糖尿病肾病中的生活方式相关氧化平衡评分与抑郁：一项多队列横断面研究

《Integrative Medicine in Nephrology and Andrology》：Lifestyle-Related Oxidative Balance Score and Depression in Diabetic Kidney Disease: A Multicohort Cross-Sectional Study

　　背景：探讨氧化平衡评分与糖尿病肾病患者抑郁风险之间的潜在关联。方法：数据来自多个代表性来源，包括美国国家健康与营养调查、中国健康与退休纵向研究以及中日友好医院的临床记录。研究采用了加权多变量逻辑回归模型和生存分析方法。结果：患有糖尿病肾病的患者与未患该病的患者在总死亡率上存在显著差异（P < 0.0001）。在糖尿病肾病患者中，31周时患有抑郁的患者比未患抑郁的患者具有更高的总死亡率（P < 0.05）。在美国国家健康与营养调查中，较高的氧化平衡评分与较低的抑郁风险相关（比值比[OR]：0.87，95%置信区间[CI]：0.76-0.98，P < 0.05）。氧化平衡评分与生活方式之间也存在负相关关系，其与抑郁风险的比值比为0.66，95%置信区间为0.47-0.91，P = 0.015。然而，氧化平衡评分与饮食因素之间的关联则不显著。在中国健康与退休纵向研究中，氧化平衡评分每增加一个单位，抑郁风险降低12%（95%置信区间：0.78-0.98，P = 0.025）。中日友好医院的数据库显示，体重指数与抑郁评分之间存在0.37的关联系数（P < 0.0001）。限制性立方样条分析表明，氧化平衡评分与生活方式之间呈U形关系（P = 0.001）。多种机器学习方法确定体重指数是预测抑郁风险的主要因素。结论：在糖尿病肾病患者中，较高的生活方式相关氧化平衡评分与较低的抑郁风险呈负相关，而体重指数是这一综合评分中的主要影响因素。引言：糖尿病肾病是糖尿病常见的微血管并发症，给全球公共卫生带来了巨大负担。它是慢性肾病的主要原因之一，也是全球终末期肾病的重要诱因。近年来，作为糖尿病肾病合并症的抑郁问题日益受到重视。大约40%的糖尿病肾病患者会出现抑郁症状，这一比例远高于普通人群。氧化平衡评分是一种用于评估整体氧化应激状况的综合指标，它包含了15种抗氧化物质和5种促氧化物质，这些物质来源于饮食和生活方式因素。较高的氧化平衡评分意味着较好的氧化状态。先前的研究已发现，这类指标与糖尿病和慢性肾病等疾病的较低死亡率相关。氧化应激被认为是糖尿病肾病的重要病理机制，它会引发炎症、内皮功能紊乱和代谢失衡，从而加速疾病进展。此外，有证据表明氧化途径也与抑郁的发病机制有关。过量的活性氧会破坏下丘脑-垂体-肾上腺轴的负反馈机制，导致持续的高皮质醇水平及海马体损伤，这些都是抑郁中的常见神经内分泌异常现象。氧化应激还会通过激活小胶质细胞并促进白细胞介素-6和肿瘤坏死因子-α等促炎细胞因子的释放来引发神经炎症，这些细胞因子会损害单胺类神经递质的传递并降低神经可塑性。在糖尿病肾病的背景下，慢性高血糖和尿毒症毒素会加剧全身性氧化应激，进一步加重上述的神经炎症和神经内分泌紊乱。因此，较高的氧化平衡评分反映出更强的抗氧化能力，可通过减轻下丘脑-垂体-肾上腺轴的功能紊乱和神经炎症来保护糖尿病肾病患者免受抑郁的影响。这为研究该脆弱群体中氧化平衡评分与抑郁之间的关联提供了理论依据。先前的研究已经建立了氧化平衡评分与多种健康结局之间的关联，但其在糖尿病肾病患者中的关联尚未得到充分研究。从临床角度来看，这一空白尤为重要。糖尿病肾病患者本身就面临着较高的症状负担、复杂的用药方案以及频繁的监测，这些都增加了他们患抑郁的风险。然而，在常规临床实践中，目前还没有简单实用的工具能够根据可改变的氧化平衡因素来判断哪些糖尿病肾病患者患抑郁的风险最高。临床医生往往缺乏关于生活方式干预是否能够同时减缓糖尿病肾病进展和抑郁风险的客观指导。解决这一临床难题至关重要，因为它有助于实现早期风险分层，为这类脆弱群体提供更加个性化、综合化的治疗。本研究的主要目的是探讨氧化平衡评分（包括其生活方式和饮食相关成分）与糖尿病肾病患者抑郁风险之间的关联。研究利用了多个大规模横断面数据集和机器学习方法，以确定氧化平衡评分中与生活方式相关的关键影响因素。材料与方法研究对象：本研究使用了2009年至2016年美国国家健康与营养调查的数据。所有参与者均签署了知情同意书，数据在分析前已进行匿名处理。在完成调查和体检的40,439名受访者中，筛选出了患有糖尿病的个体。为确保诊断的准确性，严格遵循了糖尿病和糖尿病肾病的综合诊断标准。经过筛选后，最终确定了4277名糖尿病患者，其中1695人患有糖尿病肾病，2582人未患病。更多细节见补充图1：http://links.lww.com/IMNA/A12。为了外部验证结果，我们使用了中国健康与退休纵向研究第一阶段的数据作为第一个独立数据集，用以研究糖尿病肾病患者中氧化平衡评分与生活方式之间的负相关关系。参与中国健康与退休纵向研究是自愿的，所有受试者都签署了知情同意书。该研究获得了北京大学生物医学伦理委员会的批准（IRB00001052-11015）。使用相同的诊断标准，从该数据集中筛选出了3028名糖尿病患者，其中348人患有糖尿病肾病，2680人未患病。此外，还从中日友好医院糖尿病中西医结合科2023年1月至2024年12月间收治的病人中提取了临床数据。在获得医院临床研究伦理委员会批准（编号2023-KY-467）后，共有259名符合糖尿病肾病诊断标准的患者被纳入第二个验证组。该组数据用于研究抑郁与体重指数之间的关系，而体重指数是氧化平衡评分中与生活方式相关成分的主要组成部分。三个数据库的纳入和排除标准见补充表1：http://links.lww.com/IMNA/A12。氧化平衡评分和抑郁评分的计算：在美国国家健康与营养调查的数据集中，氧化平衡评分是根据16种膳食营养素和4种生活方式因素综合得出的。这些因素共同反映了一个人的抗氧化和促氧化暴露情况。膳食信息是通过24小时回顾访谈获得的。生活方式因素包括吸烟行为、饮酒情况、体重指数以及身体活动水平。具体而言，吸烟行为是通过检测血浆可替宁水平来客观评估的，可替宁是衡量尼古丁暴露程度的可靠生物标志物。对于每一个氧化平衡评分组成部分，都根据2009-2016年美国国家健康与营养调查的加权调查方法，计算出不同性别对应的三分位数临界值。抗氧化因素的得分规则为：最低三分位数得0分，中间三分位数得1分，最高三分位数得2分。促氧化因素则采用反向得分：最高三分位数得0分，中间三分位数得1分，最低三分位数得2分。生活方式因素也遵循相同原则：身体活动水平作为抗氧化因素得分，活动水平越高得分越高；而体重指数、饮酒情况和吸烟行为则作为促氧化因素得分，数值越低得分越高。由于测量标准不同，中国健康与退休纵向研究和中日友好医院数据集中的四种生活方式因素分别使用了该数据集特有的三分位数。最终的氧化平衡评分见补充表2：http://links.lww.com/IMNA/A12。根据患者健康问卷-9的评分标准，得分达到10分及以上即视为患有抑郁症。在中国健康与退休纵向研究数据库中，多个研究小组建议将流行病学研究中心抑郁量表-10的总分≥16作为抑郁症的临床诊断阈值。由于缺乏相关的营养数据，这里仅计算了包含饮酒情况、吸烟量、体重指数和身体活动水平的氧化平衡评分与生活方式相关部分。在中日友好医院的横断面数据中，抑郁状况也是根据抑郁量表-10来评定的。由于缺乏标准化的非运动型体力活动数据，以及饮酒和吸烟测量标准的不一致，无法可靠地计算该数据集中的氧化平衡评分与生活方式相关部分的总体得分，因此仅研究了体重指数与抑郁之间的关联。人口统计学特征和协变量：分析中纳入了以下人口统计学和临床变量。人口统计学信息包括年龄、性别、种族/民族背景、体重指数、家庭收入、教育程度、膳食回忆调查的日期以及婚姻状况。与疾病相关的因素包括高血压、高血脂和代谢综合征等合并症，以及中风、心肌梗死和冠心病等心血管疾病史。这些都是已被确认的糖尿病风险因素。高血压、高血脂和冠心病的诊断标准参考了先前发表的定义。此外，还考虑了可能影响糖尿病肾病状态的连续变量，包括每日总能量摄入、血红蛋白A1c、空腹血糖、血尿素氮、尿酸以及血清胆固醇水平。统计分析：由于美国国家健康与营养调查的调查设计较为复杂，因此对其进行了加权统计分析。生存分析则利用该调查提供的前瞻性随访数据。加权逻辑回归分析用于评估氧化平衡评分与抑郁风险之间的关联。氧化平衡评分既作为连续变量也作为分类变量进行处理，后者还被进一步分为四个等级。同时计算了趋势P值。为了评估潜在的混杂因素，共使用了三种模型：模型1为未进行调整的模型；模型2在模型1的基础上调整了人口统计学因素，如年龄、性别、种族、贫困与收入比率、教育程度以及婚姻状况；模型3则在模型2的基础上进一步调整了与疾病相关的变量，如病史、实验室检测指标和血压情况，以及用药情况。此外还进行了交互作用分析和分层分析。为探究氧化平衡评分与抑郁风险之间可能的非线性关联，我们使用了带有三个结点的限制性立方样条函数。XGBoost-SHapley加性解释模型被用来识别氧化平衡评分中的关键组成部分。通过交叉验证调整超参数，然后计算SHAP值，以量化每个变量对预测结果的贡献。在中国健康与退休纵向研究数据库中，也进行了逻辑回归分析，以探讨糖尿病肾病患者中氧化平衡评分与生活方式之间的关联。在該数据库中，采用了两种机器学习方法来进行变量选择和重要性排序，分别是带交叉验证的最小绝对收缩和选择算法以及随机森林算法。比值比的置信区间是使用剖面似然法计算的。对于中日友好医院的横断面数据集，则使用斯皮尔曼相关系数来评估体重指数与抑郁评分之间的关联。所有分析均使用R软件v4.3.1完成，显著性阈值设定为P < 0.05（双尾检验）。结果：人群特征：表1展示了按是否患有糖尿病肾病分组的美国国家健康与营养调查中糖尿病患者的基线人口统计学和临床特征。补充表3：http://links.lww.com/IMNA/A12详细列出了不同氧化平衡评分等级对应的人口统计学特征。患有糖尿病肾病的患者更可能属于61-80岁年龄组，家庭收入较低，且有饮酒和吸烟史。他们的体重指数也更高，身体活动水平更低。表2展示了中国健康与退休纵向研究数据库中的人口统计学特征。中日友好医院糖尿病肾病患者的横断面信息见补充表4：http://links.lww.com/IMNA/A12。表1 2009年至2016年美国国家健康与营养调查中美国糖尿病成人群体的加权特征，按糖尿病肾病分组（n = 4277）特征糖尿病肾病组（n = 1695）非糖尿病肾病组（n = 2582）总体P值年龄（岁）< 0.001?21-40岁92（5.43）268（10.4）?41-60岁414（24.4）1066（41.4）?61-80岁1189（70.1）1242（48.2）性别0.590?男性879（51.9）1316（51.0）?女性816（48.1）1266（49.0）种族< 0.001?墨西哥裔美国人287（16.9）490（19.0）?其他西班牙裔170（10.0）328（12.7）?非西班牙裔白人631（37.2）789（30.6）?非西班牙裔黑人437（25.8）649（25.1）?其他种族170（10.0）326（12.6）?BMI32.2（7.57）32.3（7.59）0.541教育程度0.281?高中以下338（33.0）425（30.1）?高中学历294（28.7）412（29.2）?高中以上392（38.3）575（40.7）婚姻状况< 0.001?已婚844（49.9）1463（56.7）?寡居355（21.0）284（11.0）?离婚221（13.1）333（12.9）?分居68（3.9）92（3.6）?从未结婚149（8.8）275（10.7）?与伴侣同住56（3.3）132（5.1）收入< 0.001?<15,000美元382（23.9）433（17.8）?>65,000美元337（21.1）704（28.9）?15,000-35,000美元524（32.8）684（28.1）?35,000-65,000美元353（22.1）615（25.2）家庭贫困比率0.044?低于贫困线432（28.5）590（25.5）?高于贫困线1085（71.5）1725（74.5）怀孕06（0.23）哺乳03（0.12）高血压< 0.001?是1283（75.8）1540（59.7）?否410（24.2）1039（40.3）高血脂< 0.001?是1020（62.5）1409（56.9）?否612（37.5）1069（43.1）冠心病< 0.001?是246（14.8）163（6.3）?否1421（85.2）2404（93.7）中风< 0.001?是214（12.6）135（5.3）?否1477（87.1）2444（94.7）心脏病发作< 0.001?是241（14.2）176（6.9）?否1445（85.8）2404（93.1）?收缩压136（21.8）128（17.3）< 0.001?舒张压66.2（16.2）69.9（13.1）< 0.001?胆固醇4.70（1.27）4.84（1.20）< 0.001?高密度脂蛋白胆固醇1.25（0.42）1.26（0.38）0.616?甘油三酯1.86（1.75）1.71（1.80）0.053?低密度脂蛋白胆固醇2.69（1.01）2.81（0.95）0.004?总能量摄入1784（872）1952（892）< 0.001?血红蛋白A1c8.29（1.91）7.92（1.61）< 0.001?空腹血糖10.5（3.68）9.60（3.07）< 0.001?血尿素氮7.20（3.89）4.79（1.55）< 0.001?尿酸371（105）325（79.9）< 0.001?胆固醇4.70（1.27）4.84（1.20）< 0.001?氧化平衡评分与生活方式2.68（1.45）2.77（1.48）0.034?氧化平衡评分与饮食17.9（7.20）18.7（7.60）< 0.001氧化平衡评分分组< 0.001?Q1组601（35.5）703（27.2）?Q2组364（21.5）521（20.2）?Q3组405（23.9）693（26.8）?Q4组325（19.1）665（25.8）抑郁状况0.001?是245（14.5）272（10.9）?否1439（85.5）2226（89.1）数据以n（%）形式呈现。表2 中国成人糖尿病患者的加权特征，CHARLS第一波调查，按糖尿病肾病分组（n = 3028）
特征 DKD组（n = 348） 非DKD组（n = 2680）
总体特征 年龄（岁） 66.4（11.0） 59.5（9.57） <0.001
性别 0.022 女性201（57.8） 1369（51.1） 男性147（42.2） 1311（48.9）
家庭收入（元） 13688[2604;35227] 14110[2879;36231] 0.406
教育程度 <0.001 初中及以下202（58.0）1223（45.6） 高中及职业培训67（19.3）565（21.1） 大专及以上50（14.4）536（20.0） 不清楚29（8.33）356（13.3）
是否退休 0.006 否265（76.1）2209（82.4） 是83（23.9）471（17.6）
BMI 28.8（88.6） 27.3（81.7） 0.756
腰围（厘米） 88.1（14.2） 87.1（13.1） 0.218
吸烟次数（次） 0.22（0.42） 0.29（0.45） 0.011
酒精摄入量（克） 0.21（0.41） 0.32（0.47） <0.001
收缩压（毫米汞柱）139（23.4）133（21.6）<0.001
舒张压（毫米汞柱）76.7（12.2）76.8（11.9）0.915
是否患有癌症 1.000 否344（98.9）2650（98.9） 是4（1.1）30（1.1）
糖化血红蛋白 18（1.63） 6.06（1.50） 0.219
高脂血症 0.068 否269（77.3）2185（81.5） 是79（22.7）495（18.5）
肺部疾病 0.001 否295（84.8）2429（90.6） 是53（15.2）251（9.4）
肝脏疾病 <0.001 否15（90.5）2571（95.9） 是33（9.5）109（4.1）
心脏疾病 <0.001 否244（70.1）2241（83.6） 是104（29.9）439（16.4）
中风 <0.001 否315（90.5）2576（96.1） 是33（9.5）104（3.9）
血糖浓度（毫克/分升）158（64.5）160（63.0）0.650
甘油三酯（毫克/分升）195（181）202（192）0.507
总胆固醇（毫克/分升）200（44.7）201（43.8）0.862
高密度脂蛋白胆固醇（毫克/分升）46.1（16.0）46.1（15.5）0.987
低密度脂蛋白胆固醇（毫克/分升）113（42.8）113（40.1）0.874
肌酐（毫克/分升）0.97（0.38）0.77（0.17）<0.001
半胱素C（毫克/升）1.32（0.53）0.96（0.22）<0.001
血尿素氮（毫克/分升）18.4（6.43）15.8（4.43）<0.001
尿酸（毫克/分升）5.01（1.50）4.50（1.31）<0.001
是否住院 0.20（0.40） 0.12（0.32） <0.001
C反应蛋白（毫克/升）5.66（15.1）3.57（9.67）0.012
轻度活动时间（小时）5.72（2.63）5.16（2.96）<0.001
中等强度活动时间（小时）3.08（3.29）3.18（3.31）0.580
高强度活动时间（小时）1.63（2.83）1.87（2.95）0.146
CESD评分 10.5（6.95） 8.43（6.30） <0.001
活动水平_OBS 1.16（0.72） 1.06（0.78） 0.023
BMI_OBS 0.44（0.63） 0.43（0.60） 0.788
饮酒_OBS 1.05（0.21） 1.07（0.26） 0.037
吸烟_OBS 0.41（0.79） 0.53（0.86） 0.008
生活方式_OBS 3.05（1.30） 3.09（1.39） 0.573这有助于防止促肾上腺皮质激素释放激素、促肾上腺皮质激素以及糖皮质激素（如皮质醇）的持续过度分泌。[29]长期升高的糖皮质激素会损害海马体神经元并干扰单胺类神经递质的传递，从而增加患抑郁症的风险。[30]因此，良好的氧化平衡有助于维持正常的HPA轴功能，降低抑郁症的发病风险。在糖尿病肾病这一特定背景下，氧化应激与抑郁症之间的相互作用尤为显著。糖尿病肾病患者通常存在慢性低度炎症，表现为促炎细胞因子水平升高，如TNF-α和IL-6。[31,32]这些细胞因子会刺激活性氧的产生，形成恶性循环，进一步加剧氧化损伤和细胞功能障碍，可能还会加重抑郁症状。氧化应激还会通过激活某些通路（如NF-κB通路）来加剧炎症，从而形成自我延续的循环。[33]此外，氧化应激还会通过抑制血清素和多巴胺的合成与释放，以及干扰正常的神经递质代谢和功能，来破坏神经递质系统。这会影响情绪调节，增加患抑郁症的风险。[34,35]糖尿病肾病患者常常伴有其他疾病，如心血管疾病和视网膜病变。这些疾病会增加身体上的不适感和心理压力。对潜在并发症的担忧会通过激活HPA轴来加剧应激反应，进而增加皮质醇的分泌，提升氧化应激水平。心理压力与氧化应激之间的相互作用会进一步扰乱情绪调节，促进抑郁症的发病。[36]我们的研究显示，抑郁症会显著增加全因死亡率，尤其是在糖尿病肾病患者中，但在普通糖尿病患者中则没有这种趋势。值得注意的是，患有抑郁症的糖尿病肾病患者的生存差异早在31周时就已出现（P < 0.05），不过这一差异随后有所减弱。这种时间变化模式表明，抑郁症会对糖尿病肾病患者的死亡风险产生即时影响，而这可能是由氧化应激和炎症等可快速改变的因素所介导的，而非具有长期的持续影响。一些研究者认为，氧化应激与炎症密切相关，形成了一个恶性循环。在这个循环中，氧化应激通过多种分子机制引发炎症，而炎症又会进一步加剧氧化损伤。[37]在糖尿病肾病的背景下，这一自我延续的循环尤为重要，因为慢性高血糖会持续为这一恶性循环提供动力。[38]此外，肠道微生物群的失衡在调节慢性肾脏病中的氧化应激-炎症轴方面起着重要作用，而肠道炎症和氧化应激则能迅速将这些病理信号扩散到全身。[39,40]肠道-肾脏轴这一概念为理解系统性氧化失衡如何影响糖尿病肾病患者的肾功能下降和抑郁症状提供了另一种机制上的解释，[41,42]也说明了为何在抑郁症发作后的关键时期进行针对氧化平衡的早期干预可能最为有效。与饮食相关的氧化应激指数相比，基于四种生活习惯的生活方式相关氧化应激指数与抑郁症的关联更为紧密。多种机器学习算法分析表明，在所有氧化应激指数因素或氧化应激指数-生活方式因素中，BMI是影响程度最大的因素。BMI对抑郁症风险的显著影响早已得到证实，肥胖也被视为一种重要的可改变风险因素。[43]一项包含162,053名参与者的七项研究的系统评价显示，标准化肥胖指数每增加一个单位，抑郁症的发病风险就会显著上升。在女性、60岁及以上的老年人、糖尿病患者以及没有心血管疾病的人群中，这种关联更为明显。[44]一项关于成年人BMI变化趋势的纵向研究也支持了这一发现；该研究指出，经过调整后，BMI呈“快速上升”趋势的人患抑郁症的概率比BMI稳定且不超重的人高出61%（比值比：1.61，95%置信区间：1.16-2.24，P = 0.006）。不同性别和年龄的人群之间存在差异。[45]导致BMI升高与抑郁症相关的机制包括引发促炎状态[46,47]，以及心理社会因素，如与体重相关的偏见、负面的身体形象以及自尊心下降。[48]值得注意的是，RCS分析显示，在NHANES和CHARLS两组人群中，生活方式与抑郁症风险之间存在倒U形关系。这种非线性模式可以用氧化应激的双相剂量-反应现象来解释，这种现象通常被称为“适度作用”。[49]低水平的氧化应激可以引发适应性保护反应，比如激活Nrf2/ARE通路。然而，过度的氧化应激则会导致细胞损伤。[50]在本研究中，极低的氧化应激指数-生活方式值（具有高度促氧化性）可能会超出细胞的适应能力，从而导致持续的氧化损伤。相反，适度较低的氧化应激指数-生活方式值可能处于抗氧化防御能力不足、无法完全抵消应激因素造成的损害的范围内。这就导致了在保护机制发挥作用之前风险反而先上升的矛盾现象。[51]此外，HPA轴对氧化还原平衡的变化也会产生双相反应：轻微的氧化变化可能会暂时扰乱皮质醇的反馈机制，而较强的抗氧化能力则能恢复HPA轴的稳态。[52]这或许可以解释为何最初风险会上升，而在超过某个临界点后（NHANES中的氧化应激指数-生活方式值为3，CHARLS中为2）风险又会下降。未来需要通过反复检测氧化生物标志物来进行纵向研究，以验证这些假设。不过需要指出的是，三个数据库中氧化应激指数的计算方法并不一致。具体来说，CHARLS和CJFH两组数据缺乏详细的24小时饮食记录，因此我们无法计算包含饮食和生活方式因素在内的总氧化应激指数，只能分析这些数据集中的生活方式相关氧化应激指数部分。这种方法上的差异或许可以解释为何只有在内容较为全面的NHANES数据中，总氧化应激指数（饮食+生活方式）才会与抑郁症呈现显著的负相关关系，而在NHANES和CHARLS数据中，仅生活方式相关氧化应激指数就表现出一致的负相关关系。NHANES数据中饮食相关氧化应激指数无显著关联的结果则表明，是生活方式因素而非饮食因素起到了主要的保护作用。尽管如此，由于CHARLS和CJFH两组数据缺乏饮食相关数据，我们仍不能排除饮食中的抗氧化物质对这些人群保护作用的贡献。[53,54]未来需要进行包含完整营养评估的研究，以确定在不同种族和临床环境下各氧化应激指数组成部分的重要性。本研究也存在一些局限性。首先，三个数据集均为横断面设计，因此无法对氧化应激指数、生活方式相关氧化应激指数与糖尿病肾病患者抑郁症之间的关联进行因果推断，也无法确定二者之间的因果方向。未来需要通过纵向研究或实验模型等机制研究来阐明其中的生物学途径。其次，在CHARLS和CJFH两组数据中，抑郁症及氧化应激指数各组成部分的评估依赖于自我报告的数据，如体力活动情况和饮酒情况。这种依赖自我报告的方式可能会引入回忆偏差，不过NHANES研究则是通过血浆可替宁水平来评估吸烟情况。第三，不同数据库中用于评估抑郁症的工具也有所不同。NHANES研究使用PHQ-9量表，其临床显著抑郁症的判定标准为得分≥10，而CHARLS和CJFH两组则使用CESD-10量表，判定标准为得分≥16。这两种量表都经过了充分验证，广泛应用于流行病学研究，但它们的项目内容（CESD-10更侧重于躯体症状，而PHQ-9还包括快感缺失和自杀念头）、回答形式以及评分范围都存在差异。这些差异可能会导致不同数据库中抑郁症患病率的估计出现差异，进而影响所观察到的关联强度。最后，虽然多变量分析增强了我们研究结果的稳健性和准确性，但糖尿病肾病患者与非糖尿病肾病患者之间在基线条件上存在较大差异（如病史和正在使用的药物），这使得我们的研究结论难以推广到更广泛的糖尿病肾病患者群体。未来需要开展纵向研究和干预研究，以验证我们的研究结果并确定其中的因果关系。结论总体而言，抑郁症与普通糖尿病患者的全因死亡率增加并无关联，但在糖尿病肾病患者中却存在显著关联。在糖尿病肾病患者群体中，较高的生活方式相关氧化应激指数与抑郁症风险呈负相关，而BMI则是这一综合指数中的主要影响因素。从临床角度来看，定期检测BMI和生活方式状况是一种简单且无创的方法，可用于识别那些患抑郁症风险较高的糖尿病肾病患者，从而便于尽早实施行为干预措施。在美国和中国人群中均观察到的这种一致的负相关关系，以及非线性的剂量-反应模式，表明生活方式引发的氧化应激是通过与饮食中的抗氧化物质不同的途径来影响抑郁症风险的。这一发现为未来的纵向研究和实验研究提供了依据。资金支持与赞助本研究得到了国家高水平医院临床研究基金、中日友好医院精英医疗人才计划（编号ZRJY2025-QM10）、北京市中医药科技发展基金项目（编号BJZYQN-2025-36）以及中国国家自然科学基金（编号82505310）的支持。作者贡献江L、吴X：研究设计；Chieh C、吴X：数据收集；江L、Chieh C：数据分析；吴X、张XM：方法学研究；江L、Chieh C：论文撰写；Chieh C、吴X：论文审阅与修改；江L：监督与资金管理。所有作者均阅读并批准了最终提交的论文版本。伦理审批与知情同意无需审批。利益冲突作者声明不存在利益冲突。大型语言模型、人工智能及机器学习工具的使用情况未声明有使用。数据可用性说明暂无额外数据。