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类风湿关节炎（RA）死亡率不断上升，传统肥胖指标预测该人群死亡风险存在不足。研究人员分析 NHANES 数据评估新肥胖指标与 RA 死亡率的关系，发现 ABSI 预测能力强，炎症标志物起部分介导作用。这为 RA 患者死亡风险评估提供新依据。
在医学领域，类风湿关节炎（Rheumatoid Arthritis，RA）一直是个棘手的难题。它是一种慢性炎症性关节疾病，像个隐藏在身体里的 “破坏者”，全球范围内，每 100 个成年人中就约有 1 人受其困扰。RA 不仅会逐步侵蚀关节，让患者关节疼痛、活动受限，还会显著增加患者的发病率和死亡率，尤其是心血管疾病（Cardiovascular Disease，CVD）和癌症相关的死亡风险。
以往，医生们常用传统的肥胖指标，如身体质量指数（Body Mass Index，BMI）来评估患者的健康风险。然而，RA 患者的身体就像一个复杂的 “迷宫”，有着独特的病理生理特征。传统的 BMI 指标在这个 “迷宫” 里就像迷失了方向，它无法准确反映患者体内脂肪的分布情况，也难以有效评估心血管代谢风险。比如，一些 RA 患者可能 BMI 正常，但内脏脂肪却悄悄堆积，潜在的健康风险被忽视了。这就好比只看冰山露出水面的一角，而忽略了水下巨大的部分。所以，寻找更精准的肥胖指标来评估 RA 患者的健康状况，预测他们的死亡率，成为了医学研究的当务之急。
为了解开这个难题，贵州中医药大学等机构的研究人员挺身而出。他们利用美国国家健康和营养检查调查（National Health and Nutrition Examination Survey，NHANES）1999 - 2018 年的数据集开展了一项研究。研究人员想知道，新的肥胖指标是否能更准确地预测 RA 患者的死亡率，以及炎症标志物在其中是否发挥了作用。
研究人员运用了多种技术方法来深入探索这个问题。首先，他们从庞大的 NHANES 数据集中筛选出符合条件的 RA 患者作为研究对象。然后，通过 Boruta 算法进行特征选择，找出与死亡率相关的关键因素。接着，利用随机森林插补技术处理缺失数据，确保数据的完整性。之后，采用加权单变量 Cox 回归分析和加权多变量 Cox 比例风险模型，评估新肥胖指标与死亡率之间的关系。同时，通过时间依赖的受试者工作特征（ROC）曲线和 Harrell’s C - 指数来验证模型的预测准确性。此外，还运用了 Kaplan - Meier 生存曲线、限制立方样条（RCS）分析、分段 Cox 模型以及 XGBoost 算法等进行深入分析。
研究结果令人眼前一亮。在众多替代肥胖指标中，A Body Shape Index（ABSI）脱颖而出。时间依赖的 ROC 评估显示，ABSI 预测 5 年、10 年和 20 年总体死亡率的曲线下面积（AUC）分别达到 0.823、0.801 和 0.752，对 CVD 和癌症死亡率的预测也表现出色，这表明 ABSI 在不同时间段都有可靠且高效的预测能力。
进一步分析发现，ABSI 与死亡率之间存在密切联系。在调整了年龄、性别、种族、教育程度、婚姻状况等多种混杂因素后，ABSI 仍然与总体死亡率、CVD 死亡率和癌症死亡率显著相关。例如，在 Model 3 中，ABSI 每增加 0.01 单位，全因死亡率的风险比（Hazard Ratio，HR）为 2.074（95% 置信区间：1.413 - 3.044） 。Kaplan - Meier 曲线也证实，ABSI 处于最高四分位数（Q4）的患者生存率明显低于最低四分位数（Q1）的患者。
RCS 分析揭示了 ABSI 与死亡率之间复杂的关系。未调整模型中，ABSI 与总体特定死亡率呈非线性关联；调整模型后，虽然部分模型中非线性关系不再显著，但随着 ABSI×100 的增加，死亡率呈上升趋势。分段 Cox 模型进一步发现，在拐点以下，ABSI×100 与总体死亡率紧密相关；在拐点以上，与 CVD 和癌症死亡率存在不同的关联模式。
亚组分析表明，ABSI×100 与死亡率的关系在不同年龄、性别、糖尿病（Diabetes Mellitus，DM）等亚组中依然存在。例如，年龄、性别和 DM 在全因死亡率的分析中存在显著交互作用；CKD 在心血管死亡率的分析中有显著交互作用；性别在癌症死亡率的分析中有显著交互作用 。
在探索潜在机制时，研究人员发现炎症标志物在 ABSI 与死亡率的关系中起到了重要作用。单核细胞与高密度脂蛋白胆固醇比值（Monocyte - to - High - Density Lipoprotein Cholesterol Ratio，MHR）、中性粒细胞与淋巴细胞比值（Neutrophil - to - Lymphocyte Ratio，NLR）、晚期肺癌炎症指数（Advanced Lung Cancer Inflammation Index，ALI）和全身免疫炎症指数（Systemic Immune - Inflammation Index，SII）等炎症标志物发挥了显著的中介作用，中介比例分别为 4.9%、5.1%、8.5% 和 4.5%。
敏感性分析进一步验证了研究结果的可靠性。排除随访前 24 个月死亡的个体以及基线时患有 CVD 和癌症死亡的个体后，ABSI 与全因死亡率仍然呈正相关。XGBoost 算法也显示，ABSI 在预测 RA 患者总体和特定死亡率方面具有重要意义，是预测 RA 患者预后的最佳肥胖指标。
综上所述，该研究发现新肥胖指标 ABSI 在预测 RA 患者生存率方面具有重要的临床价值。与传统肥胖指标相比，ABSI 能更精准地反映患者的健康风险。炎症标志物在 ABSI 与死亡率的关系中起到了部分介导作用，这为深入理解 RA 患者的死亡风险机制提供了新的视角。该研究成果发表在《Lipids in Health and Disease》上，为临床医生评估 RA 患者的死亡风险提供了新的有力工具，有助于制定更精准的治疗方案，改善患者的预后。同时，也为后续相关研究奠定了基础，推动了 RA 领域的医学发展。
