中性粒细胞百分比-白蛋白比值(NPAR)与糖尿病及前期患者全因和心血管死亡风险的关联：基于NHANES队列的非线性预测模型

本研究针对糖尿病及前期患者死亡率预测的临床需求，通过分析NHANES 1999-2018年8560例患者数据，首次揭示中性粒细胞百分比-白蛋白比值(NPAR)与全因死亡(HR 1.54)和心血管死亡(HR 2.04)的非线性关联（拐点12.65），为炎症标志物在代谢性疾病预后评估中的应用提供新依据。

　　

论文解读

在全球糖尿病患病率持续攀升的背景下，这种内分泌疾病已成为重大公共卫生挑战。异常血糖不仅直接损害健康，更通过氧化应激、内皮功能障碍和慢性炎症等多重途径重塑血管结构，使得糖尿病患者心血管疾病(CVD)风险激增。尽管当前已有多种生物标志物用于风险评估，但如何通过简便的临床指标早期识别高危患者仍是未解难题。中性粒细胞百分比-白蛋白比值(NPAR)作为一种整合炎症与营养状态的新型复合指标，虽在心力衰竭等疾病中展现预后价值，但其在糖尿病领域的应用尚属空白。

南方医科大学南方医院心血管内科团队联合广东省人民医院心血管研究所，利用美国国家健康与营养调查(NHANES)1999-2018年数据，对8560例糖尿病及前期患者展开长达128个月的前瞻性研究。通过加权Cox回归模型和限制性立方样条(RCS)曲线，结合时间依赖性ROC曲线验证，系统评估了NPAR的预测效能。

关键技术方法
研究采用NHANES多阶段分层抽样数据，定义糖尿病标准为：自我报告诊断/降糖药物使用/空腹血糖≥7 mmol/L/HbA1c≥6.5%；前期糖尿病定义为空腹血糖5.6-7.0 mmol/L或HbA1c 5.7-6.5%。NPAR计算公式为中性粒细胞百分比×100/白蛋白(g/dL)。通过国家死亡索引(NDI)追踪至2019年终点事件，采用国际疾病分类ICD-10编码确定心血管死亡。统计方法包含加权Cox回归（分未调整、部分调整和全调整三模型）、RCS非线性分析和亚组交互检验。

研究结果
基线特征
高NPAR组(Q4)患者呈现显著特征：年龄更大(中位56岁)、女性占比高(54%)、非西班牙裔白人为主(74%)，且合并更高比例的吸烟(58%)、高血压(52%)和慢性肾病(CKD)(17%)。实验室指标显示该组炎症标志物（白细胞计数7.8×10³/μL）升高而营养指标（白蛋白、钙磷水平）降低。

死亡率关联
全调整模型显示，Q4组全因死亡风险增加54%(HR 1.54, 95%CI 1.28-1.87)，心血管死亡风险翻倍(HR 2.04, 95%CI 1.47-2.84)。时间依赖性ROC曲线证实NPAR具有卓越预测力，10年AUC达0.849（全因死亡）和0.891（心血管死亡）。

非线性关系
RCS分析揭示J型剂量效应曲线，拐点为12.65。超过该阈值后，NPAR每增加1单位，死亡风险呈指数级上升（非线性P<0.001）。

亚组分析
糖尿病组(Q4)风险增幅(HR 2.00)显著高于前期糖尿病组(HR 1.30)。教育程度分层显示，高中以上学历者心血管死亡风险增幅更显著(HR 2.31 vs 1.25)，提示社会经济因素可能修饰NPAR效应。

结论与意义
该研究首次确立NPAR作为糖尿病及前期患者死亡风险的独立预测因子，其机制可能涉及：①中性粒细胞活化释放蛋白酶促发血管炎症；②低白蛋白削弱抗氧化和内皮保护功能。临床价值体现在：①仅需常规血检即可获取指标，成本效益显著；②12.65的拐点为临床干预提供明确阈值；③对糖尿病患者的预测效能优于前期群体，有助于精准分层。未来需在前瞻性队列中验证NPAR指导的干预策略能否改善预后。

发表于《Scientific Reports》的这项研究，为代谢性疾病的炎症监测开辟了新视角。通过将基础免疫指标转化为临床可操作的预测工具，不仅弥补了现有风险评估模型的不足，更为早期识别高危患者、优化资源分配提供了循证依据。特别是对医疗资源有限地区，这种简便易得的生物标志物或将成为改善糖尿病管理的突破口。