目的
本研究旨在探究系統性免疫炎症指數（SII）與兒童貧血患病率的相關性。
方法
採用橫斷面設計，分析8,157名18歲以下參與者數據。 SII計算公式為：血小板計數×中性粒細胞計數/淋巴細胞計數。 依據世界衛生組織（WHO）指南，根據年齡和性別的正常血紅蛋白（HGB）值定義貧血。 通過邏輯回歸分析、亞組分析和敏感性分析探究SII與貧血的關係。
結果
研究納入8157例患者，其中409例（5.0%）患有貧血。 多變數邏輯回
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歸分析顯示，SII水準升高與貧血風險增加顯著相關（OR=1.69,95%CI：1.27-2.25，p<0.01）。 SII與貧血呈線性關係（非線性p值>0.05）。 亞組分析顯示，除年齡因素外，該關聯不依賴於性別、種族、家庭規模、貧困收入比（PIR）、哮喘、糖尿病和維生素D水準。 敏感性分析證實了結果的穩健性。
結論
研究發現SII水準與兒童貧血呈正相關。 監測SII水準有助於早期識別高危貧血兒童群體，實現針對性干預。 SII可能成為具有成本效益的貧血篩查工具，但需要更多前瞻性研究驗證。 該方法對提升公共衛生政策和兒童健康管理具有潛在價值。
引言
兒科貧血仍是全球重大公共衛生挑戰，尤其影響經濟欠發達地區。 在美國，貧血影響5-10%的兒童群體，數百萬兒童面臨發育和健康併發症風險。 輕度病例可能表現為疲勞或面色蒼白等非特異性癥狀，但未經治療的貧血會導致認知發育受損、生長遲緩和免疫力下降。 研究表明，幼兒期貧血可能造成長期體能和智力能力缺陷，顯著影響教育成果和未來生產力。 值得注意的是，血紅蛋白缺乏症會加劇兒童生命威脅併發症和早逝風險，縱向佇列分析已證實此關聯。 實施主動篩查方案和及時治療策略對減輕這些不良後果、優化長期健康結果至關重要。
炎症在貧血發生發展中的核心作用已有充分文獻記載。 研究顯示，初始全身炎症反應綜合征（SIRS）評分較高者在長期觀察期間血紅蛋白水準下降更顯著。 同時，造血和紅細胞死亡過程也會受到C反應蛋白等促炎物質積累的負面影響。 此外，研究還發現血小板參與炎症過程。 SII（計算公式：血小板計數×中性粒細胞計數/淋巴細胞計數）是一種新型、經濟且易於獲取的生物標誌物，整合了三項關鍵血液參數，綜合反映全身免疫炎症平衡。 因其僅需常規血液檢測結果，適合大規模研究。 SII作為局部和全身免疫反應及炎症的穩定準確標誌物，可結合中性粒細胞、淋巴細胞和血小板計數，提供全面的免疫和炎症狀態評估。 此外，SII還能預測疾病風險並監測治療效果。 然而，其在兒科貧血中的作用仍存在未解疑問。
方法
數據來源與研究人群
作為國家調查，NHANES提供美國人口健康與營養狀況的橫斷面概述。 美國國家健康統計中心（NCHS）每兩年進行一次數據採集。 本研究採用多階段分層抽樣框架，通過概率方法在人口亞組中系統選擇參與者。 這種方法確保收集的數據準確反映全美社區居住公民的人口構成。 NHANES通過家庭訪談、體檢和實驗室檢測收集廣泛的流行病學和健康相關數據，所有活動均在移動檢測中心（MEC）進行。
NHANES研究已获得NCHS伦理审查委员会批准
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，所有参与者在入组前需签署书面知情同意书。机构审查委员会认定二次分析无需额外审批。
本研究使用了2001-2018年9个两年周期的NHANES数据，共纳入91,351名参与者。排除标准包括：（1）排除青春期后个体（年龄>18岁，n=51,948）；（2）排除缺乏HGB或SII测量数据者（n=11,602）；（3）排除协变量记录不完整者（n=19,644）。最终纳入8,157名参与者（占原始人群的8.9%），数据选择流程见图1。
贫血诊断
通过血样分析确定HGB浓度。根据年龄和性别的HGB临界值（见补充表1）判断贫血。在NHANES移动检测中心，采用自动化血细胞分析仪（UniCel DxH 800）生成全血细胞计数（CBC），提供详细的血细胞分布数据。本研究将贫血作为主要研究结局。
SII定义
SII计算公式：中性粒细胞（NEU）计数×血小板（PLT）计数/淋巴细胞（LYM）计数，采用阻抗细胞计数法（UniCel DxH 800）量化全血细胞参数。所有细胞指数均按照国际血液标准化委员会（ICSH）标准校准，单位为10³ cells/µl。本研究将SII作为主要暴露变量。
协变量
纳入可能影响SII与贫血关系的协变量，包括年龄、性别、种族（白人、黑人、墨西哥裔美国人或其他）、家庭规模和贫困收入比（PIR）。家庭规模分为三档：小（1-3人）、中（4-5人）、大（≥6人）。PIR分为三档：低收入（<1.3）、中等收入（1.3-3.5）、高收入（>3.5）。其他协变量包括保险状态、体重指数（BMI）、维生素D水平、血铅水平、哮喘和糖尿病。维生素D状态根据医学研究所参考范围分为三类：充足（≥50 nmol/L）、不足（30-<50 nmol/L）、缺乏（<30 nmol/L）。慢性疾病诊断通过问卷记录的医师诊断确认。
统计分析
采用R编程环境（v4.4.2）中的Lumley调查包（v5.0-1）处理复杂调查设计调整。根据NHANES推荐方法进行加权分析（WTMEC2YR）。根据SII值将受试者分为三组。描述性分析包括：正态分布连续变量以均值（标准差）表示，非正态分布连续变量以中位数（四分位距）表示，分类数据以频率分布［n(%)］表示。组间比较采用假设驱动方法：正态分布变量用t检验，偏态分布用Mann-Whitney U检验，列联表分析采用Pearson χ²或Fisher精确检验。
采用单变量和多变量逻辑回归分析SII与贫血的关联。在多变量模型中，通过连续尺度评估和基于三分位组的分类分层两种方法分析SII。未调整模型不考虑混杂因素。根据既往研究，通过逐步调整三个层次的潜在混杂因素：人口统计学因素（模型1：调整年龄、性别和种族）、社会经济因素（模型2：进一步调整贫困、家庭规模、保险和BMI）、临床因素（模型3：进一步调整哮喘、铅、维生素D和糖尿病）。针对SII值的右偏分布，回归模型中使用ln转换数据（ln-SII）。采用受限立方样条曲线（RCS）建模（3个节点）描述SII与贫血的阈值效应，并通过多项式趋势分析量化剂量-反应关系。
亚组分析按年龄（1-10岁或11-18岁）、性别、种族、家庭规模、PIR、维生素D状态、哮喘和糖尿病进行。通过交互作用检验评估不同亚组相关性的变异性。敏感性分析包括：（1）排除血小板计数<100×10³/µl或>450×10³/µl者；（2）对缺失连续变量（如BMI和铅）进行中位数插补，缺失分类变量单独分组处理。统计显著性定义为p<0.05。