《Brain, Behavior, & Immunity - Health》：Nonlinear Association Between Body Roundness Index and Depressive Symptoms in Women of Reproductive Age: The Mediating Role of Systemic Inflammation
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背景：身体圆度指数（Body Roundness Index, BRI）是一种结合身高和腰围的新型人体测量指标，可反映身体脂肪分布和内脏脂肪组织。然而，BRI与育龄女性抑郁症状之间的关联及其潜在机制尚未得到充分研究。本研究旨在探讨美国育龄女性中B
摘要专业翻译
背景：身体圆度指数（Body Roundness Index, BRI）是一种结合身高和腰围的新型人体测量指标，可反映身体脂肪分布和内脏脂肪组织。然而，BRI与育龄女性抑郁症状之间的关联及其潜在机制尚未得到充分研究。本研究旨在探讨美国育龄女性中BRI与抑郁症状的关联，并检验多种炎症标志物是否在统计学上中介这一关联。
方法：研究数据来源于美国国家健康与营养调查（National Health and Nutrition Examination Survey, NHANES）2005–2018年周期，最终纳入7,451名18–45岁非妊娠女性。抑郁症状采用患者健康问卷-9（Patient Health Questionnaire-9, PHQ-9）评估。采用加权多元线性回归、广义加性模型（Generalized Additive Model, GAM）、两段式线性回归模型和基于1,000次自助抽样（bootstrap）的中介分析。检验的炎症标志物包括白细胞计数（White Blood Cell, WBC）、系统免疫炎症指数（Systemic Immune-Inflammation Index, SII）、系统炎症反应指数（Systemic Inflammation Response Index, SIRI）、血小板与淋巴细胞比值（Platelet-to-Lymphocyte Ratio, PLR）、中性粒细胞与淋巴细胞比值（Neutrophil-to-Lymphocyte Ratio, NLR）和单核细胞与淋巴细胞比值（Monocyte-to-Lymphocyte Ratio, MLR）。
结果：在完全调整模型中，BRI每增加一个单位，PHQ-9评分增加0.18分（β = 0.18，95% CI: 0.12, 0.23；P < 0.0001）。BRI与PHQ-9评分之间存在非线性关联，转折点位于BRI ≈ 3.85。低于该阈值时，BRI与PHQ-9评分无显著关联（β = -0.06，95% CI: -0.25, 0.14；P = 0.5711）；高于该阈值时，关联显著（β = 0.20，95% CI: 0.15, 0.25；P < 0.0001）。中介分析显示，WBC在统计学上解释了BRI与抑郁症状关联的9.3%（95% CI: 1.1%, 18.6%；P = 0.024），而SII、SIRI、PLR、NLR和MLR均未显示显著的中介效应。
结论：在美国育龄女性中，BRI与抑郁症状呈非线性、阈值依赖性关联，且仅在BRI超过一定水平后出现显著正相关。白细胞计数在统计学上部分中介了这一关联，提示白细胞相关的炎症过程可能部分参与了该关联，但其他复合炎症指数未显示显著中介效应。这些发现为未来纵向研究和干预试验提供了可检验的假设。
论文解读
一、研究背景与问题提出
抑郁障碍是全球致残的主要原因之一，育龄女性受抑郁症状影响尤为突出。育龄期伴随显著的生理、心理社会及激素水平变化，可能增加抑郁易感性。该生命阶段持续的抑郁症状不仅损害生活质量，还可能对母体及后代健康产生不利影响。
肥胖是抑郁症状的公认危险因素，但传统指标如体质指数（Body Mass Index, BMI）在捕捉身体脂肪分布方面存在局限。身体圆度指数（Body Roundness Index, BRI）作为一种结合身高和腰围的新型几何指标，能够更准确地评估体脂百分比和内脏脂肪组织。内脏脂肪具有代谢活性，可促进系统炎症，而炎症被认为在抑郁症状发展中发挥作用。
既往研究在一般成人人群中报道了BRI与抑郁症状的正向线性关联，但未专门关注育龄女性这一具有独特生理和心理社会特征的群体。育龄期雌激素和孕激素的周期性波动不仅影响脂肪组织分布和炎症反应，还直接调节情绪相关神经递质系统。此外，该生命阶段常见的照护负担和工作生活平衡压力等心理社会应激源，可能通过与代谢紊乱的交互作用增加抑郁症状易感性。因此，在育龄女性中探讨BRI与抑郁症状的关联，可能提供超越一般成人人群研究的额外见解。
既往研究主要评估了BRI与抑郁症状之间的线性关联，但该关联在育龄女性中是否呈现非线性模式尚不清楚。此外，不同炎症相关生物标志物在统计学上解释BRI与抑郁症状关联的程度尚未被系统研究。本研究旨在探讨美国育龄女性中BRI与抑郁症状的关联，并检验多种炎症标志物是否中介这一关联。研究人员假设：较高的BRI与育龄女性较高的抑郁症状水平相关，并探索该关联是否呈现非线性模式；同时假设炎症标志物在统计学意义上部分中介这一关联。
二、研究设计与方法
本研究数据来源于美国国家健康与营养调查（National Health and Nutrition Examination Survey, NHANES）2005–2018年周期，这是一个由美国国家卫生统计中心（National Center for Health Statistics, NCHS）采用复杂多阶段概率抽样设计实施的全国代表性横断面调查。研究人员最初选取18–45岁女性，排除孕妇及产后12个月内女性（n = 1,080），进一步排除BRI或PHQ-9数据缺失者，最终分析样本包含7,451名女性。
BRI根据身高（cm）和腰围（cm）按照Thomas等提出的公式计算。抑郁症状采用患者健康问卷-9（Patient Health Questionnaire-9, PHQ-9）评估，总分0–27分，分数越高表示症状严重程度越高。六种炎症标志物从全血细胞计数（complete blood count, CBC）数据中获取：白细胞计数（White Blood Cell, WBC）、系统免疫炎症指数（Systemic Immune-Inflammation Index, SII）、系统炎症反应指数（Systemic Inflammation Response Index, SIRI）、血小板与淋巴细胞比值（Platelet-to-Lymphocyte Ratio, PLR）、中性粒细胞与淋巴细胞比值（Neutrophil-to-Lymphocyte Ratio, NLR）和单核细胞与淋巴细胞比值（Monocyte-to-Lymphocyte Ratio, MLR）。
统计分析采用加权多元线性回归、广义加性模型（Generalized Additive Model, GAM）、两段式线性回归模型、基于1,000次自助抽样（bootstrap）的中介分析以及多项敏感性分析。所有分析均考虑NHANES复杂抽样设计，使用检查样本权重、分层和初级抽样单位。
三、研究结果
3.1 基线特征
共纳入7,451名18–45岁女性，加权平均年龄为32.07 ± 0.16岁，平均PHQ-9评分为3.53 ± 0.06。按BRI三分位数分层后，最高BRI三分位数组（反映更大的中心性肥胖）的女性年龄更大、WBC计数更高、PHQ-9评分更高（均P < 0.0001）。
3.2 BRI与抑郁症状的关联
加权多元线性回归显示BRI与PHQ-9评分呈正相关。在完全调整模型（Model 3）中，BRI每增加一个单位，PHQ-9评分增加0.18分（β = 0.18，95% CI: 0.12, 0.23；P < 0.0001）。按三分位分析，最高三分位数组女性的PHQ-9评分显著高于最低组（β = 0.99，95% CI: 0.64, 1.35；P < 0.0001），且跨三分位趋势显著（P for trend < 0.0001）。
3.3 非线性关联与阈值效应
广义加性模型提示BRI与PHQ-9总分之间存在非线性关系。阈值效应分析确认了这一非线性模式，转折点位于BRI ≈ 3.85（转折点95% CI: 3.38, 4.08）。低于该阈值时，BRI与PHQ-9评分无显著关联（β = -0.06，95% CI: -0.25, 0.14；P = 0.5711）；高于该阈值时，关联显著（β = 0.20，95% CI: 0.15, 0.25；P < 0.0001）。对数似然比检验表明两段式模型显著优于标准线性模型（P = 0.020）。
3.4 炎症标志物的比较中介分析
中介分析显示，WBC在统计学上显著中介了BRI与PHQ-9评分的关联，间接效应为0.05（95% CI: 0.01, 0.10；P = 0.024），占总效应的9.3%（95% CI: 1.1%, 18.6%）。其他炎症标志物（SII、SIRI、PLR、NLR、MLR）均未显示显著中介效应（均P > 0.05）。调整WBC后，BRI对PHQ-9评分的直接效应仍显著（β = 0.50，95% CI: 0.35, 0.66；P < 0.0001）。
3.5 敏感性分析
亚组分析显示关联在大多数亚组中一致。30–45岁女性的关联（β = 0.18，95% CI: 0.12, 0.24；P < 0.0001）强于18–29岁女性（β = 0.08，95% CI: 0.00, 0.17；P = 0.0410），但交互作用未达常规统计学显著性（P for interaction = 0.0507）。种族/族裔交互作用边缘显著（P for interaction = 0.0486），非西班牙裔黑人女性中关联不显著（β = 0.05，P = 0.2838）。以PHQ-9 ≥ 10定义临床相关抑郁症状作为替代结局时，BRI与抑郁症状的关联与主分析一致（OR = 1.08，95% CI: 1.04, 1.11；P = 0.0001）。按NHANES调查周期分层后，使用相同转折点（BRI = 3.85），两个子集中关联模式一致：阈值以下无显著关联，阈值以上显著正相关。BRI与BMI同时纳入模型时，BRI仍与PHQ-9评分显著相关（β = 0.29，95% CI: 0.14, 0.43；P < 0.001），而BMI的关联减弱且不再显著（P = 0.127）。额外调整健康饮食指数-2015（Healthy Eating Index-2015, HEI-2015）总分后，BRI与PHQ-9评分的关联基本不变。
四、讨论与结论
本研究发现BRI与育龄女性抑郁症状呈非线性、阈值依赖性关联，转折点约为BRI = 3.85。与既往在一般成人中报道的线性关联不同，本研究观察到的非线性模式可能与育龄女性特有的激素和代谢特征有关。敏感性分析中，BRI在校正BMI后仍与抑郁症状显著相关，而BMI的关联不再显著，提示BRI可能捕捉了超越一般体型之外的体形和中心性肥胖的额外信息。
中介分析发现WBC在统计学上解释了BRI与抑郁症状关联的9.3%，而其他复合炎症指数未显示显著中介效应。这一模式仅部分支持炎症假说，提示如果这些统计学关联反映潜在的生物学过程，相关炎症成分可能限于总白细胞负荷，而非广泛的系统炎症反应。WBC作为总白细胞负荷的直接测量指标，可反映内脏脂肪驱动的慢性低度炎症；而SII、SIRI、PLR、NLR和MLR等复合指数可能对急性应激或感染更敏感，且依赖于特定白细胞亚型的变化。
研究人员强调，中介分析固有地假设暴露、中介和结局之间的时间顺序，这一假设在横断面数据中无法验证。因此，研究结果应被视为与中介一致的统计学关联，而非因果通路或生物学机制的证据。转折点应被解释为统计学关联中的变化点，而非指示抑郁症状增加的生物学阈值。WBC间接效应的95% CI下限接近零，提示即使适度的未测量混杂也可能削弱这一统计学关联。
研究结论：在这项美国育龄女性的全国代表性研究中，研究人员观察到BRI与抑郁症状之间存在非线性、阈值依赖性关联，仅在BRI超过一定水平后出现显著正相关。中介分析中，白细胞计数在统计学上解释了观察到的关联的9.3%，而其他炎症标志物（SII、SIRI、PLR、NLR、MLR）未显著解释该关联。这些发现与内脏脂肪过多与抑郁症状相关的假说一致。在所检验的炎症标志物中，仅总白细胞计数显示出适度的间接统计学关联，提示白细胞相关炎症过程可能对观察到的关联有潜在贡献。这些结果为未来纵向研究检验观察到的关联的时间方向提供了可检验的假设，也需要干预试验来确定减少内脏脂肪或靶向系统炎症是否能改善高BRI女性的抑郁症状。
