超越BMI：寻找关键体脂指数，以双重风险预测中风幸存者的抑郁和死亡情况

《Journal of Affective Disorders》：Beyond BMI: Finding critical body adiposity indices for dual-threat prediction of depression and mortality in stroke survivors

中央肥胖指标对卒中后抑郁和全因死亡率预测价值的研究显示，腰臀比（WHiR）、腰臀指数（ABSI）、体脂指数（BRI）和腰臀围比（CI）比BMI更能预测卒中后抑郁（PSD）风险，且存在非线性阈值效应。对于全因死亡率，ABSI、世界卫生组织腰围指数（WWI）和CI表现线性关联，其中ABSI预测模型AUC最高（0.766）。这些发现表明，整合中央肥胖指标可提升PSD和死亡率的风险分层能力，尤其在ABSI应用中具有显著优势。

　　

李杰|梁文昭|宋建妮|张凯|龚明轩|孟静

吉林大学中日联合医院神经内科，中国长春，130033

摘要

背景

卒中后抑郁（PSD）和全因死亡率对卒中幸存者构成了双重临床挑战，然而基于体脂的准确预测因子仍然有限。尽管身体质量指数（BMI）被广泛使用，但它无法充分反映脂肪分布，尤其是内脏脂肪的分布。因此，我们评估了六个替代指标在预测PSD和全因死亡率方面的效果。

方法

我们分析了2005-2018年NHANES调查中的1134名卒中幸存者。抑郁通过PHQ-9量表（≥10分）进行诊断，死亡率数据随访至2019年。使用加权限制性立方样条（RCS）模型来评估七个体脂指标与结果之间的非线性关联。通过10折交叉验证的LASSO回归方法，在调整了社会人口统计学和代谢协变量后，确定了关键的预测因子。基于选定的预测因子构建了判别图，并使用ROC曲线评估了其判别性能。

结果

多变量分析显示，腰围与身高比（WHtR）、腹部脂肪指数（ABSI）、腰围指数（BRI）和腰围指数（CI）与PSD风险的相关性比BMI更强。限制性立方样条模型显示WHtR（拐点为0.60）、BRI（5.52）和CI（1.41）存在阈值样的非线性关系，且非线性关联具有统计学意义（P<0.05）。LASSO回归确定BMI和腰围（WC）是PSD的关键线性预测因子，结合BMI和WC的预测模型比单独使用BMI的模型具有更好的判别能力（AUC=0.692 vs AUC=0.555）。对于全因死亡率，ABSI、体重与身高比（WWI）和CI表现出近似线性的关联。LASSO回归进一步确定ABSI是死亡率最强的线性预测因子。基于ABSI的模型在死亡率预测中的AUC最高（0.766）。

结论

虽然BMI仍是一个有价值的筛查工具，但结合中心性体脂指标（尤其是WC和ABSI）可以改善PSD和死亡率的风险分层，从而为高风险卒中幸存者提供更精准的监测或干预。

引言

2011年至2021年间，美国与卒中相关的死亡率增加了26.3%，给医疗系统带来了沉重负担（Martin等人，2024；Villa等人，2018）。在卒中相关并发症中，卒中后抑郁（PSD）既是不良后果的促成因素，也是其原因之一（Bl?chl等人，2019；Cai等人，2019；Robinson和Jorge，2016），在卒中后第一年内影响超过三分之一的幸存者（Cai等人，2024；Towfighi等人，2017）。

越来越多的证据表明，PSD的病理生理机制涉及神经炎症和下丘脑-垂体-肾上腺（HPA）轴的失调——这些过程受到全身代谢状态的强烈调节，尤其是由过量体脂影响的代谢状态（Guo等人，2022；Zhou等人，2022）。特别是过多的内脏脂肪，作为一种代谢器官，通过升高促炎细胞因子和改变皮质醇动态来促进慢性低度炎症和内分泌紊乱（Aguilar-Valles等人，2015；Milaneschi等人，2019），这与已知的PSD发病机制一致。这些与体脂相关的机制还与心血管疾病和神经精神疾病有关（Castanon等人，2014；Lovren等人，2015；Song，2023）。

除了心理负担外，PSD还常常伴随着全身代谢紊乱，这可能增加卒中幸存者的长期死亡风险（Robinson和Jorge，2016；Zhan等人，2014）。尽管先前的研究已经探讨了肥胖在卒中后的影响，但主要观察到的是与全因死亡率的相关性，而将体脂与PSD联系起来的证据仍存在争议（Bagheri等人，2015；Zhu等人，2021）。大多数这些研究依赖身体质量指数（BMI）作为体脂的主要测量指标，因为其简单性和广泛使用。然而，BMI无法区分瘦体重和脂肪体重，也无法反映脂肪分布，这限制了其在风险分层中的价值（Ashwell等人，2012；Lee等人，2008）。为了解决这些局限性，人们开发了其他指标，如腰围（WC）、腰围与身高比（WHtR）、体重调整后的腰围指数（WWI）、体型指数（ABSI）、身体圆度指数（BRI）和锥度指数（CI），以更好地反映中心性体脂及其代谢意义。尽管一些指标与抑郁和心血管结局有关，但它们在预测卒中后PSD和死亡率方面的相对效用尚未得到充分探索（Li等人，2024；Wiltink等人，2013；Zhang等人，2024b；Zhang等人，2024c）。为了解决这一差距，我们采用了双重分析策略——横断面研究用于PSD，纵向研究用于死亡率，以评估七个体脂指标的预测性能。

数据库和研究人群

我们使用了由国家卫生统计中心（NCHS）进行的全国代表性横断面调查——国家健康与营养调查（NHANES）的数据。参与者通过多阶段概率抽样设计选取，所有调查方案均获得了NCHS伦理审查委员会的批准。所有参与者均签署了书面知情同意书。由于NHANES数据是公开且去标识化的，因此这项二次分析并未

参与者基线特征

共有1134名自报有卒中史的参与者参与了本研究（图S1）。中位年龄为66.00岁（范围57.00–76.00岁），其中49.3%为男性。大多数参与者是非西班牙裔白人，至少接受了高中教育，并且已婚或与伴侣共同生活（表1）。总体而言，213名参与者（18.78%）符合PSD的标准。在85,158人月的随访期间，记录了360例死亡（31.75%）（中位数70.00个月，IQR

讨论

在这项具有全国代表性的卒中幸存者样本中，我们评估了七个体脂指标与两个关键结局（PSD和全因死亡率）之间的关联。中心性体脂指标（如WHtR、ABSI、CI和WWI）与这两个结局的相关性更强且更一致。值得注意的是，RCS分析显示多个体脂指标存在非线性关联。对于PSD，这些模式表明可能存在阈值效应，风险

结论

虽然BMI仍是一个有价值的筛查工具，但结合中心性体脂指标（尤其是WC和ABSI）可以改善PSD和死亡率的风险分层，从而为高风险卒中幸存者提供更精准的监测或干预。

资金支持

本研究未获得公共、商业或非营利部门的任何特定资助。

CRediT作者贡献声明

李杰：撰写——初稿，数据整理。梁文昭：撰写——审阅与编辑。宋建妮：软件处理。张凯：方法学设计。龚明轩：数据可视化。孟静：验证、监督及资金筹集。

出版同意

不适用。

伦理批准和参与同意

该研究方案符合赫尔辛基宣言。NHANES研究方案获得了国家卫生统计中心伦理审查委员会的批准。所有参与者在参与前均签署了书面知情同意书。

利益冲突声明

作者声明没有利益冲突。

致谢

所有作者感谢NHANES 2005–2018年的参与者们提供的宝贵贡献。