哮喘患者血糖水平与系统性炎症及死亡风险的关联性研究：一项前瞻性队列分析

本研究针对哮喘患者血糖管理、系统性炎症与预后的关联性这一临床难题，通过NHANES队列2719例样本的多维度分析，首次证实HbA1c（糖化血红蛋白）和FPG（空腹血糖）水平升高可独立预测哮喘患者死亡风险（HR:1.21/1.08），并揭示其与中性粒细胞、SII（系统性炎症指数）的正相关性。该成果为哮喘合并代谢异常患者的精准干预提供了新靶点，发表于《Journal of Epidemiology and Global Health》。

　　

哮喘作为全球约3.58亿人罹患的慢性气道炎症性疾病，其临床管理始终面临巨大挑战。近年来，代谢异常与哮喘的"共病现象"引发学界关注——肥胖人群哮喘发病率显著升高，胰岛素抵抗患者对支气管扩张剂的反应性降低，但这些现象背后的机制始终迷雾重重。更令人担忧的是，尽管已知高血糖可能通过氧化应激加剧炎症反应，但血糖指标（如HbA1c和FPG）与哮喘患者死亡风险的具体关联仍缺乏大规模临床证据。这一知识空白直接影响了临床实践：医生们既无法准确评估代谢异常对哮喘预后的影响，也难以制定针对性的血糖控制策略。

为解决这一关键问题，重庆医科大学附属第一医院呼吸与危重症医学科联合贵州省黔西南州人民医院心血管内科的研究团队，创新性地利用美国国家健康与营养调查（NHANES）2011-2018年数据，对2719例哮喘患者展开多模型分析。研究采用Cox比例风险模型揭示HbA1c每升高1%死亡风险增加21%（95%CI:1.04-1.42），FPG每升高1 mmol/L风险增加8%（95%CI:1.02-1.15）；通过限制性立方样条（RCS）首次绘制出血糖指标与死亡风险的剂量-效应曲线；更运用机器学习领域的SHAP模型（Shapley Additive Explanations）锁定前五大死亡预测因子：年龄、心血管疾病、胆固醇、SII和FPG。该研究同时发现FPG与SII呈显著正相关（β=120.78，P<0.0001），为"高血糖-炎症恶化-预后不良"的病理链条提供了临床证据。这些发现不仅将血糖监测纳入哮喘预后评估体系，更提示优化血糖控制可能成为改善哮喘患者长期结局的新突破口。论文发表于《Journal of Epidemiology and Global Health》杂志。

研究团队采用四项关键技术方法：1）基于NHANES数据库构建前瞻性队列（n=2719，中位随访58个月）；2）应用多变量Cox回归分析血糖指标与死亡风险；3）采用RCS模型解析非线性关系；4）创新性引入XGBoost-SHAP机器学习模型评估变量重要性。所有分析均通过三次逐步校正（人口学特征、临床指标、炎症标志物）确保结果稳健性。

【血糖指标与死亡风险】
通过三阶段校正的Cox模型显示，糖尿病使哮喘患者死亡风险提升55%（HR:1.55）。生存面积图量化显示：随访期间HbA1c>6.5%组生存率较<5.7%组降低37%，FPG>7.0 mmol/L组降低29%。亚组分析特别指出，40-60岁白人男性合并其他慢性气道疾病（CAD）时，血糖指标与死亡风险关联最强。

【血糖与炎症标志物关联】
线性回归揭示HbA1c与中性粒细胞计数正相关（β=0.69，P=0.005），FPG除与中性粒细胞相关外，更与SII显著相关（β=120.78）。RCS曲线显示FPG与SII呈"J型"剂量关系，阈值效应出现在FPG>5.6 mmol/L时。

【预测模型构建】
SHAP值分析颠覆传统认知：FPG的预测权重超越HbA1c，位列第五关键变量（仅次于年龄、CVD等），其SHAP值分布显示血糖>6.1 mmol/L时死亡风险陡增。

这项研究开创性地建立了哮喘患者血糖管理-炎症调控-临床预后的完整证据链。其临床意义体现在三方面：首先，将HbA1c和FPG纳入哮喘预后评估的常规指标，尤其对40岁以上合并CAD的患者应加强血糖监测；其次，揭示血糖控制可能通过调节SII等炎症通路改善预后，为"代谢-免疫"交叉研究提供新方向；最后，采用机器学习模型突破传统统计局限，证明FPG在预测体系中具有独特价值。未来研究需深入探索胰岛素抵抗对气道重塑的影响机制，并开展干预试验验证严格血糖控制能否降低哮喘急性发作风险。正如通讯作者Shuliang Guo教授强调："这项成果标志着我们从单纯控制症状转向全面管理哮喘患者的代谢-炎症网络，是迈向精准医疗的重要一步。"