中性粒细胞和淋巴细胞数据而排除381名参与者，因缺少协变量数据排除46名参与者，因缺乏随访时间和生存状态数据排除5名参与者。最终纳入2,884名符合条件的受试者。详细的参与者筛选流程、纳入和排除标准见图1。

暴露:ALI

ALI评分由白蛋白水平（Alb）、体质指数（BMI）和中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）三个因素综合计算得出。具体计算方法为：将白蛋白水平（以克/分升计）与BMI（以千克/米²计）相乘，再除以NLR（中性粒细胞计数与淋巴细胞计数的比值）（ALI = Alb × BMI/NLR）。根据ALI值，将CIAD患者分为四个分位数组：第一分位数组、第二分位数组、第三分位数组和第四分位数组。

人群:CIAD

本研究将CIAD定义为自我报告的哮喘、COPD和慢性支气管炎。通过询问参与者是否曾被医疗保健提供者诊断为哮喘、COPD或慢性支气管炎来确定。报告至少患有上述一种呼吸系统疾病的个体被归类为CIAD患者。

结局:死亡率

研究将死亡率作为主要结局指标，包括全因死亡率和两种特定原因死亡率。根据国际疾病分类第十版（ICD-10）将特定原因死亡率分为心血管疾病死亡率（编码I00-I09、I11、I13、I20-I51和I60-I69）和呼吸系统疾病死亡率（编码J09-J18、J40-J47）。数据来源于NHANES链接的公共使用死亡率文件，截至2019年12月31日。编码为MORTSTAT = 0的个体被认为存活至2019年底。研究的观察期从NHANES入组日期开始，至死亡日期或2019年12月31日（对于存活者）结束。

协变量:

年龄、性别、教育水平、种族、BMI、PIR、婚姻状况、吸烟、饮酒、高血压、心血管疾病、糖尿病（DM）

统计学方法

本研究使用R软件（4.3.3版）进行统计分析，以p<0.05为显著性标准，遵循NHANES建议，考虑样本权重、分层和聚类分析。正态分布变量以均值±标准误表示，非正态分布变量以中位数和四分位间距表示，分类变量以数量（百分比）表示。采用卡方检验和单因素方差分析（ANOVA）检测组间差异。Kaplan-Meier分析用于研究ALI与CIAD患者全因及特定原因死亡率的关系，并用Log-rank检验比较不同ALI分位数组的生存率。加权单变量和多变量Cox比例风险模型进一步检验ALI与死亡率的关系，计算风险比（HR）及其95%置信区间（CIs），构建了从粗模型到调整多种因素的模型2。限制性立方样条分析和多变量Cox回归用于检验非线性关系，递归算法确定拐点，分段Cox回归模型探讨阈值影响。此外，通过分层和交互分析进行敏感性分析，排除随访初期两年内死亡者以减少反向因果偏倚，排除有癌症病史者后重新评估ALI与死亡风险的关系。

5.第五段-Results

结果

人群特征

研究纳入了2884名慢性炎症性气道疾病（CIAD）患者，平均年龄56.24岁，女性占比54.16%，主要为非西班牙裔白人（69.24%），平均ALI得分为69.52。

不同ALI四分位数组间的差异显著。与Q1组相比，Q2、Q3和Q4组的患者更年轻，BMI值更高，男性比例更大，非西班牙裔黑人占比更高，从不吸烟的比例更高，当前重度饮酒的比例更低，前饮酒和从不饮酒的比例更高。实验室检查显示，他们的白蛋白、淋巴细胞、血小板和ALI水平更高，白细胞、中性粒细胞和NLR水平更低。此外，随着ALI水平的增加，糖尿病和心血管疾病的患病率也有所提高。其他特征，如贫困收入比、婚姻状况、教育水平和高血压状态，在各组间相对一致。

Kaplan-Meier分析

在中位随访时间为3.27年的期间，共发生196例全因死亡，其中93例与心血管疾病相关，83例与呼吸系统疾病相关。Kaplan-Meier生存分析结果显示，ALI水平最高的四分位数组（Q4）的CIAD患者全因死亡风险最低（log-rank检验p=0.004），呼吸系统疾病死亡风险（log-rank检验p=0.018）和心血管疾病死亡风险（log-rank检验p<0.001）也最低。

ALI与死亡率的关系

Cox回归分析结果显示，较高的ALI水平与CIAD患者全因死亡风险降低显著相关。与Q1组相比，Q2、Q3和Q4组的HR（95%CI）在完全调整模型（Model 2）中分别为0.36、0.40和0.42，P趋势=0.03。此外，ALI每增加10个单位，全因死亡风险降低5%。在心血管疾病死亡率方面，较高的ALI水平是CIAD患者心血管疾病死亡风险降低的关键预测因素。在Model 2中，Q2、Q3和Q4组的HR（95%CI）分别为0.25、0.35和0.56，P趋势<0.001。ALI每增加10个单位，心血管疾病死亡风险降低8%。对于呼吸系统疾病死亡率，较高的ALI水平也与CIAD患者呼吸系统疾病死亡风险显著降低相关。Q2、Q3和Q4组的HR（95%CI）在Model 2中分别为0.29、0.52和0.31，P趋势=0.02。ALI每增加10个单位，呼吸系统疾病死亡风险降低6%。

非线性关系：

在调整所有协变量（Model 2）后，RCS分析显示ALI与CIAD患者的全因死亡率之间存在非线性关系，拐点为99（非线性p<0.0001）。当ALI值低于99时，ALI每增加10个单位，全因死亡风险降低14%；而当ALI超过99时，ALI每增加10个单位，全因死亡风险增加3%。心血管疾病死亡率也呈现出类似的J形关联，拐点为94（非线性p=0.0012）。ALI值低于94时，ALI每增加10个单位，心血管疾病死亡风险降低10%；而当ALI超过94时，ALI每增加10个单位，心血管疾病死亡风险增加4%。呼吸系统疾病死亡率的RCS分析结果也类似，拐点为96（非线性p<0.0001）。ALI值低于96时，ALI每增加10个单位，呼吸系统疾病死亡风险降低13%；而当ALI超过96时，ALI每增加10个单位，呼吸系统疾病死亡风险增加4%。

亚组和敏感性分析

表4显示，ALI与总死亡率之间的关系在不同亚组间均显著，特别是在60岁及以上、女性或男性、非西班牙裔黑人或墨西哥裔美国人、已婚/与伴侣同居、受教育程度高于高中、当前或前吸烟者、前饮酒或从不饮酒者、无高血压和心血管疾病或有糖尿病病史的个体中，趋势显著（p<0.05）。在ALI与各种亚组变量之间未观察到显著的交互作用（所有p交互作用>0.05）。通过排除随访2年内死亡的个体并重新进行Cox回归分析，验证了之前建立的相关性依然存在。此外，在排除45岁以下的参与者后，研究结论保持不变。并且，在排除研究开始时有癌症病史的个体后，也发现较高的ALI水平与CIAD患者总死亡率、心血管疾病或呼吸系统疾病死亡率降低显著相关。这些结果表明，研究结果可靠、一致，具有广泛的临床相关性。

6.第六段–结论与启发

结论与启发

结论

本研究揭示了先进肺癌炎症指数（ALI）水平升高与慢性炎症性气道疾病（CIAD）患者全因死亡率及特定原因死亡率降低之间的新关联。此外，ALI与全因死亡率、心血管疾病死亡率和呼吸系统疾病死亡率之间的关系呈现出非线性、倒J形曲线。这些发现强调了在特定范围内维持最佳ALI水平对于促进CIAD患者长期生存的重要性。ALI随时间的动态变化还可以帮助临床医生为CIAD患者制定个性化的ALI标准，以最大化其长期预后。

【光速科研启发】

选题：研究聚焦于先进肺癌炎症指数（ALI）与慢性炎症性气道疾病（CIAD）患者的全因死亡率及特定原因死亡率之间的关系，填补了这一领域研究的空白，具有重要的临床和公共卫生意义。通过探索ALI这一综合炎症和营养状态的指标与CIAD预后的关系，为临床评估和管理CIAD患者提供了新的视角。

统计学：采用Kaplan-Meier生存分析、多变量Cox比例风险模型以及限制性三次样条（RCS）分析，全面评估ALI与全因死亡率及特定原因死亡率的关联。通过RCS分析揭示ALI与死亡率之间的非线性关系，并确定其拐点，进一步通过分段Cox回归模型分析不同ALI水平下的死亡风险变化，为精准评估提供了统计学支持。

数据库：利用美国国家健康与营养调查（NHANES）数据库，确保样本的全国代表性及数据的丰富性。通过对2013-2018年数据的严格筛选，排除了缺乏关键信息的参与者，最终纳入2884名CIAD患者，为研究提供了高质量的数据基础，保证了研究结果的可靠性和普适性。

启发：研究提示在评估CIAD患者的预后时，应综合考虑炎症和营养状态的综合指标（如ALI），而不仅仅是单一的炎症标志物。通过亚组分析，发现不同人群（如不同年龄、性别、种族或合并症患者）中ALI与死亡率的关联存在差异，为个性化治疗和管理提供了依据。此外，ALI的计算基于常规临床指标（如白蛋白、BMI和血常规指标），易于获取且成本低廉，有助于在大规模人群中推广使用，促进公共卫生干预和临床决策。