基于NHANES数据揭示心血管健康指标Life's Essential 8与成人慢性呼吸系统疾病的非线性关联

本研究针对慢性呼吸系统疾病(CRDs)与心血管疾病(CVD)共病机制不明确的问题，通过分析NHANES 2007-2018年20,537名成人数据，首次发现美国心脏协会提出的Life's Essential 8(LE8)评分与CRDs呈非线性负相关（阈值67.69分），其中吸烟和LE8评分被机器学习模型识别为最关键影响因素，为跨系统疾病防控提供了新策略。论文发表于《BMC Pulmonary Medicine》。

　　

慢性呼吸系统疾病(CRDs)作为全球四大慢性病之一，每年导致390万人死亡，其与心血管疾病(CVD)的共病现象日益受到关注。这两种疾病不仅共享吸烟、肥胖等危险因素，更存在复杂的病理生理联系——COPD患者发生CVD的风险增加2-3倍，而CVD又是CRDs患者的主要死因。这种"呼吸-心血管轴"的相互作用机制尚未完全阐明，特别是新兴的心血管健康评估工具Life's Essential 8(LE8)与CRDs的关联从未被探索。

湖南省人民医院心血管流行病学研究所刘芬团队利用美国国家健康与营养调查(NHANES)2007-2018年数据，对20,537名成人展开研究。通过构建多模型逻辑回归和限制性立方样条曲线，结合XGBoost机器学习算法，首次揭示LE8评分与CRDs存在显著非线性负相关，相关成果发表于《BMC Pulmonary Medicine》。

研究采用问卷评估CRDs，通过8项指标（4项健康行为：饮食、运动、尼古丁暴露、睡眠；4项健康因素：BMI、血脂、血糖、血压）计算LE8评分。运用加权logistic回归分析关联性，RCS模型探索剂量反应关系，SHAP值解释机器学习模型特征重要性。

主要发现包括：1）LE8评分与CRDs呈非线性负相关（p<0.001），保护阈值67.69分，高分组CRDs风险降低23%（OR=0.77）；2）健康行为评分与CRDs呈线性负相关，而健康因素评分呈现非线性关联（阈值67.44分）；3）XGBoost模型显示吸烟（首位）和LE8评分（次位）是CRDs最关键预测因子；4）亚组分析证实关联性在种族、教育水平和心血管疾病患者中存在差异（交互p<0.05）。

这项研究首次建立LE8评分与CRDs的定量关联，揭示心血管健康管理对呼吸系统疾病的潜在防护价值。发现的67分阈值为临床干预提供具体目标，而机器学习识别的关键因素为精准防控指明方向。研究创新性在于：1）将AHA最新心血管健康指标拓展至呼吸领域；2）发现跨系统疾病的非线性防护效应；3）整合传统统计与机器学习方法。局限性包括横断面设计无法确定因果关系，自我报告数据可能存在偏倚，以及美国人群结论的外推性需验证。未来需开展干预研究验证通过改善LE8评分（如戒烟、血压控制）能否实际降低CRDs发病率，并深入探索其分子机制，特别是系统性炎症和内皮功能障碍在"心-肺轴"中的作用。