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閒聊 => 閒聊與趣味 => 主題作者是: jlee42 於 五月 23, 2026, 02:57 AM

標題: 系統性免疫炎症指數與美國兒童貧血的相關性
作者: jlee42五月 23, 2026, 02:57 AM
目的
本研究旨在探讨系统性免疫激活指数(SII)与儿童贫血发病率的相关性。
方法
采用断面设计,分析8,157名18岁以下参与者数据。SII计算公式为:偶数横×中性粒细胞/计数关系计数。依据世界卫生组织(WHO)指南,根据年龄和性别的正常血红蛋白(HGB)值定义世界卫生组织。通过逻辑回归分析、亚组分析和体重分析重点关注SII与贫血的关系。
结果
研究纳入8157例患者,其中409例(5.0%)贫血。多变数逻辑回归分析显示,SII电位升高与感冒风险增加显着相关(OR=1.69,95%CI:1.27-2.25,p<0.01)。SII与贫血呈线性关系(p值>0.05)。亚组分析显示,除年龄因素外,该关联不依赖于性别、种族、家庭规模、贫困收入比(PIR)、收入、糖尿病和维生素D水平。事实分析证实了结果的可靠性。
结论
研究发现SII电位与儿童腹泻呈正相关。SII电位监测有助于早期识别高危儿童人群,实现粥样应急。SII可能成为具有成本效益的新生儿腹泻工具,但需要更多研究验证。该方法对推广公共卫生政策和健康儿童健康管理具有潜在价值。

引言
儿科贫血仍是全球重大公共卫生挑战,尤其影响经济欠发达地区。在美国,贫血影响5-10%的儿童群体,数以百万计的儿童面临生长和健康传染风险。重症病例可能出现疲劳或面色苍白等非流行症状,但由于未治疗的流感会导致新生儿缺氧、生长迟缓和流行病复苏。研究表明,幼儿期流感可能造成长期体能和传染病能力缺陷,显着影响教育发展能力和未来生产力。值得注意的是,血红蛋白缺乏症会加剧儿童生命威胁并发症和早逝风险,纵向伫列分析已证实了这一关联。 实施激励方案和及时治疗策略对减轻这些不良后果、优化长期健康结果至关重要。
炎症在贫血发生发展中的核心作用已有充分文献记载。研究显示,首要全身炎症反应综合征(SIRS)评分者在长期观察期间血红蛋白水平下降更为显着。同时,造血和红细胞死亡过程也受到C反应等促炎物质积累的负面影响。此外,研究还发现了胡萝卜素参与炎症过程。 SII(计算公式:一组计数×中性粒细胞计数/计数计数)是一种新型、经济且易于获取的生物标志物,整合了三项关键血液参数,综合反映全身免疫平衡。
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方法
数据来源与研究人群
作为国家调查,NHANES提供美国人口健康与营养状况的横断面概述。美国国家健康统计中心(NCHS)每两年进行一次数据采集。本研究采用多层次分层积分框架,通过在人口亚组中系统选择参与者的概率方法。这种方法确保收集的数据准确反映全美社区居民的人口构成。NHANES通过家庭访谈、检查和检测广泛的流行病学和健康实验室相关数据收集,所有活动均在移动检测中心(MEC)进行。
NHANES研究已获得NCHS伦理审查委员会批准,所有参与者在入组前需签署知情同意书。 机构审查委员会认定二次分析补充骨髓。
本研究使用了2001-2018年9个2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)修复协变数据记录不完整者(n=19,644)。最终纳入8,157名参与者(占原始人群的8.9%),数据流程选择见图1。
饥饿诊断
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)判断冷冻。在NHANES移动检测中心,采用自动化血细胞分析仪(UniCel DxH 800)生成全血计数(CBC),提供详细的细胞血液分布数据。本研究将冷冻作为主要研究结论。
SII定义
SII计算公式:中性粒细胞(NEU)×计数(PLT)计数/计数(LYM)计数,采用阻抗计数细胞法(UniCel DxH 800)计算全血细胞参数。所有细胞指数均按照国际血液标准化委员会(ICSH)规划标准,单位为10³ cells/μl。本研究将作为SII主要暴露变数。
协变数
纳入可能影响SII与冷冻关系的协变数,包括年龄、性别、种族(白人、黑人、墨西哥裔美国人等)、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分成三档:低收入(<1.3)、中部收入(1.3-3.5)、高收入(>3.5)。其他协变数据包括保险状态、体重指数(BMI)、维生素D水平、血铅水平、营养和糖尿病。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)。 慢性疾病诊断通过表格记录的医师诊断确认。
统计分析
采用R计划设计环境(v4.4.2
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)中的Lumley調查包(v5.0-1)處理複雜調查設計調整。 根據NHANES推薦方法進行加權分析(WTMEC2YR)。 根據SII值將受試者分為三組。 描述性分析包括:正態分佈連續變數以均值(標準差)表示,非正態分佈連續變數以中位數(四分位距)表示,分類數據以頻率分佈[n(%)]表示。 組間比較採用假設驅動方法:正態分佈變數用t檢驗,偏態分佈用Mann-Whitney U檢驗,列聯表分析採用Pearson χ²或Fisher精確檢驗。
採用單變數和多變數邏輯回歸分析SII與貧血的關聯。 在多變數模型中,通過連續尺度評估和基於三分位組的分類分層兩種方法分析SII。 未調整模型不考慮混雜因素。 根據既往研究,通過逐步調整三個層次的潛在混雜因素:人口統計學因素(模型1:調整年齡、性別和種族)、社會經濟因素(模型2:進一步調整貧困、家庭規模、保險和BMI)、臨床因素(模型3:進一步調整哮喘、鉛、維生素D和糖尿病)。 針對SII值的右偏分佈,回歸模型中使用ln轉換數據(ln-SII)。 採用受限立方樣條曲線(RCS)建模(3個節點)描述SII與貧血的閾值效應,並通過多項式趨勢分析量化劑量-反應關係。
亞組分析按年齡(1-10歲或11-18歲)、性別、種族、家庭規模、PIR、維生素D狀態、哮喘和糖尿病進行。 通過交互作用檢驗評估不同亞組相關性的變異性。 敏感性分析包括:(1)排除血小板計數<100×10³/μl或>450×10³/μl者; (2)對缺失連續變數(如BMI