红细胞分布宽度与白蛋白比值在帕金森病中的作用:一项横断面研究The Red Blood Cell Distribution Width-to-Albumin Ratio’s Role in Parkinson’s Disease: A Cross-Sectional Study

环球医讯 / 认知障碍来源:www.mdpi.com美国 - 英语2025-08-02 09:40:18 - 阅读时长6分钟 - 2517字
本研究基于2003-2018年美国国家健康与营养调查数据,分析了红细胞分布宽度与白蛋白比值(RAR)与帕金森病(PD)的关系。研究发现,RAR每增加1单位,PD风险升高47%;当RAR≥3.12时,风险显著增加且呈非线性关联。研究提示RAR可作为PD炎症-营养状态的生物标志物,但需进一步验证因果关系。
红细胞分布宽度与白蛋白比值帕金森病患病率炎症-营养状态生物标志物非线性关联风险阈值慢性炎症氧化应激营养失衡
红细胞分布宽度与白蛋白比值在帕金森病中的作用:一项横断面研究

摘要

背景:红细胞分布宽度与白蛋白比值(RAR)是系统性炎症和营养状态的指标。其与帕金森病(PD)患病率的精确关联尚不明确。

方法:本研究利用2003-2018年美国国家健康与营养调查(NHANES)中22,617名40岁以上参与者的数据,通过逻辑回归、亚组分析和限制性立方样条(RCS)模型评估RAR与PD的关联。

结果:287名PD患者平均RAR值(3.32±0.04)显著高于非PD患者(3.16±0.01;p<0.0001)。每单位RAR升高使PD风险增加47%(OR=1.47;95% CI:1.16–1.86;p<0.05)。最高五分位数(Q3)PD患病率是最低五分位数(Q1)的1.92倍(OR=1.921;95% CI:1.128–3.270)。RCS分析显示RAR与PD风险呈非线性关联(p=0.0423),当RAR≥3.12时风险显著上升。亚组分析证实结果稳健。

结论:RAR与PD患病率呈正向非线性关联。当RAR超过约3.12时,PD风险显著增加且持续上升。由于研究设计为横断面,无法确认因果关系,需进一步探索机制。

1. 引言

帕金森病(PD)是第二大神经退行性疾病,其发病机制涉及炎症与代谢调控的复杂相互作用。近年来,基于炎症和营养状态的生物标志物(如红细胞分布宽度与白蛋白比值[RAR])在疾病预测中的作用备受关注。

红细胞分布宽度反映红细胞体积异质性,不仅用于贫血鉴别诊断,还与心血管疾病、糖尿病及慢性炎症相关。白蛋白作为肝脏合成的主要蛋白质,是营养状态的敏感指标,亦参与炎症反应调节。RAR整合这两项常规参数,更全面反映机体炎症-营养失衡。研究表明,RAR对急性心肌梗死、心力衰竭等疾病的预后具有独立预测价值,并与全因死亡率显著正相关。

在神经退行性疾病领域,慢性炎症和氧化应激已被证实参与PD进展。红细胞分布宽度升高与认知障碍和痴呆风险相关,但其单独用于PD预测的价值有限。Kenangil等研究发现,尽管PD患者的红细胞分布宽度水平高于健康个体,但与疾病进展无显著关联。然而,红细胞分布宽度结合白蛋白形成的RAR在PD研究中的应用有限。Jia等研究显示,RAR与20岁以上人群的PD死亡风险显著相关,提示其在评估PD风险和预后中的潜力。

本研究旨在明确RAR与PD患病率的精确关联,探索其是否呈线性关系、是否存在阈值效应,以及不同亚组间的交互作用。

2. 材料与方法

2.1 研究设计与人群

本研究使用NHANES 2003-2018年数据,共纳入22,617名40岁以上参与者(图1)。NHANES是美国国家统计局的横断面调查,通过分层多阶段抽样获取非机构化人群的代表性样本。排除标准包括年龄<40岁、RAR或PD数据缺失、其他协变量缺失。

2.2 暴露与结局定义

暴露变量:RAR=红细胞分布宽度/血清白蛋白(g/dL)。红细胞分布宽度使用库尔特分析仪测定,白蛋白采用溴甲酚紫法测量。

结局变量:PD定义为参与者自我报告使用特定抗PD药物(卡比多巴、恩他卡朋、左旋多巴等),基于处方药问卷确定。

2.3 协变量

协变量包括年龄、性别、种族、教育水平、婚姻状况、贫困收入比(PIR)、吸烟状态、体重指数(BMI)、合并症(高血压、糖尿病等)及实验室参数(白细胞、ALT、AST等)。

2.4 统计分析

使用R软件进行加权逻辑回归、RCS分析及亚组分析。RAR作为连续变量和四分位数分类变量纳入模型。通过限制性立方样条模型探索非线性关联,设置3个节点(基于AIC准则,位于RAR分布的10%、50%、90%百分位)。

3. 结果

3.1 参与者特征

22,617名参与者中,287名患PD(1.27%)。PD患者平均年龄更高,高血压(98.42% vs. 95.87%)、糖尿病(20.23% vs. 14.38%)及慢性肾病(36.98% vs. 19.51%)患病率显著升高。实验室参数中,PD患者的RAR(3.32±0.04 vs. 3.16±0.01;p<0.0001)、白细胞(WBC)及肌酐水平差异显著。

3.2 RAR与PD的关联

未调整模型:年龄≥65岁(OR=1.65)、女性(OR=1.44)、慢性肾病(OR=2.42)及高血压(OR=2.68)均与PD风险增加相关(p<0.05)。每单位RAR升高使PD风险增加71%(OR=1.71;95% CI:1.43–2.06;p<0.0001)。

多变量模型:在调整年龄、性别及合并症后,RAR每增加1单位,PD风险仍显著升高47%(OR=1.47;95% CI:1.16–1.86;p=0.001)。当RAR分为四分位数时,Q3组风险显著高于Q1组(OR=1.92;95% CI:1.13–3.27;p=0.017)。

3.3 非线性关联分析

RCS模型显示RAR与PD风险呈非线性关联(整体p=0.0076,非线性p=0.0423)。当RAR≥3.12时,PD风险显著上升(图2)。

3.4 亚组分析

在年龄<65岁、男性、BMI≥25等亚组中,RAR与PD风险均显著相关(p<0.05),且交互作用检验无统计学差异(p>0.05),提示关联的稳健性。

4. 讨论

本研究首次揭示RAR与PD患病率的非线性关联,发现阈值约为3.12。当RAR超过此值时,风险显著升高且持续增加。这一发现提示RAR可作为PD炎症-营养状态的潜在生物标志物。

机制上,RAR可能通过慢性炎症、氧化应激及营养失衡影响PD进展。红细胞分布宽度反映炎症状态,白蛋白水平反映营养/抗氧化能力。二者结合的RAR综合了这些病理过程,可能更敏感地提示PD风险。

研究局限性包括横断面设计无法确定因果关系、PD诊断基于药物报告可能引入误分类、RAR单次测量未反映动态变化。未来需纵向研究验证因果关系及机制。

5. 结论

本研究基于大型横断面数据发现,RAR与PD患病率呈显著正向非线性关联,阈值约为3.12。RAR可能作为PD炎症-营养状态的生物标志物,但需前瞻性研究验证其生理机制和临床效用。

【全文结束】

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