系统性炎症综合指数(AISI)与充血性心力衰竭患者全因、心血管及心脑血管死亡风险的关联性研究：基于NHANES 1999-2018数据的大规模队列分析

本研究针对充血性心力衰竭(CHF)患者系统性炎症与预后的关联性难题，通过分析NHANES 1999-2018队列中1624例患者数据，首次揭示系统性炎症综合指数(AISI)与全因、心血管及心脑血管死亡的显著非线性关联。研究发现AISI>8.66时死亡风险骤增126.2%，为CHF炎症机制研究和临床风险分层提供了新型生物标志物。

　　

充血性心力衰竭(CHF)作为全球6000万患者面临的重大健康威胁，其五年死亡率高达50%，已成为公共卫生领域的严峻挑战。随着人口老龄化和慢性病负担加重，探索CHF的新型预后标志物成为当务之急。既往研究证实系统性炎症在CHF进展中起关键作用，但传统炎症指标单一、敏感性不足。西安交通大学第一附属医院心血管团队创新性地将目光聚焦于系统性炎症综合指数(AISI)——这一整合中性粒细胞(NEU)、血小板(PLT)、单核细胞(MONO)与淋巴细胞(LYM)比值的复合指标，通过(NEU×PLT×MONO)/LYM公式量化全身炎症状态，在骨质疏松、COVID-19等疾病中已展现预测价值，但其在CHF预后评估中的角色尚属空白。

为解决这一科学问题，研究团队利用美国国家健康与营养调查(NHANES)1999-2018年数据，纳入1624例≥18岁CHF患者，按AISI四分位数分组(Q1:127.261±41.889至Q4:890.686±459.379)，平均随访76.4±56.6个月。通过Kaplan-Meier生存分析、多变量Cox回归和限制性立方样条(RCS)模型，系统评估AISI与死亡风险的关联。

关键技术方法包括：1)基于NHANES实验室手册(LPM)标准化检测血细胞参数；2)采用国际疾病分类(ICD-10)编码确定死亡原因；3)构建三级调整模型（基础模型、人口学调整模型及全因素调整模型）；4)应用E-value分析评估未测量混杂因素的影响。

研究结果揭示：

1. 基线特征与生存差异：Q4组患者年龄更大(69.8±11.4岁)、中性粒细胞(6.419±1.883×10³/μL)和血小板(279.596±83.857×10³/μL)显著升高。Kaplan-Meier曲线显示AISI四分位数组间生存率差异极显著(P<0.001)。

2. 死亡风险非线性关联：RCS分析发现AISI与全因死亡率存在拐点(8.66)：拐点左侧每倍增风险增加19.6%(HR=1.196)，右侧骤增126.2%(HR=2.262)。心血管和心脑血管死亡率同样呈现非线性增长，每倍增分别增加60.2%和56.6%风险。

3. 性别差异：男性Q4组心血管死亡HR达1.401(1.394-1.408)，显著高于女性(HR=0.629)，提示炎症反应存在性别二态性。

讨论部分强调，AISI通过整合多维度炎症信号，较单一指标更能反映CHF患者"炎症风暴"的生物学本质。8.66的临界值可能对应炎症级联反应的激活阈值，为临床干预提供量化依据。研究局限性包括横断面设计无法追踪AISI动态变化，但E-value分析支持结论稳健性。

该研究首次确立AISI作为CHF独立预后因子，其临床意义在于：①为风险分层提供廉价、易获取的血液指标；②提示抗炎治疗潜在时间窗（AISI<8.66阶段）；③推动炎症机制在CHF精准医疗中的应用。未来需前瞻性研究验证AISI指导治疗的价值，并探索其与特定炎症通路（如IL-6/CRP轴）的分子关联。论文发表于《Scientific Reports》，为CHF管理策略革新提供了重要循证依据。